本文關(guān)鍵詞：信息不完全的群體語(yǔ)言決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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信息不完全的群體語(yǔ)言決策方法研究

     論文目錄

第1章 緒論第1-16頁(yè)

   ·引言第8-10頁(yè)

     ·本文研究的背景第8-9頁(yè)

     ·研究目的及意義第9-10頁(yè)

   ·國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀第10-13頁(yè)

     ·群體決策的發(fā)展和現(xiàn)狀第10-11頁(yè)

     ·群體語(yǔ)言決策的研究綜述第11-13頁(yè)

   ·本文邏輯結(jié)構(gòu)和研究?jī)?nèi)容第13-16頁(yè)

     ·研究思路第13-14頁(yè)

     ·本文邏輯結(jié)構(gòu)第14頁(yè)

     ·主要內(nèi)容第14-16頁(yè)

第2章 理論基礎(chǔ)第16-29頁(yè)

   ·群體語(yǔ)言決策基本理論第16-18頁(yè)

     ·自然語(yǔ)言評(píng)價(jià)集第16頁(yè)

     ·多準(zhǔn)則群體語(yǔ)言指標(biāo)的統(tǒng)一化第16-17頁(yè)

     ·群體語(yǔ)言決策問(wèn)題的分類第17-18頁(yè)

   ·二元語(yǔ)義及相關(guān)算子和性質(zhì)第18-20頁(yè)

     ·二元語(yǔ)義的相關(guān)性質(zhì)第18-19頁(yè)

     ·二元語(yǔ)義的集結(jié)算子第19-20頁(yè)

   ·證據(jù)理論第20-23頁(yè)

     ·證據(jù)的概念第21頁(yè)

     ·證據(jù)的數(shù)學(xué)理論第21-22頁(yè)

     ·基于證據(jù)理論的遞歸算法第22-23頁(yè)

   ·粒子群算法第23-29頁(yè)

     ·粒子群算法簡(jiǎn)介第23-24頁(yè)

     ·粒子群算法基本原理第24-25頁(yè)

     ·粒子群算法基本流程第25-26頁(yè)

     ·粒子群算法的發(fā)展第26-29頁(yè)

第3章 信息不完全的基于語(yǔ)言判斷矩陣的群體決策第29-39頁(yè)

   ·引言第29頁(yè)

   ·基于證據(jù)推理和二元語(yǔ)義的群體語(yǔ)言決策方法第29-33頁(yè)

     ·基于證據(jù)推理和二元語(yǔ)義的群體語(yǔ)言決策步驟第29-32頁(yè)

     ·應(yīng)用分析第32-33頁(yè)

   ·基于二元語(yǔ)義的信息不完全的群體語(yǔ)言決策方法第33-39頁(yè)

     ·權(quán)系數(shù)的信息不完全第33-34頁(yè)

     ·基于二元語(yǔ)義的信息不完全的群體語(yǔ)言決策步驟第34-35頁(yè)

     ·利用慣性權(quán)重PSO算法求解模型第35-36頁(yè)

     ·在人力資源相對(duì)績(jī)效考核中的應(yīng)用第36-39頁(yè)

第4章 信息不完全的群體語(yǔ)言多準(zhǔn)則指派問(wèn)題求解第39-58頁(yè)

   ·引言第39頁(yè)

   ·信息不完全的群體語(yǔ)言多準(zhǔn)則指派問(wèn)題求解第39-45頁(yè)

     ·信息不完全的群體語(yǔ)言多準(zhǔn)則指派決策步驟第39-42頁(yè)

     ·結(jié)合匈牙利法利用慣性權(quán)重PSO求解模型第42-44頁(yè)

     ·算例分析第44-45頁(yè)

   ·信息不完全的群體純語(yǔ)言多準(zhǔn)則指派問(wèn)題求解第45-52頁(yè)

     ·決策者和準(zhǔn)則重要性程度的不完全確定信息第45-46頁(yè)

     ·信息不完全的多準(zhǔn)則群體純語(yǔ)言指派決策步驟第46-49頁(yè)

     ·結(jié)合匈牙利法利用交叉粒子群算法求解模型第49-51頁(yè)

     ·算例分析第51-52頁(yè)

   ·基于證據(jù)推理的多準(zhǔn)則語(yǔ)言群體指派決策方法第52-58頁(yè)

     ·基于證據(jù)推理的多準(zhǔn)則群體語(yǔ)言指派決策步驟第52-56頁(yè)

     ·算例分析第56-58頁(yè)

第5章 信息不完全的群體語(yǔ)言多準(zhǔn)則聚類分析第58-68頁(yè)

   ·引言第58頁(yè)

   ·信息不完全的群體語(yǔ)言多準(zhǔn)則聚類分析第58-68頁(yè)

     ·信息不完全的多準(zhǔn)則群體語(yǔ)言聚類分析步驟第58-60頁(yè)

     ·根據(jù)K-均值法利用慣性PSO算法對(duì)模式樣本集進(jìn)行聚類第60-64頁(yè)

     ·在人力資源崗位測(cè)評(píng)預(yù)分類中的應(yīng)用第64-68頁(yè)

結(jié)束語(yǔ)第68-70頁(yè)

參考文獻(xiàn)第70-76頁(yè)

附錄第76-94頁(yè)

致謝第94-95頁(yè)

攻讀碩士學(xué)位期間主要研究成果第95頁(yè)

論文編號(hào)BS1080394，這篇論文共95頁(yè)
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