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检索条件"主题词=模糊优选法"
73 条 记 录,以下是1-10 订阅
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模糊优选法在人才选拔中的应用
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中国管理科学 1998年 第1期6卷 48-53页
作者: 范鹏飞 刘勇 南京邮电学院管理系
本文运用模糊思维的理论与方,为人才的优选提供了一种简洁。
来源: 评论
基于多层次多目标模糊优选法的流域初始水权分配——以张掖市甘临高地区为例
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冰川冻土 2013年 第3期35卷 776-782页
作者: 胡洁 徐中民 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所内陆河流域生态水文重点实验室 甘肃兰州730000
水权初始分配,是水权制度建设中不可或缺的一部分,它既可以有效地达到明晰水权的目的,也为水权交易的发展提供基础和条件.以黑河流域中游张掖市甘临高地区作为研究区,基于初始水权分配原则的指标体系,选用2020年作为规划水平年,采用多... 详细信息
来源: 评论
熵权模糊优选法在日光温室墙体综合性能评价中的应用
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中国农业大学学报 2015年 第5期20卷 235-240页
作者: 张欣 王宏丽 李凯 张庆 西北农林科技大学园艺学院 陕西杨凌712100 西北农林科技大学水利与建筑工程学院 陕西杨凌712100
为科学评价日光温室墙体的综合性能,将熵权模糊优选法相结合,建立温室墙体性能多层次多目标的评价模型,利用信息熵理论确定各层评价指标熵权权重,最终采用模糊优选法得到墙体性能优属度。对20种模拟日光温室墙体的热性能和经济性进... 详细信息
来源: 评论
基于改进CRITIC赋权模糊优选法的大气质量评价
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统计与决策 2017年 第17期33卷 83-87页
作者: 王瑛 姜芸芸 湖南大学金融与统计学院 长沙410079
针对以往大气环境评价指标赋权的主观性、仅注重个体或整体而忽略彼此联系,文章提出用变异系数改进的CRITIC和超标倍数集成的指标权重;针对大气环境系统的模糊性和不确定性,采用模糊优选法对南京市2003—2013年大气环境进行评价,克... 详细信息
来源: 评论
基于模糊优选法的知识产权运用绩效评价研究
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数学的实践与认识 2020年 第8期50卷 34-46页
作者: 陆通 李明星 新疆财经大学工商管理学院 新疆乌鲁木齐830012 江苏大学管理学院 江苏镇江212013
根据评价指标的可行性和数据的可获得性,以运用环境、运用投入、运用成果、成果转移转化为一级指标构建知识产权运用绩效评价指标体系,采用模糊层次分析获得指标权重,引入包含影响度因子的模糊优选修正模型,对我国31个省(区、市)的知... 详细信息
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基于模糊优选法的区域文化创意产业绩效评价研究
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数学的实践与认识 2019年 第21期49卷 271-286页
作者: 狄子新 李明星 苏佳璐 赵佳伟 吴柳烨 新疆工程学院经济与管理学院 新疆乌鲁木齐830023 江苏大学管理学院 江苏镇江212013 淮海工学院电子工程学院 江苏连云港222001 江苏大学京江学院 江苏镇江212013
基于2015年中国各省份(直辖市)面板数据,利用改进的模糊优选法,从投入-产出角度分别测度各省份(直辖市)的文化创意产业绩效.研究结果表明,国内15个省份(直辖市)的优度值均小于0.6,产业绩效为中等偏下;在综合绩效排名前十的省份(直辖市)... 详细信息
来源: 评论
基于模糊优选法的知识产权强省建设绩效实证评价
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科技管理研究 2019年 第1期39卷 46-54页
作者: 李明星 苏佳璐 李一涵 张浩宇 张慜 江苏大学管理学院 江苏镇江212013 北京航空航天大学能源与动力工程学院 北京100083 西安翻译学院亚欧语音文化学院 陕西西安710105 北京市建筑设计研究院有限公司 北京100045
综合考虑评价指标的可行性和数据的可观测性,以知识产权创造、运用、保护和服务为一级指标构建知识产权强省建设绩效评价指标体系;基于模糊层次分析(FAHP)确定指标权重,运用模糊优选修正模型对我国主要省域的知识产权建设绩效予以综... 详细信息
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网络计划中多资源均衡的模糊优选法
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山东农业大学学报(自然科学版) 2004年 第2期35卷 273-276页
作者: 周群 济南铁路分局泰安铁路建筑设计院 山东泰安271000
本文针对网络计划技术中多资源均衡所存在的问题 ,提出了多资源均衡的一种有效方———模糊优选法 ,叙述了该方的基本原理和优化步骤 ,并通过算例验证了这一方的有效性。
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股份公司投资价值的模糊优选法
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工程数学学报 1995年 第1期12卷 97-102页
作者: 张继国 吴庆平 河海大学机械学院
本文建立了一个模糊优选模型,并且采用它对上海证券交易所部分上市股份公司的投资价值进行了评估,得出了比较合理的结论。
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矿床预测中的模糊优选法
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长春地质学院学报 1997年 第2期27卷 230-235页
作者: 余生晨 王世称 刘洪 长春地质学院综合信息矿产预测研究所
模糊优选法以一个模型单元为对象。分别求出各个预测单元与该模型单元的相似度。据此,可得到在成矿环境方面与模型单元最为相似的单元。
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