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基于粗糙集与贝叶斯理论的不确定信息群决策方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-21页
   ·引言第12-13页
   ·研究背景第13-16页
   ·研究目的与意义第16-17页
   ·研究内容第17-20页
   ·论文主要创新点第20-21页
第二章 相关文献评述第21-33页
   ·引言第21-22页
   ·不确定理论与不确定信息决策方法第22-24页
   ·基于粗糙集的多属性决策与群决策研究现状第24-26页
     ·基于粗糙集的多属性决策方法第24-25页
     ·基于粗糙集的群决策方法第25-26页
   ·随机多属性群决策方法研究进展第26-29页
   ·贝叶斯决策理论与方法研究进展第29-31页
   ·复杂大群体决策方法研究进展第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 基于可变精度粗糙集的群体分类决策方法第33-46页
   ·引言第33-34页
   ·可变精度粗糙集与多决策表分析第34-40页
     ·可变精度粗糙集第34-35页
     ·分类模式第35-36页
     ·基于粗糙关系函数的可变精度粗糙集第36-37页
     ·多决策表分析第37-40页
   ·群体分类决策步骤第40-41页
   ·算例分析与方法比较第41-45页
     ·算例分析第41-44页
     ·与规则合并方法的比较第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 基于扩展优势关系粗糙集的群体分级决策方法第46-59页
   ·引言第46-48页
   ·基于优势关系的粗糙集模型第48-50页
   ·面向群决策的扩展优势关系粗糙集第50-53页
   ·群体分级决策步骤第53页
   ·实例分析与方法比较第53-58页
     ·实例分析第53-56页
     ·方法比较第56-58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 群体随机偏好信息的贝叶斯集结与蒙特卡洛模拟方法第59-75页
   ·引言第59-60页
   ·问题描述及符号说明第60页
   ·基于贝叶斯理论的分布集结模型第60-64页
   ·基于随机模拟的多属性决策方案排序第64-68页
     ·属性权重的表述和集结第64-66页
     ·基于模拟的方案排序方法第66-68页
   ·随机偏好多属性群决策步骤第68-69页
   ·实例分析与方法比较第69-74页
     ·实例分析第69-72页
     ·方法比较第72-74页
   ·本章小结第74-75页
第六章 大群体决策中随机信息判断矩阵的贝叶斯集结方法第75-91页
   ·引言第75-76页
   ·问题描述第76-77页
   ·基于贝叶斯理论的群体偏好集结方法第77-81页
     ·确定性偏好的贝叶斯后验分布第77-78页
     ·随机偏好后验分布的Gibbs抽样方法第78-81页
   ·异构大群体的划分第81-84页
     ·P.α问题子群体划分算法第82页
     ·P.γ问题子群体划分算法第82-83页
     ·基于偏好相似程度的划分算法第83-84页
   ·随机偏好大群体决策方法与步骤第84-85页
   ·实例分析与方法比较第85-90页
     ·实例分析第85-88页
     ·方法比较第88-90页
   ·本章小结第90-91页
第七章 实证研究:矿产资源竞争力评价群体决策第91-110页
   ·引言第91-92页
   ·问题背景第92-93页
   ·矿产资源竞争力评价方法及步骤第93-94页
   ·矿产资源竞争力评价群体决策过程第94-109页
     ·矿产资源竞争力评价指标体系的建立第94-95页
     ·指标权重确定第95-98页
     ·矿产资源竞争力评价及排序第98-108页
     ·结果分析与方法比较第108-109页
   ·本章小结第109-110页
第八章 结论与展望第110-113页
   ·论文研究总结第110-111页
   ·研究展望第111-113页
参考文献第113-125页
附录A 矿产资源竞争力评价指标权重调查问卷第125-127页
附录B Matlab计算程序第127-140页
致谢第140-141页
攻读博士学位期间科研工作和完成的论文第141-142页

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