畢業(yè)設(shè)計論文示例ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-06 23:53 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 索或引用的次數(shù)來測定網(wǎng)絡(luò)信息資源的重要性 ， 也有專家提出通過引文分析方法來評價網(wǎng)絡(luò)信息資源； Kleinberg還開發(fā)了一個軟件系統(tǒng) ， 主要用于發(fā)現(xiàn)特定主題領(lǐng)域中的優(yōu)秀網(wǎng)站 。 在定量研究方法上 ，相對于國外 ， 國內(nèi)這方面的研究還比較弱 [6]。 所以 ， 本文基于國內(nèi)外學(xué)者的研究 ， 擬采用定性和定量相結(jié)合的方法 ， 即模糊分析法對網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)信息資源評價問題進行探討和研究 。 14 其實在 2021年 6月，龐恩旭就在情報理論與實踐雜志上就發(fā)表了“基于模糊數(shù)學(xué)分析方法的網(wǎng)絡(luò)信息資源評價研究，他根據(jù)內(nèi)容、使用、設(shè)計和其他四個方面的指標，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)信息資源多層次綜合評判體系，建立多層次綜合評判的數(shù)學(xué)模型，并以專業(yè)網(wǎng)站為例進行了綜合評判 [4]。但涉及權(quán)重的確定方法缺乏實際依據(jù)，使人感覺可信度不高。本文研究的是網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)信息資源，首先，建立的數(shù)學(xué)模型不盡相同；第二，資源特點和分類與廣義的網(wǎng)絡(luò)資源有所不同；第三，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)信息資源客觀性、適用性、針對性等要求，評價指標的選擇也不一樣，特別是評價因素權(quán)重由多名專家頻數(shù)統(tǒng)計法確定；第四，從評價判模型的建立、模糊分析過程到計算結(jié)果都要清晰，要使讀者看了就會應(yīng)用。 15 3 基于模糊決策理論構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)信息資源綜合評價體系 模糊數(shù)學(xué)自美國著名控制論專家 LAZadeh 教授于1965年發(fā)表 “ Fuzzy set” 一文以來 ,作為一門新興學(xué)科發(fā)展十分迅猛 ,甚至超過了許多應(yīng)用數(shù)學(xué)分支 ,其應(yīng)用的觸角涉及各個領(lǐng)域 。 而網(wǎng)絡(luò)信息資源具有廣泛的模糊性 ,對這類模糊性不確定現(xiàn)象進行數(shù)學(xué)處理的方法是力求從事物的模糊性中去確定廣義的排中律 ,這個廣義的排中律就是模糊集論中的隸屬規(guī)律 。 而隸屬規(guī)律使我們可以對一大類不確定現(xiàn)象進行客觀的數(shù)量刻畫 ,進而可以廣泛地應(yīng)用以模糊集論為基礎(chǔ)的模糊數(shù)學(xué)理論和方法 ,對這類現(xiàn)象進行計量研究 [7]。 16 建立綜合評判決策的數(shù)學(xué)模型 模糊綜合評判決策是對受多種因素影響的事物作出全面評價的一種十分有效的多因素決策方法 。 所以 ， 模糊綜合評判決策又稱模糊綜合決策或模糊多元決策 。 設(shè) U=｛ u1,u2,?,u n,｝ 為 n種因素（或指標）， V=｛ v1,v2,?,v n,｝ 為 m種評判，它們的元素個數(shù)和名稱均可根據(jù)實際問題需要由人們自行規(guī)定。由于各種因素所處的地位不同，作用也不一樣，當然權(quán)重也不同，因而評判也就不同。因此綜合評判應(yīng)該是 V上的一個模糊子集 B=｛ b1,b2,?,b m,｝ ∈(V) 。 其中 bj(j=1,2,?,m) 反映了第 j種評判 vj在綜合評判中所占的地位（即 vj對模糊集 B的隸屬度： B(vj)= bj）。 綜合評判 B依賴于各個因素的地位權(quán)重，它應(yīng)該是 U上的模糊子集A=( a1,a2,?,a n) ∈(V) 。 ∑ a i=1 ， i=1 17 其中 , ai表示第 i 種因素的權(quán)重。因此，一旦得到權(quán)重 A， 相應(yīng)地可以得到一個 綜合評判 B。 于是，需要建立一個從 U到 V的模糊變換 T。 如果對每一個因素 ui，單獨作一個評判 f（ ui ）， 這可以看作是 U到 V的模糊映射 f， 即 f： U→(V), u i |→f(u i) ∈(V) 。 由 f可誘導(dǎo)出一個 U到 V的模糊線形變換 Tf， 我們就可以把 Tf看作為由權(quán)重 A得到的綜合評判 B的數(shù)學(xué)模型 [8]。 18 模型的操作步驟 第一步：構(gòu)造因素集 U=｛ u1,u2,? ,un｝ ； 第二步：構(gòu)造評判集 (決斷集 )V=｛ v1,v2,? ,vn｝ ； 第三步：構(gòu)造單因素評判矩陣 R 由 f： U→(V) ， ui |→f(u i)=（ ri1,ri2,? ,rim）∈(V) 。 由模糊映射 f誘導(dǎo)出模糊關(guān)系 Rf∈(U V)， 即 Rf（ ui,vj） =f(ui)(vj)=rij， 因此 Rf可由模糊矩陣 R∈u n m表示： r11 r12 ? r1m r21 r22 ? r2m R= ? ? ? ? rn1 rn2 ? rnm 19 我們稱 R為單因素評判矩陣 。 由模糊關(guān)系 R可誘導(dǎo)出 U到 V的模糊線形變換 Tf。 稱 （ U,V,R） 構(gòu)成一個模糊綜合決策模型 ， U,V,R是此模型的三個要素 。 第四步：綜合評判：設(shè) Ai評判集權(quán)重 ， 將 Ai=( a1,a2,? ,an)取maxmin合成運算 ， 即用模型 M(∧,∨) 計算 ， 可得綜合評判 Bi=A i〇 R。 其模型轉(zhuǎn)換過程如圖 1所示： Ai∈(U) Rf∈(U V) Bi= Ai 〇 R∈(V) 圖 1 綜合評判模型轉(zhuǎn)換過程 第
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