在多准则下考察传感器的融合权重, 提出一种新的多传感器数据融合方法. 通过多个性能指标折中估计传感器权重, 以降低决策的主观性和偶然性; 提出从不同融合级别来定义多个准则, 定性地提高了多准则的信息量; 在没有决策者对各准则偏好信息的情况下, 以最小化准则冗余度和最大化评价差异度为原则建立多目标优化模型对准则权重向量优化求解. 仿真实验结果表明, 相比于单准则和单层次的融合方法, 所提出方法具有更低的决策风险和更高的稳定性.

市场营销管理一理论与决策模型

本文在城市突发事 件发生后待救点事故动态演变的背景下，将应急救 援需求的演变设计成一个马尔可夫决策过程，并构 建优化模型，然后利用花朵授粉算法对模型进行求 解。最后，以某市突发地震灾害，造成药品和食品 短缺为例进行实证研究。结果表明，本文提出的救 援物资需求决策模型使用马尔可夫决策过程方法， 模拟事故演变中待救点物资需求动态变化过程，并 做出合理的需求满足决策，可以合理的配置资源， 使整体救援需求保持平稳的状态，实现了救援需求 的优化，更好的完成救助任务。

DMN的主要目标是提供一个让业务人员容易理解的公共标记，从业务分析人员需要创建最初的决策需求到更细节的决策模型，再到技术人员负责自动化决策编程，最终到业务人员管理和监控这些决策。DMN将业务决策设计到决策实现创建了一个标准的桥梁。DMN标记是沿着BPMN标准设计的业务过程标记。 另一个目标是确保决策模型是可以通过XML跨组织交换的。

人工智人-家居设计-公路软土地基处理方案智能化决策模型研究.pdf

人工智人-家居设计-高速公路软基处理方案智能决策模型研究.pdf

区域公路网自然灾害应急救援点选址的多目标决策模型及算法.doc

高斯扩散模型matlab代码免责声明：大多数代码编写于〜2009年，最后一次更新于2013年进行。自那时以来，已经开发了许多其他代码（采用R等开源语言），并公开提供了用于模拟和拟合顺序采样以及蓄能器型号。 我什至不再使用此代码，但我偶尔将其提供给学生和博士后，通常只是为了给他们开发自己的代码的起点。 我正在这里记录它，只是为了不丢失它。 顺序采样和累加器模型形成了一个强大的框架，可以对选择和等待时间进行建模，并且可以成功地用于解决眼球运动的“何时”和“何处”（例如Carpenter的LATER模型和我们自己的一些工作）。 基本思想是，随着时间的推移，朝着响应阈值累积了支持不同潜在扫视目标的“证据”。 这些模型具有多种风格，但它们都共享一些嘈杂的决策变量到标准的时间积分的中心概念。 这些模型在假定的噪声类型（漂移率噪声，起始点可变性等）以及是否包括诸如蓄能器之间的横向抑制，泄漏和自激等成分方面有所不同。 那么很显然，该域中所有可能模型的空间确实很大。 我在这里编写了一些基本的（Matlab）代码，使您可以在该通用类中模拟相当多的模型。 当前形式的代码模拟了一个竞争性的累加器，其中包括：

针对属性值为区间直觉梯形模糊数(IITFN)，且属性权重为区间值的多属性决策问题，提出一种基于离差最大化的IITFN多属性决策模型。计算各方案与正、负理想解的距离，定义各方案的不同属性到相应正、负理想解分量的离差，基于离差最大化原则给出最优化模型，应用Lingo工具给出权重的值，依据IITFN的加权算数平均算子给出各方案的总离差，根据总离差的大小对各方案进行排序。实例结果表明，该模型的运算步骤少，更易于实现。

本文主要研究了线上教学形式、平台以及方式的综合评价问题。利用多属性决策模型结合了层次分析法评价线上教学方式，最后给出了课程期末总评成绩认定方式以及返校后将线上教学与传统教学相结合的实施方案。