j.CRITIC法 该法的基本思路是确定指标的客观权数以评价指标间的对比强度和冲突性为基础。对比强度以标准差的形式来表现，即标准差的大小表明在同一指标内，各方案取值差距的大小。标准差越大，各方案之间取值差距越大。而各指标间的冲突性是以指标之间的相关性为基础。若两个指标之间具有较强的正相关，说明两个指标冲突性较低。第j个指标与其它指标冲突性的量化指标为∑nt=1(1-rij)其中rij为评价指标t和j之间的相关系数。设Cj表示第j各指标所包含的信息量，则Cj可表示为：

使用加权全最小二乘算法解决了将直线拟合到两个坐标均具有不确定性的数据的问题。 参数从通常的斜率/y 轴相交对转换为斜率角度和到原点的距离。 这样做的优点是 a) 确保全局收敛 b) 即使对于垂直线也能找到解决方案。 确定完整的不确定性矩阵（即拟合参数的方差和协方差）。 对于非垂直直线，还给出了通常的参数（斜率/y 轴相交）及其不确定性矩阵。 该算法对于精确测量特别有用，在这种测量中必须了解完整的不确定度矩阵。 该算法由德国 Physikalisch-Technische Bundesanstalt Braunschweig 的 M.Krystek 和 M.Anton 在 Measurement Science and Technology 18 (2007) pp3438-3442 中发表。 名为 pearson_york_tetdata.m 的附加脚本包含该问题的标准统计测试数据集（参见

行驶时间不确定下多配送中心多温冷链品VRP建模及优化 ，卢仁山，黄贵武，以城市冷链物流配送系统中行驶时间随机、多配送站点及冷链品温层差异问题为研究对象。首先采用蓄冷式多温共配对不同温层的冷链品

考虑不同情景下应急物流需求的不确定性, 将不确定需求用区间灰数表示, 构建了多情景下不确定需求的应急物流配送中心选址模型, 基于联系数理论, 将区间灰数转换为联系数, 使模型转换为确定性, 并设计了免疫量子粒子群算法进行求解。通过算例对模型进行仿真, 并说明了免疫量子粒子群算法的有效性。

磁引导式差速转向AGV的电机确定与磁导航方法

根据 钢坯规格、轧制节奏、装炉温度来确定预热段温度、加热段温度、均热段温度，采用MATLAB也可以转化C++。该项目参照《步进式加热炉优化设定控制方法的研究_机理模型和模糊模型》的58-70页，加以改进，添加装炉温度，使各段炉温设定更准确，更有说服力。 也可以用最小二乘法在给定数据的基础上用多元线性拟合各段炉温设定值，搭建离线模型 参照：https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/85149591

软件测试是软件开发重要的一部分，是保证软件质量，提高软件可靠性的重要途径。测试在需求分析阶段就开始介入，而在现实中很多需求是不确定的，在软件测试的过程中会面临许多不确定性的挑战。主要研究具有不确定需求的软件测试用例生成方法，利用基于标记迁移系统的Partial Models（部分模型）对不确定的需求进行建模，进而基于建立的模型生成有效的测试用例。针对模型中具有的不确定性引入概率，对不确定的部分进行概率表示，进一步基于标记迁移系统和Partial Models的特点提出测试用例生成方法。由于模型中具有不确定信息，由此生成的测试用例具有一定的概率，基于此对测试用例进行优先级排序。

不确定性量化分析工具箱（ The Framework for Uncertainty Quantification），由苏黎世联邦理工学院学者研发。虽然官方已经开源，但亲测下载安装注册时总是难以成功，故上传此安装包（Matlab版本）。亲测不确定性量化分析的效率大大提高。

目前基于深度学习模型的预测在真实场景中具有不确定性和不可解释性，给人工智能应用的落地带来了不可避免的风险。首先阐述了风险分析的必要性以及其需要具备的3个基本特征：可量化、可解释、可学习。接着，分析了风险分析的研究现状，并重点介绍了笔者最近提出的一个可量化、可解释和可学习的风险分析技术框架。最后，讨论风险分析的现有以及潜在的应用，并展望其未来的研究方向。