一、多属性算法用于人才选拨（论文文献综述）
马慧欣[1]（2021）在《目标导向多属性决策价值公度与变权决策模型研究》文中进行了进一步梳理多属性决策问题广泛存在于社会、经济、管理等多个领域,其理论与方法一直是决策分析学科的重要热点问题。从决策过程上看,多属性决策的核心环节可以分为两部分,其一是确定方案的属性价值,其二是确定属性（及）权重并结合方案属性价值得到方案的综合价值。对于方案的属性价值,不同于传统多属性决策方法仅利用简单的向量归一法等规范化方法来解决各个属性之间的不可公度性,Bana e Costa等学者提出了旨在采用同一区间量制测度出多个属性维度上属性价值的MACBETH方法。对于属性权重,针对建立在属性偏好独立假设基础上的传统多属性固权决策方法在解决实际问题时存在方法失效的问题,学术界迄今提出了能够反映点依赖偏好关联关系和能够反映序依赖偏好关联关系的两类多属性变权决策方法。然而,上述方法在解决多属性决策问题时,存在着理论和应用上的缺陷。例如,MACBETH方法在多个属性维度上确定出的Good值并不能具有保证属性价值公度的完全相同的偏好涵义,多因素变权决策方法存在着状态变权的确定具有主观武断性和核心思想与技术思路相矛盾的问题,等等。若能够解决上述理论的缺陷和不足,则对指导人们决策具有重要的理论和应用意义。本文首先针对RF理论模型的范围价值不能科学合理反映决策者主观偏好的问题,在借鉴CPT理论的基础上,通过纳入参考点和CPT价值函数对RF模型的范围价值予以发展,并在此基础上给出了RF理论模型的修正模型即MRF模型。基于偏好行为测验和属性价值测量的实验研究结果证实,决策者的参考点、偏好非线性和损失厌恶对属性值综合价值存在着显着影响,MRF模型相较于RF模型能够更好地拟合属性价值测量的数据,MRF模型的参数相对于不同拟合方法也具有较好的稳定性。由此表明MRF模型相对于RF模型而言,具有更强的科学合理性。针对MACBETH方法在多个属性维度上确定出的Good值并不能保证具有完全相同的偏好涵义,在发展CPT价值函数和RF理论的基础上,通过引入数据包络分析技术和马尔可夫理论给出了以目标参照方案为导向的目标导向属性价值函数和多属性决策属性价值公度的方法程序。基于实验问题的应用分析直接验证了多属性决策属性价值公度方法程序的科学有效性,间接验证了包容性属性价值函数和目标导向属性价值函数的科学理性。针对多因素变权决策方法存在的未考虑属性价值测度的公度性、乐观系数y的确定具有主观武断性以及核心思想与技术路线相矛盾的问题,利用目标导向多属性决策属性价值公度方法和摆幅置权方法,提出了能够克服多因素变权决策模型前述不足的基于目标导向多属性价值公度的多因素变权决策模型及方法。数值对比分析表明,基于目标导向多属性价值公度的多因素变权决策方法能够给出与决策者关于偏好依赖关联定性看法及客观事实非常相符的方案优选排序结果;基于目标导向多属性价值公度的多因素变权决策方法相对于多因素变权决策方法能够更恰当地反映决策者的具体偏好,从而具有更强的科学合理性。针对多属性相对变权决策模型未能实现对方案属性价值公度测量的不足,通过引入目标导向多属性决策属性价值公度方法实现属性价值的公度,在此基础上给出了基于目标导向多属性价值公度的相对变权决策模型及方法。数值分析表明,在对应不同目标参照方案的情况下,基于目标导向多属性价值公度的相对变权决策方法既能够合理地反映决策者具体偏好,又能够有效地反映出因目标参照方案不同而引起的备选决策方案的优选排序结果的改变,由此验证了基于目标导向多属性决策价值公度的相对变权决策方法的科学合理性。针对决策信息模糊情况下的多属性变权决策问题,提出一种基于概率语言偏好语言关系和目标导向多属性决策价值公度的偏好序依赖多属性变权决策模型。该模型首先通过引入目标导向属性价值函数和概率语言偏好关系实现了决策信息模糊情况下的属性价值公度,其次,基于能够灵活且真实地反映出决策者偏好信息的概率语言偏好关系两两比较判断矩阵确定目标导向属性价值函数参数和属性集容量,并根据Choquet积分得到序依赖偏好关联研究框架下决策信息模糊的备选决策方案多属性综合价值。案例应用表明了基于概率语言偏好语言关系和目标导向多属性决策价值公度的偏好序依赖多属性变权决策模型应用的可行性。最后,结合风电场设备评标的实际决策问题,对论文提出的两种点依赖变权决策新模型予以了应用和实证分析。方法应用过程和分析结果表明,基于目标导向多属性价值公度的多因素变权决策方法和基于目标导向多属性价值公度的相对变权决策方法是可行的,且相较于多因素变权决策方法具有更强的实用性。
聂志璇[2]（2020）在《基于用户画像的同行评审专家精准化推荐方法研究》文中研究说明近些年,学术不端等事件层出不穷,引发全社会对学术诚信和同行评议等问题的思考。同行评议作为评审过程科学化、民主化的重要手段,在选取优秀成果、优化资源配置、把握科研方向和人才选拔等方面发挥了重要作用,但如何组织高质量的同行评议工作却遇到了多方面的挑战。目前,评审专家的遴选目前主要依靠编辑部主观判断,不仅仅浪费了其工作时间,还存在很多隐患。基于此,本文通过用户画像和推荐系统等相关技术,设计更加有效的同行评审专家推荐方法,从而为改善同行评议组织效率,提升“供需”双方满意度,净化学术环境,优化学术资源配置提供理论与方法支持。首先,设计了专家的用户画像模型,从人口统计学属性、学术领域标签、社会关系标签、审稿行为标签四个维度进行专家画像,对专家进行“打标签”,设计每个维度的计算方法赋予不同标签相应的权重以及标签的相关关联值,并利用生产与库存管理的相关方法对画像进行后续的更新,建立动态的专家画像模型。其次,通过深入研究推荐算法,提出了基于用户画像的协同过滤推荐,将专家和评审对象不同学术标签权重作为评分矩阵的参考因素进行相似度计算,同时计算标签偏好量并构建一个基于标签偏好量的评分矩阵计算其相似度,最后将两种相似度计算通过可调剂的参数进行线性混合,对协同过滤推荐算法进行改进。此外,针对数据稀疏性等问题,采用了SVD算法进行优化,从而设计更加有效的基于用户画像的同行评审专家推荐方法。通过在网络上爬取大量的专家和论文数据,建立小型的评审专家库,并对本文提出的推荐方法进行验证。实验结果表明,经本文改进后的推荐算法能够有效地进行专家推荐,在精确率,召回率和综合评价指标等方面有显着提高。
刘清泉[3]（2020）在《全面停伐后黑龙江国有森工企业转型行为影响机理分析研究》文中研究表明黑龙江省作为我国面积最大、森林蓄积量最多、国有森工企业最集中的省份,为我国森林资源供给和经济发展做出了巨大的贡献。由于没有科学合理的发展规划,片面追求经济效益,使黑龙江国有森工企业经济陷入危困的境地。随着2014年4月1日起国家开始全面停止黑龙江省重点国有林区天然林的商业性采伐政策的推行,黑龙江国有森工企业的主营业务相继萎缩,导致黑龙江国有森工企业面临前所未有的发展压力,迫切需要通过转型激发黑龙江国有森工的企业活力,提升企业的竞争力,促进黑龙江国有森工企业的可持续发展。2018年6月30日成立中国龙江森林工业集团有限公司（以下简称龙江森工集团）标志着黑龙江国有森工企业正式打破原有政企不分的管理体制,转型成为完全按照市场规律发展的大型国有企业集团。在这样的大背景下,龙江森工集团及下属的林业局子公司如何进行转型发展是一件特别考验政府、企业和职工等经济主体智慧和勇气的事情。因此,选择全面停伐后黑龙江国有森工企业转型行为的影响机理的分析研究对国有林区经济发展和产业结构转型具有重要的现实指导意义。首先,本研究以黑龙江国有森工企业转型行为的国内外研究现状和相关理论综述作为指导,以全面停伐后黑龙江国有森工企业转型的现状作为研究起点;结合相关文献和实地调研了解全面停伐政策出台后,黑龙江国有森工企业转型后的现状、企业转型的发展基础及转型的现实原因三个方面入手分析黑龙江国有森工企业转型存在的主要问题。根据“感知—影响—行为”的计划行为理论研究范式分析全面停伐后黑龙江国有森工企业转型行为的影响要素,构建和提出黑龙江国有森工企业转型行为影响机理的理论模型与研究假设。其次,运用统计学和计量经济学的分析研究方法对实地调研的数据进行分析处理,通过结构方程模型（SEM）对黑龙江国有森工企业转型行为的影响机理理论模型进行验证;在此基础上进行影响路径分析,提出从直接影响路径、间接影响路径和调节路径三个方面分析黑龙江国有森工企业转型行为的影响路径,为黑龙江国有森工企业的转型行为发展提供科学的理论依据。再次,在对黑龙江国有森工企业转型行为影响路径分析的基础上,得出直接影响路径的研究成果中,“转型动因→转型行为”影响显着,是所有直接影响路径系数中最高的,达到0.666。“构建自有品牌方向→转型行为”的路径系数最大,达到了 0.349。“互联网时代组织平台化转型方向→转型行为”与“大数据转型方向→转型行为”的路径系数分别是0.147和0.149,与现实状况也比较符合。说明黑龙江国有森工企业在转型发展过程中更加重视自有品牌的构建,与现实情况比较相符。“机会识别能力→转型行为”、“组织学习能力→转型行为”、“企业执行能力→转型行为”和“转型创新能力→转型行为”的直接影响路径中,路径系数分别为0.315、0.296、0.06和0.411。说明黑龙江国有森工企业在转型发展过程中,转型创新能力的路径系数最大,对企业转型行为的直接影响最大。得出中介效应影响路径的研究成果中,当加入中介变量转型能力后,转型动因对转型行为的影响作用减弱（路径系数由0.67变为0.21）,因此转型能力在转型动因与转型行为之间起到了部分中介作用。其中机会识别能力的中介效应最大为0.219,产生的主要原因是黑龙江国有森工企业正处于市场化转型的起始阶段,非常重视对机会识别能力的培养,有助于企业和员工迅速融入市场环境中。得出调节效应影响路径的研究成果中,当加入调节变量转型程度后,转型程度在机会识别能力和组织学习能力与转型行为中存在调节作用,转型程度在企业执行能力和转型创新能力与转型行为中不存在调节作用。最后,根据研究结果,提出推进黑龙江国有森工企业转型行为的目标及对策建议。基于结构方程模型路径分析的研究结果,从转型动因、转型能力、转型方向和转型程度四个方面提出推进黑龙江国有森工企业转型行为的发展目标。根据全面停伐后黑龙江国有森工企业转型存在的实际问题,提出更具可操作性的对策建议,包括:顶层设计推进组织机构平台化转型、加速机制体制改革、合理定位政府与国有森工企业的关系、加强新兴技术人才的引进力度和推进现代企业文化建设。为黑龙江国有森工企业未来的转型发展提供更加可靠的现实依据。
皮冬洋[4]（2017）在《基于模糊软集的多准则群决策方法研究》文中认为在现实世界中,随着信息大爆炸时代到来,知识越来越表现出复杂性、模糊性、不确定性,因此,决策过程常常伴随着信息不对称、不完备、模糊等情况。为了解决不确定性和模糊性,1999年Molodtsov提出了软集概念。随着决策的复杂化,需要利用各方面参数对问题进行评估,这样就出现了模糊性参数和精确性参数的区分。对于决策过程中出现的模糊性参数（如英语水平高）,不能纯粹用属于和不属于来区分,更不可能用精确的数字代表其具体含义。考虑以上情况,Maji提出了模糊软集概念。另一方面,当决策者由于自身知识不全面、问题复杂或同一决策组内出现意见分歧时,决策评价时都会出现犹豫状况,这时犹豫模糊软集是表示这一状况的有力工具。近来,模糊软集理论和方法逐渐被应用到各个领域,如预测、分类、医疗诊断、经济分析,特别是决策问题中。由于决策环境的改变和具体决策问题的不同,模糊软集理论与方法应该随之做出改进和调整。国内外学者都对模糊软集进行了研究,定义了模糊软集且、或、并、交等运算,在此基础上提出了各种集成算子,应用于各个领域,以进行综合评价。但是随着新情况的出现,已有方法尚不能更合理更有效地解决新问题,如,决策者地位、权重不一样在现实社会中普遍存在;决策者专业知识及领域不一致、利益偏好不同;评价指标权重、评价指标集也可能存在差异等。因此,怎样根据不同问题背景去综合各方信息,得到更符合群体偏好的评价结果具有非常重要的理论意义和适用价值。本文针对决策问题指标权重未知的情况,提出了根据历史相关信息确定指标权重的方法;针对决策者存在偏好和最低满足度要求的情形,提出了相应的模糊软集决策方法,使得决策结果最大程度满足决策群体意见;针对历史相关信息缺失的情况,提出了根据决策者总体偏好和局部偏好确定指标权重的方法,并把此方法应用到考虑可信度和存在犹豫的决策问题中。最后,考虑到决策者个体权责、地位对最终决策结果的影响作用,提出了权重可调节的模糊软集群决策方法。算例说明了以上决策方法的适用性和合理性。
张超[5]（2017）在《基于模糊多粒度的决策建模理论与方法研究》文中研究表明在现代决策理论与实践中,作为一种常见的心理现象和人格特质,犹豫不决往往使决策个体或组织不能及时做出决策,进而影响整个决策过程的顺利进行。目前对犹豫不决的研究仍然处在初级阶段,其定义以描述性方式为主,缺乏明确的内涵。为了克服犹豫不决的理论缺陷,犹豫模糊集作为定量描述犹豫不决的有效工具,通过同时处理不确定性信息中的犹豫性与模糊性,为研究犹豫不决背景下的决策问题提供了全新的思路。近年来,信息科学领域的快速发展为决策者深入研究基于犹豫模糊信息的决策问题提供了许多理论模型。其中,作为一种新的数据分析模型,多粒度粗糙集理论除了很好地继承了粗糙集理论在特征选择和规则获取方面的优势,提高了粗糙集理论在处理多源数据与高维数据时的运算效率外,还提供了不确定性环境下乐观与悲观信息融合策略,可在实际决策过程中得到更好的应用。为了借助多粒度粗糙集理论进行犹豫模糊信息系统分析,本文把信息的犹豫性与模糊性引入到多粒度粗糙集中,扩大了多粒度粗糙集理论的应用范围。具体来说,借鉴现有的粗糙集理论与决策方法,本文分别选取犹豫模糊集、对偶犹豫模糊集、区间犹豫模糊集、犹豫模糊语言术语集这四种典型的犹豫模糊形式,依次探索相对应犹豫模糊环境下基于多粒度粗糙集的理论模型与决策方法。本文的主要工作和创新点概括如下:（1）提出了犹豫模糊多粒度粗糙集的概念,并从性质与不确定性度量的角度丰富了犹豫模糊多粒度粗糙集的理论成果。利用双论域多粒度粗糙集模型在不确定性环境下信息表示、融合与分析时的优势,将决策信息系统推广到双论域上,提出了基于犹豫模糊多粒度粗糙集模型的决策策略。这部分研究为犹豫模糊信息系统分析提供了一种合理的不确定性决策方法,同时也扩大了经典多粒度粗糙集的理论与应用范围。（2）提出了对偶犹豫模糊多粒度粗糙集的概念,并探索了对偶犹豫模糊多粒度粗糙集的性质与不确定性度量方法。利用经典运筹学中的非确定型决策理论,给出了基于对偶犹豫模糊多粒度粗糙集模型的决策策略。这部分研究为非确定型决策中决策者面临多种可能自然状态的选择提供了理论依据,同时也考虑了群决策中专家意见出现分歧的不同情况。（3）提出了区间犹豫模糊多粒度粗糙集的概念,并进一步讨论了区间犹豫模糊多粒度粗糙集的性质以及不确定性度量方法。借鉴前景理论的思想,建立了基于区间犹豫模糊多粒度粗糙集模型的决策策略。这部分研究考虑到了复杂决策环境中的不确定性以及决策者持有的风险态度对决策结果的影响,为决策者在非理性状态下进行基于区间犹豫模糊数的群决策分析提供了理论依据。（4）提出了犹豫模糊语言多粒度粗糙集的概念,并继续从性质以及不确定性度量的角度丰富了犹豫模糊语言多粒度粗糙集的理论成果。借鉴三支决策的思想,进一步提出了犹豫模糊语言多粒度决策粗糙集模型,构建了基于犹豫模糊语言多粒度决策粗糙集模型的决策策略。这部分研究考虑到了复杂决策环境中错误决策意见对整体决策过程的影响,将决策期望风险降到最低,为基于多粒度粗糙集的不确定性决策提供了理论依据,同时也把决策粗糙集的应用范围进一步扩大到犹豫模糊语言环境下。本文以多粒度粗糙集为研究对象,将不确定性表达方式中的犹豫性与模糊性融入到多粒度粗糙集理论中,给出了相对应犹豫模糊环境下的多粒度粗糙集理论模型,并重点研究了基于所提出各类犹豫模糊多粒度粗糙集模型的决策方法。本文的工作扩大了多粒度粗糙集的理论与实践范围,为基于多粒度粗糙集的决策分析提供了新的方向。
陈灵毓[6]（2017）在《判断矩阵的排序方法及相容性研究》文中认为排序方法问题是决策分析中的重要问题,具有广泛的实际应用价值。在现实生活中,公司或企业要进行某项决策或某一项选拔,如何快速而高效的将备选项目进行排序进而择优和决策显得尤为重要。但由于备选项在评价标准等各个方面的相近或相同,很难将其进行衡量排序进而决策,将这些方面以数据来标度并按一定的方式组合起来,形成判断矩阵。其中,互补判断矩阵的排序问题是专家们近几年研究的重点,其相容性问题是研究群组决策的判断信息一致性的关键性问题,它的成果对群组择优问题的精确性和适当性有着重大的影响,于是对相容性题目的钻研拥有至关重要的地位。首先,本文以互补判断矩阵的乘性一致性定义和加性一致性定义为基础,试着拟定一个新的函数,并创建对应的最优化模型,取得了相配的两个排序公式,且从理论上探讨了它们的一些特性,通过仿真实例论证该方法的可行性,简便性。其次,对群组择优问题中以互补判断矩阵的偏好信息为基础的相容性问题,提议了两种新的解析计算方法。基于相对熵和余弦相似度的意义,以提议的两个权衡互补判断矩阵相容性的通用目标为基本,细致的剖析和考虑它的相容性问题和一致性问题,并给出了评定互补判断矩阵的相容性准则和临界值,并经过仿真范例阐述了本文提出的计算方法的适当性和实际性。
郑琳琳[7]（2017）在《原始性创新人才的人格特质研究》文中进行了进一步梳理前科技部部长徐冠华从21世纪初以来就反复强调了原始性创新是基础研究的迫切需要,它是整个创新体系中最有前瞻性和战略价值的创新类型,由此引发学者对原始性创新的关注,在中国广泛兴起了“原始性创新”的研究热潮。此后,原始性创新的内涵、特征、影响因素、演化机理等内容不断被学者研究。由于原始性创新成果高效推动自然科学发展,原始性创新被看成国家科技实力的象征。然而在2015年屠呦呦获得诺贝尔生理医学奖前,中国自然科学领域的“零诺贝尔奖”现象一直存在并被学者称为当代“李约瑟难题”,体现中国科技界对原始性创新的重视。国际科技竞争实质是原始性创新人才的素质较量,原始性创新人才承担实现社会科技进步和财富创造的神圣使命,因此,原始性创新人才素质更值得学者研究。英国科技史家李约瑟认为不能绕开非智力素质来探讨人才如何推动原始性创新。西方创造力理论彰显了人格要素是创造力重要构成,决定了人格特质引入原始性创新研究很有必要,而且随着创新环境、创新体制和机制逐渐改善,人格特质对原始性创新而言发挥愈加关键的作用。因此,原始性创新人才的人格特质研究成为原始性创新亟待解决的新兴议题。本文以1901-2012年194位诺贝尔奖获得者、1955-2011年375位中科院院士和1994-2011年291位工程院院士为原始性创新人才的典型样本,由研究团队的教授、博士和硕士采集数据,着重探讨原始性创新人才人格特质概念模型的主要维度、原始性创新人才的人格特质评价及形成因素分析、原始性创新人才人格特质的群体间比较及差异的形成因素分析,以及提升原始性创新人才人格特质的思路与对策等问题,进一步完善原始性创新理论,对培养科学发明创造人才、打造原始性创新人才队伍提供指引。本论文的研究内容包括:第一,确立原始性创新人才人格特质概念模型。首先,根据原始性创新的定义及成果类别、创新人格特质的前人定义,提出原始性创新人才的人格特质内涵与特征。其次,将有独特优势的大五人格特质模型作为人格特质概念模型的雏形,对人格特质维度按原始性创新的思路来语义分析和文献考究,初步建立原始性创新人才的人格特质概念模型,最后对样本数据进行因子分析和指标检验,确定概念模型的层级结构。第二,采用证据推理法,评价原始性创新人才的人格特质。具体过程:假设人格特质维度分5个评价等级且假定评价完全,通过ER递归算法综合评价结果,引入效用函数处理。第三,在相关文献基础上建立原始性创新人才人格特质形成因素的指标体系,采用BP-DEMATEL算法,解释原始性创新人才人格特质的形成因素。第四,结合本研究的两个实证结果,不仅对原始性创新人才进行人格特质的群体间比较,也对比较的差异进行形成因素方面的原因分析。本论文的主要结论包括:首先,关于概念模型的主要维度和人格特质评价结果。原始性创新人才人格特质概念模型包括外倾性、责任性、开放性和神经质人格下的所有人格特质维度,还包括宜人性人格的信任、坦诚、利他、谦逊。三类原始性创新人才的人格特质共同规律是,开放性人格效用值最高,责任性人格和外倾性人格次之,宜人性人格和神经质人格靠后些。其次,在原始性创新人才人格特质的群体差异及差异形成因素方面。认为诺贝尔奖获得者显着于两院院士的特质,得益于外部形成因素中崇尚创新的文化环境、稳定、开放、民主的政治环境,以及内部形成因素中先进科研设施、良师教导、优良家族传统;中科院院士显着于诺贝尔奖获得者、工程院院士的特质,得益于外部形成因素中交流合作的文化环境、良好的人际环境、开放与民主的政治环境,以及内部形成因素中雄厚科研资金、民主教养与家人支持;工程院院士显着于诺贝尔奖获得者、中科院院士的特质,得益于外部形成因素中宽容的文化环境、崇尚创新的文化环境、稳定的政治环境,以及内部形成因素中先进科研设施、学校创新理念和学习氛围,本研究也对李约瑟难题和钱学森之间提出新见解。最后,探讨提升原始性创新人才人格特质的思路和对策,认为原始性创新人才的人格特质不仅关乎国民创新素质,还受到西方高度重视,从多层次多角度提出原始性创新人才人格特质的提升策略,需要外部环境和内部环境的共同构建,也需要个体通过原始性创新实践不断积累关键的人格特质。
曾巍[8]（2016）在《数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究》文中认为在过去的几年间,人力资源信息发布平台受到更多企业和人才的青睐,逐渐成为最主要的招聘、应聘信息发布的工具之一。网络信息量因此呈现出剧增的态势,在传统模式下,招、应聘双方通过手工的方式查询对方的信息,这种方式显然难以为不断增长的职位、人才需求提供快速的满足。在本课题中,围绕数据挖掘在人力资源市场中实践应用这一重点展开分析。在大量的数据中,挖掘人才和职位彼此间的关系。首先对人力资源市场业务的特征进行归纳,对现有的数据挖掘算法进行对比分析,在此基础上决定使用决策树算法中的一种C4.5算法。应用长春市人才市场的求职人员信息,对这些信息进行科学的抽取和预处理,然后将处理结果提供给C4.5算法,并得到决策树和规则,创建择业倾向矩阵;基于数据挖掘技术,实现个性化推荐功能。这一方法的运用,要经历条件过滤、条件相似度计算、求职倾向计算等环节。针对求职中存在的所有因素展开分析,从而确定推荐职位列表,帮助求职者更快地选择更加适合自己的工作。成功设计出可行的方法后,还通过实验对该方法的效果进行验证,对比了传统人才推荐方法的效果。实验结果证明,应用数据挖掘的人才推荐方法,在效果方面的表现是最佳的。
朱彦绮[9]（2016）在《基于字典序偏好和语言偏好的群体决策》文中提出群体决策的研究近年来受到越来越广泛的关注,其中多属性群决策的研究成为决策科学的一个重要研究领域。所谓的多属性群决策,就是集结群体中所有决策成员的决策信息以形成群体的偏好信息,采用一定的决策方法,最终对方案进行优选排序。它广泛应用于管理、经济、社会等多种领域中,如供应商选择、项目评估、绩效考核、投资决策、资源配置的排序等。群体决策的基础是群体偏好,通常由个体偏好集结得出。个体偏好的表达方式有所不同,常见的偏好表达有效用函数表达式,模糊偏好关系、部分选择、偏好排序、语言偏好关系等。本文从以下三个方面来对个体偏好的表达和集结的多属性群体决策问题进行研究:1、提出多专家的字典序属性偏好集结算法。字典序的偏好表达指的是一种专家对一种属性的偏好不能被另一种属性偏好来代替。字典序偏好的群体决策方法通过两个阶段来进行:（1）个体专家的字典序属性偏好集结算法。从个体专家的字典序属性和对待选对象的排序,计算群体的字典序属性偏好。（2）多专家群体对待选对象的字典序偏好集结算法。从多专家对备选对象的评分值计算群体对它们的评分值,结合群体的字典序属性偏好,得出群体最终对的民主选择结果。2、提出多专家的模糊语言偏好集结算法。模糊语言偏好即采用语言短语的形式给出偏好信息以便对事物进行判断。通过两个阶段来进行群体意见的集结:（1）通过LOWA算子来得到各个属性偏好的权重,并得到每个专家对各个方案的综合评价。（2）将多位专家的偏好进行集结,算出不同备选对象的评分值,得出群体通过模糊语言偏好表达的决策结果。3、提出字典序偏好输入和模糊语言偏好输入的混合集结算法。将不同类型的偏好输入的表达,通过上述1、2两个步骤,以及组内组间方案中专家属性偏好的循环算法得到专家群体对各个属性的偏好排序。与此同时,将模糊语言偏好转换为数值偏好得到各个偏好的群体累加评价值。根据属性的权重排列,得到群体对各个方案的总体评价值后即能从可行方案中选出最优的方案,分数越高表明专家群体越为偏好,从而获得二元偏好表达的混合专家群体的民主选择结果。
柳森[10]（2016）在《竞优机理及竞优评析方法的拓展研究》文中研究指明“竞优”是在反思人类社会过度强调竞争所带来的负面影响,以及总结人类发展历程及经验教训,重新诠释“物竞天择,适者生存”内涵的基础上,归纳和提炼出的智慧主体的一种普遍行为模式。所谓竞优,是指行为主体（包括组织和个人）竞相探索、认识并利用事物的演变规律,展示自身优良的行为。推动人类自身以及社会发展的核心动力并非竞争,而是人们竞相表现其符合自然法则,并运用自然法则改变环境造福自然、造福人类的竞优行为。但受到主客观诸多因素影响,行为主体对事物规律的认识和运用在准确性和全面性方面必然存在差异,难以判断谁是绝对正确的;因此在评价和分析行为主体的行为效果时,应该在社会关注的内容及符合社会宏观追求的前提下,尽可能承认其优良。目前围绕竞优的认识、管理及实现等一系列问题,已形成了较为系统的理论和方法论体系,统称竞优理论。竞优理论的相关研究为人们提供了新的行为指导思想、管理模式、以及可操作的技术与方法,对于管理学、组织行为学、人力资源管理等学科的发展具有重要的理论和实践意义。但作为发展中的理论,无论是面对自身的丰富与发展,还是为了更好地解释和处理不断涌现的新的管理问题,竞优理论的相关研究都需要不断地拓展与完善。为此,本文以既有的竞优理论研究成果为基础,围绕竞优理论的完善与发展问题,从理论探索、方法构建、应用研究三个方面开展了以下主要研究工作:（1）构建了一个系统的研究框架。由于竞优理论具有一定的原创性,而且知识结构和生活阅历不同,针对竞优理论的拓展研究,不同的研究者会有不同的研究思路和研究设计,所以为理清本研究各项工作之间,以及与既有竞优研究成果之间的关系,更好地指导本研究工作的具体开展;同时也为后续的类似研究提供研究思路和技术路线方面的参考,在全面提炼和整合本文的主要研究内容、研究逻辑、所需理论基础、主要研究方法的基础上,构建了一个系统的研究框架。（2）研究了竞优的行为机理。因为竞优理论的研究工作是以竞优这种普遍的行为模式为基础展开的,认清竞优活动的内在规律——也即竞优的行为机理无疑具有举足轻重的作用。该部分研究工作采用了“先分后总”的研究设计。在竞优行为的研究方面,主要采用文献研究和逻辑推演的方法,结合生活实践,对既有的竞优理论研究成果进行了梳理与整合:包括从多角度深入诠释了竞优的内涵,论述了竞优行为的特性,提炼并描述了竞优行为的构成要素及其相互关系;在竞优内核的研究方面,采用理论与实践相结合的方法,阐述了竞优内核的特性、竞优内核的本质及其内部结构、以及竞优内核的生成与演化过程;最后,根据“知行合一”的哲学思想,整合竞优的外部行为表现和竞优内核的生成及演化过程,阐述了竞优的行为机理。既丰富和完善了理论层面的竞优研究,也为竞优评析方法的构建奠定了理论基础。（3）提出了面向三角模糊数的竞优评析方法。由于客观事物的复杂性和不确定性,以及人们思维能力、知识结构以及认识水平的局限性,观测信息通常无法以具体的清晰数形式给出,往往以模糊信息或混合信息的形式呈现。针对竞优评析方法未能处理指标值为模糊数的问题,在理想点效用模式基础上,根据三角模糊数的相关知识,围绕个体优势特征识别、个体代理评析、民主代理评析、主旋律分析和行为特征群识别及分析这五项功能,分别针对单层和层次结构的多层指标体系的竞优评析问题,提出了面向三角模糊数的竞优评析方法,并通过算例验证了方法的可行性和有效性。所提方法不仅丰富了竞优评析方法体系,也将竞优评析问题的研究视角扩展到模糊数情境。（4）提出了面向混合信息的竞优评析方法。针对由清晰数、区间数、语言评价信息以及直觉模糊数构成的混合信息问题,在理想点效用模式基础上,根据清晰数、区间数、语言评价信息与直觉模糊数的转化关系,以及直觉模糊数自身的性质及运算规则,围绕竞优评析的五项功能,分别针对单层和层次结构的多层指标体系的竞优评析问题,提出了基于直觉模糊数的竞优评析方法,并通过算例验证了方法的可行性和有效性。所提方法既丰富了竞优评析方法体系,也将竞优评析问题的研究视角扩展到混合信息情境。（5）竞优机理及评析方法的应用。以上述理论和方法研究为基础,聚焦人力资源管理领域,针对知识型员工的管理问题,通过整合或改造竞优评析方法的相关功能,本文分别提出了竞优视角下的R&D人员绩效评析方法,以及基于能岗匹配的人员甄选方法。并通过问卷和访谈的方式收集相关指标数据,进行相应的实例计算与分析,给出了解决相关问题的对策与建议,拓展了竞优机理及评析方法的应用空间。
二、多属性算法用于人才选拨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、多属性算法用于人才选拨（论文提纲范文）
（1）目标导向多属性决策价值公度与变权决策模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.2 国内外相关研究现状及分析 |
| 1.2.1 范围-频率理论模型研究现状及分析 |
| 1.2.2 多属性决策属性价值公度方法的研究现状与进展评析 |
| 1.2.3 多属性变权决策方法研究现状及分析 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 研究的理论意义 |
| 1.3.2 研究的应用意义 |
| 1.4 论文结构安排及技术路线 |
| 1.4.1 论文结构安排 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 范围-频率理论 |
| 2.2 累积前景理论 |
| 2.3 需要层次理论 |
| 2.4 MACBETH方法 |
| 2.5 数据包络分析方法 |
| 2.6 多属性固权决策方法 |
| 2.6.1 加权和法 |
| 2.6.2 摆幅置权判断 |
| 2.6.3 网络分析法 |
| 2.7 序依赖Choquet积分模型 |
| 2.8 概率语言术语集和概率语言偏好关系 |
| 第3章 范围-频率模型的改进及实验验证 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 RF模型的改进 |
| 3.3 实验设计 |
| 3.3.1 实验被试 |
| 3.3.2 实验内容 |
| 3.3.3 实验程序 |
| 3.4 实验结果分析 |
| 3.4.1 参数估计与相关分析 |
| 3.4.2 属性价值影响因素的显着性检验 |
| 3.4.3 模型数据拟合能力检验 |
| 3.4.4 模型参数的稳定性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 目标导向多属性决策属性价值公度方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型构建与目标导向属性价值函数 |
| 4.3 多属性决策属性价值公度的方法程序 |
| 4.4 方法验证 |
| 4.4.1 实验问题与实验调查结果 |
| 4.4.2 数值对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于目标导向多属性决策价值公度的点依赖变权决策模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 具有点依赖偏好关联关系的多属性变权决策模型及其评析 |
| 5.2.1 多因素变权决策模型与相关评析 |
| 5.2.2 多属性相对变权决策模型与相关评析 |
| 5.3 基于目标导向多属性价值公度的多因素变权决策模型及方法 |
| 5.3.1 模型构建 |
| 5.3.2 乐观系数和属性固权的估算及方案优劣排序 |
| 5.3.3 TOMFDM-VW的方法步骤与优点 |
| 5.3.4 数值对比分析 |
| 5.4 基于目标导向多属性价值公度的相对变权决策模型及方法 |
| 5.4.1 模型构建 |
| 5.4.2 TOMADM-RW的方法步骤与优点 |
| 5.4.3 数值验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于目标导向多属性决策价值公度和模糊偏好关系的序依赖变权决策模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 目标导向多属性序依赖变权决策框架与信息的模糊表达(PLPR) |
| 6.3 基于PLPR的目标导向属性价值的确定 |
| 6.4 基于PLPR的属性集容量判断赋值及备选决策方案优劣排序 |
| 6.5 模型实施的基本步骤 |
| 6.6 方法的案例应用 |
| 6.6.1 问题描述 |
| 6.6.2 目标导向属性价值函数的确定 |
| 6.6.3 备选决策方案综合价值的确定 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 两种点依赖变权决策新模型的案例应用 |
| 7.1 案例应用背景 |
| 7.2 设备评标指标体系的设计 |
| 7.3 基础决策信息收集与处理 |
| 7.4 单属性目标导向公度价值的测算 |
| 7.5 基于TOMFDM-VW模型的方案排序结果 |
| 7.6 基于TOMADM-RW模型的方案排序结果 |
| 7.7 基于多因素变权决策方法的方案排序结果 |
| 7.8 不同点依赖变权决策模型的应用结果分析 |
| 7.9 本章小结 |
| 第8章 全文总结与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 论文创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 |
| 致谢 |
（2）基于用户画像的同行评审专家精准化推荐方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 同行评审专家遴选研究现状 |
| 1.2.2 用户画像研究现状 |
| 1.2.3 推荐算法研究现状 |
| 1.3 研究设计 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 主要研究方法及技术路线 |
| 第2章 理论与方法基础 |
| 2.1 用户画像相关理论 |
| 2.1.1 用户画像及其特点 |
| 2.1.2 用户画像构建方式 |
| 2.1.3 用户画像构建流程 |
| 2.2 推荐系统及其相关技术 |
| 2.2.1 个性化推荐技术 |
| 2.2.2 推荐算法分类 |
| 2.2.3 推荐测评指标 |
| 第3章 评审专家多维度画像模型构建 |
| 3.1 专家数据集构建 |
| 3.1.1 数据分类 |
| 3.1.2 数据来源方式 |
| 3.2 专家画像模型设计 |
| 3.2.1 专家画像指标体系 |
| 3.2.2 多维度的画像模型 |
| 3.2.3 专家学术领域标签生成 |
| 3.3 用户画像更新 |
| 3.4 群体用户画像 |
| 第4章 基于用户画像的协同过滤推荐方法研究 |
| 4.1 基于用户画像的协同过滤推荐 |
| 4.2 混合推荐算法设计 |
| 第5章 案例分析 |
| 5.1 评审专家画像生成 |
| 5.2 评审对象画像生成 |
| 5.3 推荐结果及分析 |
| 5.3.1 参数α对实验的影响 |
| 5.3.2 推荐结果分析 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（3）全面停伐后黑龙江国有森工企业转型行为影响机理分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及目的 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 相关领域国内外研究现状及评述 |
| 1.3.1 国外企业转型研究知识图谱分析 |
| 1.3.2 国内企业转型研究知识图谱分析 |
| 1.3.3 国内国有森工企业研究知识图谱分析 |
| 1.3.4 国内外研究现状评述及发展趋势 |
| 1.4 研究方法与主要内容 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究主要内容 |
| 1.5 研究的技术路线及创新之处 |
| 1.5.1 研究的技术路线 |
| 1.5.2 创新之处 |
| 2 概念界定与研究的理论基础 |
| 2.1 相关概念界定与内涵分析 |
| 2.1.1 研究范围界定 |
| 2.1.2 国有森工企业转型概念界定与内涵分析 |
| 2.1.3 国有森工企业转型行为概念界定与内涵分析 |
| 2.2 企业转型行为理论体系 |
| 2.2.1 企业转型理论 |
| 2.2.2 企业行为理论 |
| 2.2.3 计划行为理论 |
| 2.3 制度变迁理论体系 |
| 2.3.1 产权理论 |
| 2.3.2 政府规制理论 |
| 2.3.3 委托代理理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 黑龙江国有森工企业转型现状及存在的问题 |
| 3.1 黑龙江国有森工企业转型的基础及现实原因 |
| 3.1.1 黑龙江国有森工企业转型整体概况 |
| 3.1.2 黑龙江国有森工企业转型的基础 |
| 3.1.3 黑龙江国有森工企业转型的现实原因 |
| 3.2 黑龙江国有森工企业转型现状分析 |
| 3.2.1 研究方法 |
| 3.2.2 指标选取与数据处理 |
| 3.2.3 黑龙江国有森工企业转型水平测度分析 |
| 3.2.4 聚类分析 |
| 3.3 黑龙江国有森工企业转型存在的主要问题 |
| 3.3.1 体制机制改革不彻底 |
| 3.3.2 政府与企业定位模糊 |
| 3.3.3 市场化组织机构转型举步维艰 |
| 3.3.4 人力资源结构不合理和基础薄弱 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 黑龙江国有森工企业转型行为影响机理分析及模型构建 |
| 4.1 黑龙江国有森工企业转型行为目标及驱动力分析 |
| 4.1.1 黑龙江国有森工企业转型行为的目标解析 |
| 4.1.2 黑龙江国有森工企业转型行为驱动力分析 |
| 4.2 黑龙江国有森工企业转型行为影响要素分析 |
| 4.2.1 黑龙江国有森工企业的转型动因 |
| 4.2.2 黑龙江国有森工企业的转型能力 |
| 4.2.3 黑龙江国有森工企业的转型程度 |
| 4.2.4 黑龙江国有森工企业的转型方向 |
| 4.3 黑龙江国有森工企业转型行为影响要素的作用机理 |
| 4.3.1 转型动因对转型行为的直接影响机理 |
| 4.3.2 转型方向对转型行为的直接影响机理 |
| 4.3.3 转型能力对转型行为的直接影响机理 |
| 4.3.4 以转型能力为中介在转型动因与转型行为的影响机理 |
| 4.3.5 以转型程度为调节效应在转型能力与转型行为的影响机理 |
| 4.4 黑龙江国有森工企业转型行为影响机理理论模型构建 |
| 4.4.1 理论模型构建 |
| 4.4.2 各变量间的假设关系 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 黑龙江国有森工企业转型行为影响机理模型验证 |
| 5.1 调查问卷的设计与数据收集 |
| 5.1.1 调查问卷的设计 |
| 5.1.2 问卷预调研 |
| 5.1.3 正式问卷数据的收集 |
| 5.2 结构方程模型简析 |
| 5.2.1 结构方程模型路径分析 |
| 5.2.2 结构方程模型中介效应分析 |
| 5.2.3 结构方程模型调节效应分析 |
| 5.3 研究变量的选取与度量 |
| 5.3.1 变量选取与描述 |
| 5.3.2 前因变量的度量 |
| 5.3.3 中介变量的度量 |
| 5.3.4 调节变量的度量 |
| 5.3.5 因变量的度量 |
| 5.4 描述性统计分析 |
| 5.5 信度和效度检验 |
| 5.5.1 信度检验 |
| 5.5.2 效度检验 |
| 5.6 变量相关性分析 |
| 5.7 结构方程模型分析 |
| 5.7.1 测量模型分析 |
| 5.7.2 结构模型分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 黑龙江国有森工企业转型行为的影响路径分析 |
| 6.1 直接效应影响路径分析 |
| 6.1.1 转型动因对转型行为的直接效应影响路径分析 |
| 6.1.2 转型方向对转型行为的直接效应影响路径分析 |
| 6.1.3 转型动因对转型能力的直接效应影响路径分析 |
| 6.1.4 转型能力对转型行为的直接效应影响路径分析 |
| 6.2 中介效应影响路径分析 |
| 6.3 调节效应影响路径分析 |
| 6.4 路径分析讨论及假设检验结果 |
| 6.4.1 黑龙江国有森工企业转型行为影响路径分析结果讨论 |
| 6.4.2 假设检验结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 推进黑龙江国有森工企业转型行为目标及对策建议 |
| 7.1 推进黑龙江国有森工企业转型行为的发展目标 |
| 7.1.1 转型动因方面 |
| 7.1.2 转型方向方面 |
| 7.1.3 转型能力方面 |
| 7.1.4 转型程度方面 |
| 7.2 提升黑龙江国有森工企业转型行为的对策建议 |
| 7.2.1 顶层设计推进组织机构平台化转型 |
| 7.2.2 加速机制体制改革 |
| 7.2.3 合理定位政府与国有森工企业的关系 |
| 7.2.4 加强新兴技术人才的引进力度 |
| 7.2.5 推进现代企业文化建设 |
| 7.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 中国龙江森林工业集团有限公司23个林业局子公司相关指标数据 |
| 附录B 黑龙江国有森工企业转型行为影响机理研究调查 |
| 附录C 中国龙江森林工业集团有限公司调研数据整理 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）基于模糊软集的多准则群决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 基于模糊集理论的方法与应用 |
| 1.3.2 基于软集理论的方法与应用 |
| 1.3.3 基于模糊软集的理论方法与应用 |
| 1.3.4 模糊软集的拓展——犹豫模糊软集 |
| 1.4 研究思路与内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 模糊集 |
| 2.2 模糊软集 |
| 2.2.1 相关概念 |
| 2.2.2 模糊软集的距离测度 |
| 2.3 模糊软集的拓展——犹豫模糊软集 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 根据历史信息确定模糊软集的指标权重 |
| 3.1 原理与方法 |
| 3.1.1 标准化方法 |
| 3.1.2 指标权重确定方法 |
| 3.1.3 现有方案的评价排序 |
| 3.2 算例 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 考虑AIR情形的模糊软集决策方法 |
| 4.1 模糊软集且运算及加权比较矩阵 |
| 4.2 考虑AIR情形与指标权重的群决策方法 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 考虑犹豫偏好和可信度的模糊软集决策方法 |
| 5.1 犹豫模糊软集加权平均算子 |
| 5.2 准则权重的确定方法 |
| 5.3 基于可信度和方案偏好的犹豫模糊多准则问题决策步骤 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 权重可调节的决策评价方法 |
| 6.1 决策者综合权重的确定 |
| 6.1.1 决策者个体可信度 |
| 6.1.2 决策个体权位权重 |
| 6.1.3 决策群体一致性权重 |
| 6.1.4 兼顾主客观的综合权重 |
| 6.2 权重可调节的模糊信息评价方法 |
| 6.3 应用举例 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）基于模糊多粒度的决策建模理论与方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 文献回顾与评述 |
| 1.2.1 犹豫模糊集理论研究现状 |
| 1.2.2 多粒度粗糙集理论研究现状 |
| 1.2.3 犹豫模糊集与粗糙集理论融合的研究现状 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 研究内容和论文组织结构 |
| 1.4 论文创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 模糊集理论 |
| 2.2 粗糙集理论 |
| 2.2.1 粗糙集的主要概念 |
| 2.2.2 模糊粗糙集 |
| 2.2.3 双论域粗糙集 |
| 2.3 多粒度粗糙集理论 |
| 2.3.1 多粒度粗糙集的主要概念 |
| 2.3.2 模糊多粒度粗糙集 |
| 2.3.3 双论域多粒度粗糙集 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 犹豫模糊多粒度粗糙集模型 |
| 3.1 犹豫模糊集 |
| 3.1.1 犹豫模糊集的主要概念 |
| 3.1.2 犹豫模糊集的运算 |
| 3.1.3 犹豫模糊集的层次化方法 |
| 3.2 犹豫模糊多粒度粗糙集 |
| 3.2.1 犹豫模糊粗糙集 |
| 3.2.2 犹豫模糊多粒度粗糙集的定义与性质 |
| 3.2.3 犹豫模糊多粒度粗糙集的不确定性度量 |
| 3.3 基于双论域的犹豫模糊多粒度粗糙集决策方法 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 模型建立 |
| 3.3.3 模型算法 |
| 3.4 算例及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 对偶犹豫模糊多粒度粗糙集模型 |
| 4.1 对偶犹豫模糊集 |
| 4.1.1 对偶犹豫模糊集的主要概念 |
| 4.1.2 对偶犹豫模糊集的运算 |
| 4.1.3 对偶犹豫模糊集的层次化方法 |
| 4.2 对偶犹豫模糊多粒度粗糙集 |
| 4.2.1 对偶犹豫模糊粗糙集 |
| 4.2.2 对偶犹豫模糊多粒度粗糙集的定义与性质 |
| 4.2.3 对偶犹豫模糊多粒度粗糙集的不确定性度量 |
| 4.3 基于非确定型决策的对偶犹豫模糊多粒度粗糙集决策方法 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 模型建立 |
| 4.3.3 模型算法 |
| 4.4 算例及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 区间犹豫模糊多粒度粗糙集模型 |
| 5.1 区间犹豫模糊集 |
| 5.1.1 区间犹豫模糊集的主要概念 |
| 5.1.2 区间犹豫模糊集的运算 |
| 5.1.3 区间犹豫模糊集的层次化方法 |
| 5.2 区间犹豫模糊多粒度粗糙集 |
| 5.2.1 区间犹豫模糊粗糙集 |
| 5.2.2 区间犹豫模糊多粒度粗糙集的定义与性质 |
| 5.2.3 区间犹豫模糊多粒度粗糙集的不确定性度量 |
| 5.3 基于前景理论的区间犹豫模糊多粒度粗糙集决策方法 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 模型建立 |
| 5.3.3 模型算法 |
| 5.4 算例及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 犹豫模糊语言多粒度粗糙集模型 |
| 6.1 犹豫模糊语言术语集 |
| 6.1.1 犹豫模糊语言术语集的主要概念 |
| 6.1.2 犹豫模糊语言术语集的运算 |
| 6.1.3 犹豫模糊语言术语集的层次化方法 |
| 6.2 犹豫模糊语言多粒度粗糙集 |
| 6.2.1 犹豫模糊语言粗糙集 |
| 6.2.2 犹豫模糊语言多粒度粗糙集的定义与性质 |
| 6.2.3 犹豫模糊语言多粒度粗糙集的不确定性度量 |
| 6.3 基于三支决策的犹豫模糊语言多粒度粗糙集决策方法 |
| 6.3.1 问题描述 |
| 6.3.2 模型建立 |
| 6.3.3 模型算法 |
| 6.4 算例及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（6）判断矩阵的排序方法及相容性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 决策分析的发展概述 |
| 1.2 研究概况与发展趋势 |
| 1.3. 本文的主要工作 |
| 2 预备知识 |
| 2.1 互补判断矩阵 |
| 2.2 互补判断矩阵相容性 |
| 3 互补判断矩阵排序方法 |
| 3.1 乘性排序方法 |
| 3.1.1 理论推导 |
| 3.1.2 性质 |
| 3.1.3 仿真实例 |
| 3.2 加性排序方法 |
| 3.2.1 理论推导 |
| 3.2.2 性质 |
| 3.2.3 仿真实例 |
| 3.3 本章总结 |
| 4 互补判断矩阵相容性 |
| 4.1 相容性方法一 |
| 4.1.1 理论推导 |
| 4.1.2 性质 |
| 4.1.3 仿真实例 |
| 4.1.3.1 乘性互补判断矩阵的相容性实例 |
| 4.1.3.2 加性互补判断矩阵的相容性实例 |
| 4.2 相容性方法二 |
| 4.2.1 理论推导 |
| 4.2.2 性质 |
| 4.2.3 仿真实例 |
| 4.2.3.1 乘性互补判断矩阵的相容性实例 |
| 4.2.3.2 加性互补判断矩阵的相容性实例 |
| 4.3 本章总结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文情况 |
| 致谢 |
（7）原始性创新人才的人格特质研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.4 研究方法与创新之处 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 原始性创新理论 |
| 2.1.1 原始性创新理论的主要内容 |
| 2.1.2 研究启示 |
| 2.2 创造力理论 |
| 2.2.1 创造力理论的主要内容 |
| 2.2.2 研究启示 |
| 2.3 人格特质理论 |
| 2.3.1 人格特质理论的主要内容 |
| 2.3.2 研究启示 |
| 第三章 原始性创新人才人格特质的内涵与概念模型的构建 |
| 3.1 原始性创新人才人格特质的内涵与特征分析 |
| 3.1.1 内涵界定 |
| 3.1.2 主要特征 |
| 3.2 原始性创新人才人格特质概念模型的初步构造 |
| 3.2.1 大五人格特质模型的运用 |
| 3.2.2 人格特质维度与概念模型 |
| 3.3 原始性创新人才人格特质概念模型的分析与修正 |
| 3.3.1 研究样本与数据收集 |
| 3.3.2 人格特质概念模型的验证 |
| 3.3.3 人格特质概念模型的修正 |
| 3.4 原始性创新人才人格特质概念模型的层级结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于证据推理的原始性创新人才人格特质实证研究 |
| 4.1 原始性创新人才人格特质的评价方法选择 |
| 4.2 原始性创新人才人格特质的权重计算 |
| 4.3 原始性创新人才人格特质的效用评价 |
| 4.3.1 基于诺贝尔奖获得者的人格特质评价 |
| 4.3.2 基于中科院院士的人格特质评价 |
| 4.3.3 基于工程院院士的人格特质评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 原始性创新人才人格特质的形成因素实证研究 |
| 5.1 原始性创新人才人格特质形成因素的文献分析 |
| 5.1.1 外部形成因素 |
| 5.1.2 内部形成因素 |
| 5.2 原始性创新人才人格特质形成因素的评价方法选择 |
| 5.3 基于BP-DEMATEL模型的人格特质形成因素实证分析 |
| 5.3.1 基于诺贝尔奖获得者的人格特质形成因素分析 |
| 5.3.2 基于中科院院士的人格特质形成因素分析 |
| 5.3.3 基于工程院院士的人格特质形成因素分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 原始性创新人才人格特质的群体比较及差异的形成因素分析 |
| 6.1 原始性创新人才人格特质的群体比较 |
| 6.1.1 诺贝尔奖获得者与中国两院院士的人格特质比较 |
| 6.1.2 诺贝尔奖获得者与中科院院士的人格特质比较 |
| 6.1.3 诺贝尔奖获得者与工程院院士的人格特质比较 |
| 6.1.4 中科院院士与工程院院士的人格特质比较 |
| 6.2 原始性创新人才人格特质群体差异的形成因素分析 |
| 6.2.1 诺贝尔奖获得者与两院院士人格特质差异的形成因素分析 |
| 6.2.2 诺贝尔奖获得者与中科院院士人格特质差异的形成因素分析 |
| 6.2.3 诺贝尔奖获得者与工程院院士人格特质差异的形成因素分析 |
| 6.2.4 中科院院士与工程院院士人格特质差异的形成因素分析 |
| 6.3 对李约瑟难题和钱学森之间的研究见解 |
| 6.3.1 李约瑟难题和钱学森之间的提出 |
| 6.3.2 对李约瑟难题与钱学森之间的启示 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 提升原始性创新人才人格特质的思路与对策 |
| 7.1 发展思路 |
| 7.1.1 原始性创新人才人格特质关乎国民创新素质 |
| 7.1.2 原始性创新人才人格特质的提升受西方重视 |
| 7.2 主要策略 |
| 7.2.1 营造原始性创新人才人格特质提升的外部环境 |
| 7.2.2 营造原始性创新人才人格特质提升的内部环境 |
| 7.2.3 通过原始性创新实践推动人格特质的创新积累 |
| 7.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 194位诺贝尔奖获得者样本 |
| 附录B 375位中科院院士样本 |
| 附录C 291位工程院院士样本 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的及意义 |
| 1.3 研究现状与发展趋势 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 人力资源理论综述 |
| 2.1 人力资源管理 |
| 2.1.1 人力资源管理的定义 |
| 2.1.2 人力资源管理的任务 |
| 2.2 人力资源价值研究综述 |
| 2.2.1 风险分类 |
| 2.2.2 风险识别 |
| 2.2.3 风险评估 |
| 2.2.4 风险消除 |
| 2.2.5 风险监控 |
| 2.3 人力资源模块分析 |
| 2.3.1 招聘管理 |
| 2.3.2 离职管理 |
| 2.3.3 绩效管理 |
| 2.3.4 薪金管理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数据挖掘技术 |
| 3.1 数据挖掘的概念 |
| 3.2 数据挖掘的现状 |
| 3.3 数据挖掘的应用 |
| 3.4 数据挖掘的任务 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数据分类中的决策树学习方法 |
| 4.1 决策树学习的表示形式 |
| 4.2 决策树的建立 |
| 4.3 决策树学习算法介绍 |
| 4.3.1 属性选择度量 |
| 4.3.2 信息熵 |
| 4.3.3 信息增益与增益率 |
| 4.3.4 ID3与C4.5 算法的比较 |
| 4.3.5 C4.5 算法中的离散化与默认值处理 |
| 4.3.6 C4.5 的剪枝 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 决策树分类在求职倾向挖掘中的应用 |
| 5.1 决策树算法的选择 |
| 5.2 业务问题的定义 |
| 5.3 数据抽取 |
| 5.4 数据预处理 |
| 5.4.1 数据集成 |
| 5.4.2 数据清洗 |
| 5.4.3 数据归约 |
| 5.4.4 数据转换 |
| 5.5 建立求职倾向分析决策树 |
| 5.5.1 数据输入 |
| 5.5.2 参数设置 |
| 5.5.3 决策树的建立与模型评价 |
| 5.5.4 规则生成和倾向矩阵建立 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于数据挖掘的个性化人才推荐方法 |
| 6.1 个性化推荐概述 |
| 6.2 传统的推荐方法 |
| 6.2.1 基于内容的推荐 |
| 6.2.2 基于协同过滤的推荐 |
| 6.3 个性化人才推荐方法过程 |
| 6.3.1 职位硬性条件过滤 |
| 6.3.2 非硬性条件相似度计算 |
| 6.3.3 求职倾向权重计算 |
| 6.3.4 最终权重计算 |
| 6.3.5 职位推荐列表生成 |
| 6.4 推荐方法效果比较 |
| 6.4.1 数据集 |
| 6.4.2 评价标准 |
| 6.4.3 实验结果与分析 |
| 6.5 推荐方法应用实例 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于字典序偏好和语言偏好的群体决策（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 多属性群体决策研究背景和问题的提出 |
| 1.2 国内外的现状研究 |
| 1.2.1 国内的现状研究 |
| 1.2.2 国外的现状研究 |
| 1.3 基础知识 |
| 1.3.1 字典序偏好 |
| 1.3.2 模糊语言决策矩阵 |
| 1.3.3 LOWA算子 |
| 1.3.4 多属性群决策 |
| 1.3.5 优先序 |
| 1.4 本文的主要研究成果和内容安排 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 基于字典序偏好的群决策 |
| 2.1 单人选择方法 |
| 2.2 多专家群体选择方法 |
| 2.3 算例 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于模糊语言偏好的群决策 |
| 3.1 单人选择方法 |
| 3.2 多专家群体选择方法 |
| 3.3 算例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 字典序偏好和语言偏好的多属性混合群决策 |
| 4.1 单对专家和对象的选择方法 |
| 4.2 多专家群体选择方法 |
| 4.3 项目投资选择算例 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）竞优机理及竞优评析方法的拓展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 问题提出 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 1.6 研究特色与主要创新点 |
| 第2章 竞优理论研究综述 |
| 2.1 竞优的概念 |
| 2.2 竞优的研究成果 |
| 2.2.1 理论层面 |
| 2.2.2 方法层面 |
| 2.2.3 应用层面 |
| 2.3 研究述评及启示 |
| 第3章 研究框架与研究设计说明 |
| 3.1 研究逻辑说明 |
| 3.2 具体研究设计 |
| 3.2.1 研究一:竞优行为机理的研究设计 |
| 3.2.2 研究二和三:两类竞优评析方法的研究设计 |
| 3.2.3 研究四:应用层面的研究设计 |
| 3.3 研究框架构建 |
| 第4章 竞优的行为机理研究 |
| 4.1 竞优行为的相关研究 |
| 4.1.1 竞优释义 |
| 4.1.2 竞优的特性 |
| 4.1.3 竞优的构成要素及相互关系 |
| 4.2 竞优内核的相关研究 |
| 4.2.1 竞优内核的本质 |
| 4.2.2 竞优内核的结构 |
| 4.2.3 竞优内核的生成与演化 |
| 4.3 竞优的行为机理 |
| 4.3.1 理论阐述 |
| 4.3.2 案例说明 |
| 4.4 基于竞优行为机理的管理建议 |
| 4.4.1 尊重竞优的差异性和多样性 |
| 4.4.2 科学地引导和管理竞优活动 |
| 4.4.3 丰富和发展竞优评析方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 面向一般模糊信息的竞优评析方法——以三角模糊数为例 |
| 5.1 基于三角模糊数的多属性决策研究综述 |
| 5.2 预备知识 |
| 5.3 面向单层指标体系的方法构建 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 个体优势特征识别 |
| 5.3.3 个体代理评析 |
| 5.3.4 民主代理评析 |
| 5.3.5 主旋律分析 |
| 5.3.6 群识别及评析 |
| 5.4 面向层次结构指标体系的方法构建 |
| 5.4.1 问题描述 |
| 5.4.2 个体优势特征识别 |
| 5.4.3 个体代理评析 |
| 5.4.4 民主代理评析 |
| 5.4.5 主旋律分析 |
| 5.4.6 群识别及评析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 面向混合信息的竞优评析方法——基于直觉模糊数的方法设计 |
| 6.1 基于混合信息的多属性决策研究综述 |
| 6.2 预备知识 |
| 6.3 面向单层指标体系的方法构建 |
| 6.3.1 问题描述 |
| 6.3.2 不同数据类型与直觉模糊数的转化 |
| 6.3.3 个体优势特征识别 |
| 6.3.4 个体代理评析 |
| 6.3.5 民主代理评析 |
| 6.3.6 主旋律分析 |
| 6.3.7 群识别及评析 |
| 6.4 面向层次结构指标体系的方法构建 |
| 6.4.1 问题描述 |
| 6.4.2 个体优势特征识别 |
| 6.4.3 个体代理评析 |
| 6.4.4 民主代理评析 |
| 6.4.5 主旋律分析 |
| 6.4.6 群识别及评析 |
| 6.5 本章算例演示 |
| 6.5.1 采用整体算例的说明 |
| 6.5.2 具体算例 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 应用研究 |
| 7.1 高新技术企业R&D人员绩效评价方法 |
| 7.1.1 问题背景 |
| 7.1.2 方法设计 |
| 7.1.3 应用分析 |
| 7.2 基于能岗匹配的人员甄选方法——以高校科研教师岗为例 |
| 7.2.1 问题背景 |
| 7.2.2 方法设计 |
| 7.2.3 应用分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要研究成果及结论 |
| 8.2 研究存在的不足之处 |
| 8.3 后续研究工作的建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论着和科研情况 |
| 作者简介 |
四、多属性算法用于人才选拨（论文参考文献）
- [1]目标导向多属性决策价值公度与变权决策模型研究[D]. 马慧欣. 吉林大学, 2021(11)
- [2]基于用户画像的同行评审专家精准化推荐方法研究[D]. 聂志璇. 武汉科技大学, 2020(02)
- [3]全面停伐后黑龙江国有森工企业转型行为影响机理分析研究[D]. 刘清泉. 东北林业大学, 2020(01)
- [4]基于模糊软集的多准则群决策方法研究[D]. 皮冬洋. 湘潭大学, 2017(02)
- [5]基于模糊多粒度的决策建模理论与方法研究[D]. 张超. 山西大学, 2017(02)
- [6]判断矩阵的排序方法及相容性研究[D]. 陈灵毓. 渤海大学, 2017(08)
- [7]原始性创新人才的人格特质研究[D]. 郑琳琳. 福州大学, 2017(04)
- [8]数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究[D]. 曾巍. 吉林大学, 2016(03)
- [9]基于字典序偏好和语言偏好的群体决策[D]. 朱彦绮. 华南理工大学, 2016(02)
- [10]竞优机理及竞优评析方法的拓展研究[D]. 柳森. 东北大学, 2016(08)