为了更合理高效地在灾害发生时对不同受灾点进行应急救援,提出了一种基于组合赋权的优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)模型,对受灾点救援需求紧迫度进行分级研究。首先,分析受...为了更合理高效地在灾害发生时对不同受灾点进行应急救援,提出了一种基于组合赋权的优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)模型,对受灾点救援需求紧迫度进行分级研究。首先,分析受灾点救援需求紧迫度的影响因素,构建受灾点救援需求紧迫度评价指标体系;其次,综合运用客观权重赋值法(criteria importance though intercrieria correlation,CRITIC)和熵权法对各指标进行组合赋权;然后,运用组合赋权-TOPSIS法对受灾点救援需求紧迫度量化分级;最后,以汶川地震为背景进行算例分析,结果表明:组合赋权所得权值相比单一赋权能够得到更加客观合理的结果,有利于灾害发生情况下应急管理部门更加及时、准确、有序地进行应急救援。展开更多
随着信息化建设的发展,高等学校积累了海量的教务数据,对该数据进行挖掘,并探讨建立高效的质量评价指标体系显得十分必要。首先,基于某高校学期内所有课程的评教大数据,从5项指标出发,采用熵权法定量计算各项指标的权重,建立了机器学习...随着信息化建设的发展,高等学校积累了海量的教务数据,对该数据进行挖掘,并探讨建立高效的质量评价指标体系显得十分必要。首先,基于某高校学期内所有课程的评教大数据,从5项指标出发,采用熵权法定量计算各项指标的权重,建立了机器学习的TOPSIS(Technique for order preference by similarity to an ideal solution)模型;然后,将大数据按照得分进行聚类分析,得到了相应的教学特征;最后,将课程考核平均绩点与各项指标得分进行相关分析,结果表明课程综合评价得分以及5项指标与课程成绩均呈现统计学上显著的相关性。展开更多
文摘为了更合理高效地在灾害发生时对不同受灾点进行应急救援,提出了一种基于组合赋权的优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)模型,对受灾点救援需求紧迫度进行分级研究。首先,分析受灾点救援需求紧迫度的影响因素,构建受灾点救援需求紧迫度评价指标体系;其次,综合运用客观权重赋值法(criteria importance though intercrieria correlation,CRITIC)和熵权法对各指标进行组合赋权;然后,运用组合赋权-TOPSIS法对受灾点救援需求紧迫度量化分级;最后,以汶川地震为背景进行算例分析,结果表明:组合赋权所得权值相比单一赋权能够得到更加客观合理的结果,有利于灾害发生情况下应急管理部门更加及时、准确、有序地进行应急救援。
文摘随着信息化建设的发展,高等学校积累了海量的教务数据,对该数据进行挖掘,并探讨建立高效的质量评价指标体系显得十分必要。首先,基于某高校学期内所有课程的评教大数据,从5项指标出发,采用熵权法定量计算各项指标的权重,建立了机器学习的TOPSIS(Technique for order preference by similarity to an ideal solution)模型;然后,将大数据按照得分进行聚类分析,得到了相应的教学特征;最后,将课程考核平均绩点与各项指标得分进行相关分析,结果表明课程综合评价得分以及5项指标与课程成绩均呈现统计学上显著的相关性。
