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信息工程大学 韩中庚 数据处理与数据建模方法 五、数据建模的综合排序方法 2. 综合排序问题的方法 动态加权与综合排序的应用案例 动态加权的综合排序案例: (1)CUMCM2002-B:彩票中的数学问题; (2)CUMCM2005-A:长江水质的评价和预测问题; 综合评价的排序案例: (1)CUMCM1993-B:足球队排名问题; (2)CUMCM2008-D:NBA赛程的分析与评价问题; (3)CUMCM2009-D:会议筹备问题。 六、数据建模的常用预测方法 1.插值与拟合方法:小样本内部预测; 应用案例: (1)CUMCM2001-A:血管的三维重建问题; (2)CUMCM2003-A,C:SARS的传播问题; (3)CUMCM2004-C:饮酒驾车问题; (4) CUMCM2005-A:长江水质的评价与预测; (5) CUMCM2005-D:雨量预报方法的评价; (6) CUMCM2006-B:艾滋病疗法的评价与预测。 21世纪的社会是信息社会,其影响最终将要比十九世纪由农业社会转向工业社会更加深刻。 “一个国家总的信息流的平均增长与工业潜力的平方成正比”。 信息资源与自然资源和物质资源被称为人类生存与发展的三大资源。 数据处理与数据建模方法 实际中大量信息或海量信息对应着大量的数据或海量数据,从这些数据中寻求所需要的问题答案--数据建模问题。 通过实际对象过去或当前的相关信息,研究两个方面问题: (1)分析研究实际对象所处的状态和特征,依此做出评价和决策; (2)分析预测实际对象未来的变化状况和趋势,为科学决策提供依据。 数据处理与数据建模方法 1. 数据建模的一般问题 2. 数据处理的一般方法 3. 数据建模的综合评价方法 4. 数据建模的动态加权方法 5. 数据建模的综合排序方法 6. 数据建模的预测方法 实际对象都客观存在着一些反映其特征的相关数据信息; 如何综合利用这些数据信息对实际对象的现状做出综合评价,或预测未来的发展趋势,制定科学的决策方案? --数据建模的综合评价、综合排序、预测与决策等问题。 数据建模一般问题的提出: 一、数据建模的一般问题 一般 综合评价是科学、合理决策的前提。 综合评价的基础是信息的综合利用。 综合评价的过程是数据建模的过程。 数据建模的基础是数据的标准化处理。 一、数据建模的一般问题 如何构成一个综合评价问题呢? 依据相关信息对实际对象所进行的客观、公正、合理的全面评价。 如果把被评价对象视为系统,则问题: 在若干个(同类)系统中,如何确定哪个系统的运行(或发展)状况好,哪个状况差?即哪个优,哪个劣? 一类多属性(指标)的综合评价问题。 综合评价: 一、数据建模的一般问题 综合评价问题的五个要素 (1)被评价对象:被评价者,统称为评价系统。 (2)评价指标:反映被评价对象的基本要素,一起构成评价指标体系。原则:系统性、科学性、可比性、可测性和独立性。 (3)权重系数:反映各指标之间影响程度大小的度量。 (4)综合评价模型:将评价指标与权重系数综合成一个整体指标的模型。 (5)评价者:直接参与评价的人。 综合评价过程的流程 二、数据处理的一般方法 1. 数据类型的一致化处理方法 极大型:期望取值越大越好; 极小型:期望取值越小越好; 中间型:期望取值为适当的中间值最好; 区间型:期望取值落在某一个确定的区间 内为最好。 什么是一致化处理?为什么要一致化? 二、数据处理的一般方法 1. 数据类型的一致化处理方法 二、数据处理的一般方法 1. 数据类型的一致化处理方法 2. 数据指标的无量纲化处理方法 (3)功效系数法: 二、数据处理的一般方法 (1)标准差法: (2)极值差法: 二、数据处理的一般方法 3. 模糊指标的量化处理方法 在实际中,很多问题都涉及到定性,或模糊指标的定量处理问题。 诸如:教学质量、科研水平、工作政绩、人员素质、各种满意度、信誉、态度、意识、观念、能力等因素有关的政治、社会、人文等领域的问题。 如何对有关问题给出定量分析呢? 按国家的评价标准,评价因素一般分为五个等级,如A,B,C,D,E。 如何将其量化?若A-,B+,C-,D+等又如何合理量化? 根据实际问题,构造模糊隶属函数的量化方法是一种可行有效的方法。 二、数据处理的一般方法 3. 定性指标的量化处
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