传统的组织绩效评价方法,由于过于主观和难以量化,存在着缺陷。该文应用层次分析法(AHP)和模糊综合评价(FCE)的基本理论,建立组织绩效评价指标体系,以此为评价因子构建层次结构模型,建立判断矩阵。将判断矩阵的特征值所对应的特征向量作为评价指标的权重,再构造模糊综合评价矩阵,利用AHP-FCE模型计算模糊综合评价值,提高了评价结果的精确度和可信度。实例计算结果表明,这种新的组织绩效评价方法是有效的和实用的。

《Expert Choice教程详解》 Expert Choice是一款广泛应用在决策分析领域的软件，它主要支持层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），这是一种科学的决策分析工具，尤其适用于处理多目标、多因素、多层次的复杂决策问题。本教程将对Expert Choice软件以及层次分析法进行深入探讨，帮助用户掌握其核心概念和实际应用。 一、Expert Choice简介 Expert Choice是由美国ELECTRE公司开发的决策支持系统，旨在为用户提供一个直观、易用的平台，来执行层次分析法和其他决策分析方法。该软件结合了定量与定性的分析手段，帮助用户在不确定性和复杂性中找到最佳决策路径。 二、层次分析法（AHP） 层次分析法是由Thomas L. Saaty教授提出的，它将复杂问题分解为多个层次，包括目标层、准则层和方案层，通过比较矩阵和一致性检验来量化各层次之间的相对重要性，最终形成决策方案。AHP的特点在于其结构化、定性和定量相结合的特性，能够处理非数值型数据，适合于专家经验与定量分析的结合。 三、Expert Choice与AHP的结合 在Expert Choice软件中，用户可以方便地构建层次结构，设定权重，进行比较矩阵的输入和一致性检验。软件会自动计算出各元素的相对权重，并提供图形化的展示，使得决策过程更加透明和易于理解。此外，Expert Choice还提供了冲突解决、敏感性分析等功能，增强了决策的可靠性和灵活性。 四、教程内容概览 本次提供的压缩包包含9个章节的PDF文件，分别是： 1. **Chapter 1：入门** - 引导读者了解Expert Choice的基本界面和操作流程，以及层次分析法的基本概念。 2. **Chapter 2至4：构建层次结构** - 教授如何在软件中建立问题的层次结构，定义目标、准则和备选方案。 3. **Chapter 5至7：权重分配与比较矩阵** - 讲解如何设置比较矩阵，进行权重计算和一致性检验。 4. **Chapter 8：决策计算与结果分析** - 展示如何在Expert Choice中进行决策计算，解释决策结果并进行有效性分析。 5. **Chapter 9和10：敏感性分析与优化** - 探讨决策的敏感性，学习如何调整参数进行优化。 6. **Chapter 11：案例研究** - 提供实际案例，让读者通过实践进一步掌握AHP和Expert Choice的运用。 通过阅读这些章节，读者不仅可以深入了解Expert Choice的功能，还能掌握层次分析法的实际应用技巧，从而在实际工作中做出更为明智的决策。 Expert Choice作为层次分析法的优秀工具，不仅简化了决策过程，还提高了决策的科学性和准确性。通过这个详细的教程，无论你是初学者还是经验丰富的决策者，都能从中受益匪浅，提升自己的决策能力。

**层次分析法（AHP）**是一种在决策分析中广泛使用的多准则决策方法，由美国运筹学家Thomas L. Saaty于20世纪70年代提出。它将复杂的问题分解成多个相互关联的层次，包括目标层、准则层和方案层，并通过比较矩阵对各元素之间的相对重要性进行量化评估，最终得出决策权重，帮助决策者做出最佳选择。 **AHP软件——Expert Choice**是专门用于执行层次分析法的工具，为用户提供了一种直观、系统化的决策支持平台。该软件是英文版的试用版，适合那些熟悉AHP理论并希望将其应用到实际问题中的用户。Expert Choice提供了一系列功能，如构建层次结构、定义判断矩阵、计算一致性比率、进行灵敏度分析等，使得决策过程更为规范化和科学化。 1. **构建层次结构**：在Expert Choice中，用户可以方便地建立问题的层次结构，将决策目标、准则和备选方案逐级排列，形成一个有层次的模型。 2. **定义判断矩阵**：在AHP中，判断矩阵用于表示同一层次元素间的相对重要性。用户可以通过 Expert Choice 输入这些相对权重，软件会自动处理比较数据，确保其合理性。 3. **计算一致性比率（CR）**：一致性检验是AHP的关键步骤，用于验证判断矩阵的一致性。如果CR值小于0.1，通常认为判断矩阵具有较好的一致性。Expert Choice会自动计算这一指标，并给出相应的建议。 4. **灵敏度分析**：通过改变判断矩阵中的元素，Expert Choice可以帮助用户进行灵敏度分析，了解权重变化对最终决策结果的影响，提高决策的稳健性。 5. **可视化界面**：Expert Choice提供图形化界面，使得用户能够清晰地看到层次结构、判断矩阵以及计算结果，便于理解和解释。 6. **报告生成**：软件还支持生成详细的决策报告，包括整个分析过程、权重计算、一致性检验结果等，这对于沟通决策过程和结果至关重要。 7. **协作功能**：在团队决策中，Expert Choice允许不同成员输入他们的判断，然后整合到统一的模型中，促进团队共识。 尽管Expert Choice是英文版，但对于有一定英语基础的用户来说，其界面设计直观，操作流程清晰，学习使用并不困难。通过熟练运用这款软件，用户可以在面对复杂决策问题时，更加系统地进行分析，从而作出更为明智的选择。

数据包络分析（Data Envelopment Analysis,简记DEA),是著名的运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等人以相对效率概念为基础发展起来的一种崭新的效率评价方法 。对多目标规划问题有好的应用

以大平矿区实测数据作为样本,首先根据经验建立影响导水裂缝带高度的因素集,然后运用熵权-层次分析预测模型通过Matlab编程获得导水裂缝带高度的预测值及各影响因素的权重。该方法在一定程度上弥补了导水裂缝带高度观测资料的不足,修正了权值不均衡问题,评价结果优于单一层次分析法,为导水裂缝带高度的科学预测提供了一种有效的方法。

脑机接口（BCI）为大脑和外部设备之间提供了一个直接通信通道。基于稳态视觉诱发电位的脑机接口（SSVEPBCI）因其高信息传输率而受到越来越多的关注。任务相关成分分析法（TRCA）是一种最新的单独校准 SSVEPBCI 的方法。然而，在 TRCA 中，从每个刺激中学习到的空间滤波器可能是冗余的，时间信息没有得到充分利用。针对这一问题，本文提出了一种新方法，即任务判别成分分析法（TDCA），以进一步提高单独校准的 SSVEPBCI 的性能。通过两个公开的基准数据集对 TDCA 的性能进行了评估，结果表明 TDCA 的性能明显优于集合 TRCA 和其他竞争方法。测试 12 名受试者的离线和在线实验进一步验证了 TDCA 的有效性。本研究为设计经过视频校准的 SSVEPBCI 解码方法提供了新的视角，并为其在高速脑拼写应用中的实现提供了启示 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「紫钺-高山仰止」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43158059/articl

LR(1)（Left-to-Right, Rightmost derivation with 1 symbol lookahead）分析法是一种用于构建分析器的语法分析方法，通常用于分析上下文无关文法的语法结构，属于LR分析法的一种变种。它是一种强大的自底向上语法分析方法，适用于具有一定复杂性的上下文无关文法，通过使用向前查看符号来处理文法中的二义性，使得可以更精确地分析和理解输入。 在实验的代码实现过程中，定义了ACTION表和GOTO表，这两个表是LR(1)分析表的核心部分，其中ACTION表用于记录移进和归约操作，GOTO表用于记录状态之间的转移。这些表提供了对输入串和状态栈的操作指导。接着定义了产生式结构体，并初始化了产生式数组、状态栈、符号栈和输入串等变量。这些变量在分析过程中起着关键的作用。 主要的分析过程在函数analyse()中实现。这个函数使用了循环来逐步分析输入串，直到达到接受状态或发生错误。在每一步中，根据输入字符和当前状态，在ACTION表中查找相应的操作。如果是移进操作，将状态和输入字符压入栈中，并打印当前步骤的状态。如果是归约操作，根据产生式进行出栈操作，

LL(1)分析法是一种常用的自顶向下的语法分析方法，用于分析和解释编程语言或其他形式的文本。LL(1)代表"Left-to-Right, Leftmost derivation, 1 symbol lookahead"，这表示了分析器的工作方式和限制条件，通常用于编程语言的语法分析，编写编译器或解释器。主要步骤包括构建LL(1)文法、构建LL(1)分析表和使用递归下降分析或预测分析器等算法来分析输入文本。 通过本次实验，我实现了LL(1)分析法进行语法分析，并认识到LL(1)分析法利用预测分析表和栈来进行符号匹配和产生式的选择，从而推导出输入串的语法结构。 首先，我了解到LL(1)分析法的核心是构建预测分析表。预测分析表由非终结符和终结符构成，通过预测分析表我们可以根据当前的栈顶符号和输入串的首符号，快速确定应该选择的产生式，从而进行语法推导。在实验中，我通过定义非终结符和终结符的数组以及预测分析表的初始化，构建了一个完整的预测分析表。 其次，我认识到LL(1)分析法对文法的要求比较严格，文法必须满足LL(1)文法的条件。LL(1)文法要求每个非终结符的每个产生式的选择集与其他产生

包含所有你想要的东西哈。。特别是运筹学的层次分析法。。

部分代码如下：需要的可联系我：QQ627845967 #include"iostream.h" #include "stdio.h" #include "malloc.h" #include "conio.h" struct Lchar{ char char_ch; struct Lchar *next; }Lchar,*p,*h,*temp,*top,*base; char curchar; char curtocmp; int right; int table[5][8]={{1,0,0,1,0,0}, {0,1,0,0,1,1}, {1,0,0,1,0,0}, {0,1,1,0,1,1}, {1,0,0,1,0,0}}; int i,j; void push(char pchar) { temp=(struct Lchar*)malloc(sizeof(Lchar)); temp->char_ch=pchar; temp->next=top; top=temp; } void pop(void) { curtocmp=top->char_ch; if(top->char_ch!='#') top=top->next; } void doforpush(int t) { switch(t) { case 0:push('A');push('T');break; case 5:push('A');push('T');break; case 11:push('A');push('T');push('+');break; case 20:push('B');push('F');break; case 23:push('B');push('F');break; case 32:push('B');push('F');push('*');break; case 40:push('i');break; case 43:push(')');push('E');push('('); } } void changchartoint() { switch(curtocmp) { case 'A':i=1;break; case 'B':i=3;break; case 'E':i=0;break; case 'T':i=2;break; case 'F':i=4; } switch(curchar) { case 'i':j=0;break; case '+':j=1;break; case '*':j=2;break; case '(':j=3;break; case ')':j=4;break; case '#':j=5; } }