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动态综合评价方法及应用


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动态综合评价方法及应用
  • 书号：9787030544490
    作者：张发明
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：16
  • 页数：180
    字数：230000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2018-09-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥86.00元
    售价： ￥67.94元
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本书第1章主要介绍了动态综合评价的概念、动态综合评价与动态多属性决策、动态综合评价的类型（模式）划分、动态综合评价理论方法综述、本书的研究意义及主要内容、本书的研究方法与思路等。第2～10章分上、下两篇。上篇第2～6章主要介绍了一些新的动态综合评价方法，即基于增益水平激励的动态综合评价方法、基于双激励模型的动态综合评价方法、改进的动态激励综合评价方法、基于TOWA算子的动态综合评价方法、动态群体评价方法及其拓展；下篇第7～10章主要介绍了一些新的动态综合评价方法的应用，即融合SOM与K-means算法的企业动态信用评价方法及应用、TOPSIS-GRA法下的企业动态信用评价方法及应用、基于因子分析法的上市公司动态绩效评价方法及应用、基于双激励模型的上市公司动态绩效评价方法及应用。第11章主要介绍了一些动态综合评价方法的结论与展望。
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    第1章 绪论 1
    1.1 动态综合评价的概念 1
    1.2 动态综合评价与动态多属性决策 2
    1.3 动态综合评价的类型（模式）划分 2
    1.4 动态综合评价理论方法综述 4
    1.5 本书的研究意义及主要内容 7
    1.6 本书的研究方法与思路 7
    参考文献 8
    上篇 动态综合评价方法
    第2章 基于增益水平激励的动态综合评价方法 13
    2.1 问题描述 13
    2.2 方法原理 14
    2.3 应用实例 16
    2.4 本章小结 19
    参考文献 19
    第3章 基于双激励模型的动态综合评价方法 20
    3.1 问题描述 20
    3.2 “显性激励”动态评价模型 21
    3.3 “隐性激励”动态评价模型 22
    3.4 双激励动态评价模型 23
    3.5 应用实例 26
    3.6 本章小结 28
    参考文献 28
    第4章 改进的动态激励综合评价方法 29
    4.1 问题描述 30
    4.2 映射权重判定算法 30
    4.3 多指标值加速激励算法 32
    4.4 算法步骤 34
    4.5 应用实例 35
    4.6 本章小结 38
    参考文献 38
    第5章 基于TOWA算子的动态综合评价方法 40
    5.1 问题描述 41
    5.2 预备知识 42
    5.3 方法原理 42
    5.4 应用实例 48
    5.5 本章小结 50
    参考文献 51
    第6章 动态群体评价方法及其拓展 53
    6.1 基于关系网络的大规模交互式群体评价方法 53
    6.2 基于交叉熵灰靶模型的大规模交互式群体评价方法 66
    6.3 多粒度不确定语言信息下的多阶段交互式群体评价方法 79
    6.4 基于直觉模糊集的多阶段交互式群体评价方法 98
    6.5 大规模混合信息下的多阶段交互式群体评价方法 109
    6.6 本章小结 120
    参考文献 121
    下篇 动态综合评价方法的应用
    第7章 融合SOM与K-means算法的企业动态信用评价方法及应用 127
    7.1 信用评价时序立体数据表 128
    7.2 基于E-TOPSIS的评价信息数据降维 129
    7.3 基于SOM-K聚类的动态信用评价及分类 131
    7.4 应用实例 133
    7.5 本章小结 136
    参考文献 136
    第8章 TOPSIS-GRA法下的企业动态信用评价方法及应用 138
    8.1 预备知识 139
    8.2 静态信用评价 140
    8.3 动态信用评价 142
    8.4 实证分析 144
    8.5 结果分析 148
    8.6 本章小结 148
    参考文献 149
    第9章 基于因子分析法的上市公司动态绩效评价方法及应用 150
    9.1 评价指标的选择 152
    9.2 基于因子分析法的动态综合评价模型 152
    9.3 实证研究 155
    9.4 本章小结 164
    参考文献 165
    第10章 基于双激励模型的上市公司动态绩效评价方法及应用 167
    10.1 评价指标的选择 168
    10.2 基于双激励的动态综合评价模型 169
    10.3 评价对象的选取 172
    10.4 实证计算 172
    10.5 结果分析 174
    10.6 本章小结 175
    参考文献 175
    第11章 结论与展望 177
    11.1 研究结论 177
    11.2 研究展望 179
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