基于最优组合赋权理论的可拓学评价模型的应用

可拓综合评价方法可拓综合评价方法是一种综合考虑多个指标的评价方法，可以帮助我们更全面地评估一个事物的优劣。

该方法不仅可以应用于评价产品、服务、项目等，还可以用于评估人的能力、机构的绩效等。

本文将介绍可拓综合评价方法的基本原理、步骤和应用案例。

一、可拓综合评价方法的基本原理可拓综合评价方法是基于可拓理论的一种评价方法。

可拓理论是由中国科学家李四光教授提出的一种推理模型，它弥补了传统逻辑推理的不足，可以处理不确定、模糊、复杂的问题。

可拓综合评价方法借鉴了可拓理论的思想，在评价过程中充分考虑了多个指标的相互关系和权重，能够更准确地反映事物的综合情况。

1. 确定评价指标：根据评价对象的特点和评价目的，确定适用的评价指标。

评价指标应具有客观性、可度量性和代表性，能够全面反映评价对象的特征。

2. 设定评价等级：为每个评价指标设定评价等级，通常分为五个等级，如优秀、良好、一般、较差、差。

评价等级应根据实际情况具体设定，以便能够区分评价对象的不同水平。

3. 确定权重：根据评价指标的重要性和影响程度，确定各个指标的权重。

权重可以通过专家打分法、层次分析法等方法确定，保证评价结果更加客观和准确。

4. 进行评价：根据评价指标和权重，对评价对象进行评价。

对于每个指标，根据实际情况给出相应的评价等级，并计算出评价得分。

5. 综合评价：根据评价指标的权重和评价得分，计算出评价对象的综合得分。

综合得分可以通过加权平均法、熵权法等方法计算，得到一个综合的评价结果。

三、可拓综合评价方法的应用案例可拓综合评价方法可以应用于各个领域，下面以某手机品牌的评价为例进行说明。

1. 确定评价指标：考虑到手机的品质、性能、价格、售后服务等方面对用户的影响，可以选取品质、性能、价格、售后服务作为评价指标。

2. 设定评价等级：以五个等级进行评价，分别为优秀、良好、一般、较差、差。

3. 确定权重：通过专家打分法，确定品质的权重为0.4，性能的权重为0.3，价格的权重为0.2，售后服务的权重为0.1。

基于组合赋权的topsis法英文回答：TOPSIS Method Based on Combined Weights.The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is a widely used multi-criteria decision-making (MCDM) method. It is based on the idea of selecting the alternative that is closest to the ideal solution and farthest from the negative ideal solution.In the traditional TOPSIS method, all criteria are assumed to have equal importance. However, in many real-world applications, different criteria may have different levels of importance. To address this, a number of weighted TOPSIS methods have been proposed.One of the most popular weighted TOPSIS methods is the combined weights method. In this method, the weights of the criteria are determined by combining the subjective weightsassigned by the decision-maker and the objective weights derived from the data.To determine the subjective weights, the decision-maker can use any of the following methods:Simple weighting: Each criterion is assigned a weight between 0 and 1, with the sum of the weights being equal to 1.Pairwise comparison: Each criterion is compared to every other criterion, and a weight is assigned based on the relative importance of each criterion.Analytic hierarchy process (AHP): A more sophisticated method that involves decomposing the problem into a hierarchy of criteria and subcriteria.To determine the objective weights, the data can be analyzed using any of the following methods:Entropy: The entropy of each criterion is calculated,and the weights are assigned based on the relative entropy values.Standard deviation: The standard deviation of each criterion is calculated, and the weights are assigned based on the relative standard deviation values.Coefficient of variation: The coefficient of variation of each criterion is calculated, and the weights are assigned based on the relative coefficient of variation values.Once the subjective and objective weights have been determined, they can be combined to form the combined weights. The weights for criterion i are determined by the following equation:$$w_i^c = \alpha w_i^s + (1-\alpha) w_i^o$$。

可拓理论研究及其在决策分析中的应用可拓理论是一种系统性分析、评价和决策理论。

随着信息时代的到来，决策分析成为了现代化管理、科学技术和社会发展的关键。

常规的决策分析方法，如层次分析法、灰色关联分析法等，虽然可以对问题进行分析和决策，但受到各种限制，如难以考虑到各种不确定因素、难以捕捉潜在规律等。

可拓理论的出现有效地解决了这些限制，并在多个领域得到了广泛应用。

一、可拓理论研究的背景和发展可拓理论起源于中国数学家陈省身于1980年提出的“拓扑学与系统科学的结合”理念。

陈省身于1983年正式提出了“可拓性”这一概念，并建立了可拓理论体系。

可拓理论是一种基于二元关系的非概率推理理论，以处理系统的不完备性和不确定性为出发点，具有非线性、非加性的特征。

在该理论体系中，可拓性用于描述系统的覆盖率，一个集合可被拓成覆盖其一切可能性的超集合，这意味着系统具有拓展、极化和稳定的特性。

随着研究的深入，可拓理论的应用范围也逐渐扩大。

其核心理论包括可拓函数、可拓邻域、可拓测度等。

其中最基本的可拓函数指的是由自变量到可拓数空间的映射，它可在不确定性和粗糙性的环境中量化系统特性。

可拓邻域则是可拓函数的核心概念，它描述了一个数值点邻近其他数值点的程度，可用于预测未来的变化趋势。

可拓测度则量化了集合的模糊程度，衡量了集合之间的相似性。

二、可拓理论在决策分析中的应用在决策分析中，受限于各种因素，难以准确地判断每一个决策的结果。

可拓理论通过引入“可拓集合”概念，结合系统的不确定性和不完备性，更好地适应了这些特殊的情况。

可拓集合包括基本可拓集合和衍生可拓集合两部分。

基本可拓集合是指因为不确定性等因素而可能发生的结果，而衍生可拓集合是从基本可拓集合中推导而来的更具体、更实际的结果集合。

在决策分析中，可拓理论可以应用于多种场景，如决策树、群体层次分析法等。

以决策树为例，它是一种常见的决策分析工具，但对于多变量、多因素的决策情况，仅仅依靠决策树的结果难以达到较高的效果。

基于GIS的公路边坡危险性分析与预警系统研究王卫东;刘超;李大辉;谭捍华;罗强;龙万学【摘要】从宏观方面,针对滑坡易发性区划,选择高程、坡度、岩性、地质构造、铁路建设和年均降雨量6个致灾因子及其二级指标建立滑坡敏感性区划研究体系,以主客观综合权重方法为原型构建滑坡敏感性区划GP模型,并发布为网络服务,在WebGIS系统中调用该服务自动编制滑坡敏感性区划图.从微观方面,针对单体边坡,使用地理力学方法对边坡的稳定性进行计算与分析.然后根据已有监测数据,运用预测模型,判断滑坡所处阶段,确定滑坡预警级别.该文将地质灾害宏观区划与单体边坡稳定性分析以及监测预警相结合,运用到公路边坡信息管理系统中,从而实现对公路边坡的危险性分析和灾害预警.【期刊名称】《华中师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(049)003【总页数】8页(P452-459)【关键词】边坡信息管理;地质灾害区划;稳定性分析;危险性评价;监测预报【作者】王卫东;刘超;李大辉;谭捍华;罗强;龙万学【作者单位】中南大学土木工程学院,长沙410075;高速铁路建造技术国家工程实验室,长沙410075;中南大学土木工程学院,长沙410075;中南大学土木工程学院,长沙410075;贵州省交通规划勘察设计研究院股份有限公司,贵阳550081;贵州省交通厅,贵阳550003;贵州省交通规划勘察设计研究院股份有限公司,贵阳550081【正文语种】中文【中图分类】P642.22随着全国大范围高速公路的建设，山区高速公路逐渐增多，由于高速公路技术标准较高，高边坡问题难以回避，尤其是在较复杂的地质条件下.除了在设计阶段采取必要措施处理边坡外，已建、在建的高速公路中边坡的维护、管理及动态监测已引起了相应业主的重视.本文研究并实现了地质灾害易发性区划基于GP服务的网络化和自动化，重点边坡的监测数据分析处理和灾害预警预报功能，用户仅需浏览器便可使用，方便有关部门及时得到预警预报信息.本系统采用B/S(浏览器/服务器)架构，其核心是服务器端，包括了数据库和GIS 服务，系统自上而下分为3层结构，即表现层、控制层和数据层，系统结构见下图1.系统功能结构主要包括基础地理信息管理、灾害易发性区划信息管理、边坡信息管理与稳定性分析和边坡监测管理与预测预报4大部分，见图2所示.其中，基本地理信息管理是系统的基础部分，主要完成对地理信息数据的管理与空间表现；灾害易发性区划信息管理主要通过调用地理处理服务，完成对研究区域的地质灾害易发性区划，并结合降雨量实现地质-气象耦合预警预报；边坡信息管理与稳定性分析模块基于地理信息数据库，实现对边坡的可视化管理，并进行边坡稳定性分析与分级；监测管理与预测预报模块则是对重点边坡进行监测管理，并结合预测预报模型对监测数据进行分析，从而实现预测预报.灾害易发性区划是从宏观角度出发，对区域地质灾害易发程度划分的一种方法，区划结果可以为区域公路路网规划和防灾减灾工作提供重要的决策依据.本文在考虑研究区域致灾因素(地形地貌、地质条件、水文环境等)的基础上加入灾害诱发因素(降雨、人工活动等)，通过ArcGIS软件构建地理处理模型对研究区域内滑坡灾害发生的可能性进行分析和评级，形成贵州省滑坡灾害易发性区划图.2.1 GP服务本文通过对收集到的边坡数据加以汇总，并参考专家意见，可以得出边坡基本信息主要分为6大类，即边坡所处地理位置，包括坐标、行政区划等；边坡基本特征，包括长宽、体积、坡度等；边坡的一般分类，包括物质组成、运动方式、形成年代等；边坡的环境条件，包括周围环境、地下水动态、植被覆盖率等；边坡的整治措施，包括治理措施、效果、日期等；以及边坡的一些其他信息，包括养管单位、信息填写人等信息.对于这些边坡基本信息，系统都设置了增加、删除、查询、修改等功能，可以减少数据库的冗余，保证数据库存储数据的质量，并且系统中还设计了自动填写和错误自动检测等一系列功能，可有效避免错误的信息存储，从而保证数据库存储信息的完整和准确.GP服务是指在ArcGIS Server平台下二次开发地理处理服务.GP(地理处理)服务提供GIS 分析功能，强调地理数据与用户的交互性，能充分挖掘隐藏的地理信息，其分析结果为决策提供依据[1].GP 服务所封装的分析功能通过商业GIS软件的二次开发实现，可提供研究领域内的GIS分析过程[2].与其他服务相比，GP服务是地理信息网络服务的高级应用和核心模块，相当于一般网络信息系统中的模型库.ArcGIS 提供了多种GP工具和可视化的GP建模环境，供专业人员进行GP 模型二次开发.用户可将GP工具组合成复杂的GIS工作流(图3)，其中圆角矩形框代表GP 工具，椭圆形代表输入/输出数据，六边形表示中间数据，字母P标识整个模型的输入/输出参数[3].研究采用Python语言开发脚本工具调用GIS底层组件，用于扩展GIS功能和实现主客观综合权重方法的数学计算.GP模型在服务器端构建之后，通过ArcGIS Server Manager 发布为GP 服务.2.2 区域致灾因子体系控制和影响地质灾害孕育发生的主要影响因素可以归为3大类，即环境因素、诱发因素和历史因素.选取高程、坡度、岩性和地质构造4个环境因素，年均降雨量和工程建设2个诱发因素作为滑坡主要致灾因子[4].同一因子取值不同时对滑坡发生的影响程度不同，因此，需要将各一级因子进一步划分为若干二级因子.其中地质构造、工程建设分别以到地质构造线距离和到线路距离来划分二级因子.岩性等致灾因子作为地质变量，必须对其进行量化.由于各因子的测量单位不一致，导致每个因子的表现力不同，因此，还需要统一量纲[5].分级后的致灾因子体系如图4所示，在因子图层属性表中使用对应的因子标识表示各二级因子地理区域，本文重点介绍基于该致灾因子体系的GP模型建立过程.2.3 构建区域滑坡易发性GP模型本文主要采用主客观线性加权方法构建GP模型，该方法基于客观的熵值法和主观的模糊理论，是客观方法与主观方法的有机结合.根据熵值理论[6-7]，致灾因子的客观权重由二级因子区域内历史灾点面积密度的熵值大小决定，统计各二级因子的面积以及各二级因子区域内历史灾点的面积，计算每个二级因子区域内历史灾点的面积密度，归一化后得到致灾因子的熵值，即可得到各致灾因子的客观权重.致灾因子的客观权重确定后，还需要对各因子的二级权重进行计算.二级因子权重为采用主观赋权的方法，即需要决策者和行业专家参与，对各致灾因子的二级因子采用梯形模糊数进行主观评价，再根据专家评价计算二级因子的权重.主客观滑坡易发性模型涉及到地理信息图层的处理和因子权重的计算，前者需要对图层信息进行分析与操作，后者则需要对地理信息要素属性进行操作，这正是地理处理的优势所在，所以主模型基于地理处理创建.本系统滑坡易发性区划的主模型主要分为4个部分，如图5所示.图中第1部分为致灾因子图层的叠置.每个致灾因子被划分为几个不同等级的二级因子，即是将研究区域划分为形状、大小均不相同的几个区域.将这些划分方式不同的图层进行叠置，整个研究区域将被划分为多个形状不规则的小区域，而这些小区域分别对应6个致灾因子的某一个二级因子.第2部分是各致灾因子二级因子的权重计算.根据权重线性组合原理，将致灾因子客观权重和其二级因子主观权重对应相乘，即可得到该二级因子在最终进行叠置计算时需要的权重，直接为后续区域权重叠置提供数据支持.第3部分是主模型的关键，负责计算图层叠置后所有区域对与滑坡易发性的贡献程度，即权重.“字段计算”工具为ArcGIS地理处理工具集中提供的系统工具，用来计算地理要素字段的数值，前面6个“字段计算”工具以近似循环的方式计算每个区域所对应的二级因子的权重，最后将同一区域内6个致灾因子的权重叠加，从而得出每个区域内滑坡易发性的综合权重.第4部分根据等间距法以各区域内的综合权重进行滑坡的易发性等级划分，并对不同等级进行渲染，最终形成滑坡易发性区划图.国内外稳定性分析方法众多，可分为确定性方法、不确定方法、有限元方法等，本系统中主要使用工程经验类比法、模糊综合评判法、Sarma法、Bishop法、传递系数法和简布法等6种方法构建边坡稳定性分析模型库，用户可以根据具体边坡情况选择评价方法.根据分析结果，对危险边坡及时采取防护和加固措施，避免灾害发生带来的损失，并可选择对重点边坡进行监测管理.3.1 Sarma法Sarma法可用于确定各种形式的边坡稳定性分析，属于极限平衡法.它认为边坡岩体的滑动面为理想的平面或圆弧面，从力学角度分析，岩体发生滑动时，不仅滑动面上的剪力平衡被破坏，同时也考虑滑动岩体内部的剪切.进行条块分割时，条块边界无需垂直，从而Sarma法可以对各种特殊的岩体结构进行稳定性分析，也可以对外部荷载下的边坡进行分析[8-9].Sarma法通过假定对边坡施加一个水平体积力，来实现边坡的极限状态，体积力如水平地震惯性力等，为滑坡体的自重.对于边坡中的任一条块，其几何尺寸通常由3～4个顶点确定，地下水位线也可以在条块剖面上确定，在Sarma法中，这些点都以坐标的形式确定.具体条块尺寸及条块受力分析如图6所示.根据条块的力学条件和几何条件，以及静力平衡条件：可以求得：Sarma法为隐式算法，需不断折减抗剪强度，使边坡逐步达到极限状态，以此来求解稳定性系数.设折减系数F，将条块本身的强度参数c值与φ值同时按折减系数F进行折减，即同时以cbi/F、csi/F、csi+1/F、tanφbi/F、tanφsi/F和tanφsi+1/F代替cbi、csi、csi+1、tanφbi、tanφsi和tanφsi+1，作为新参数代入式(2)进行计算.经过多次迭代，使得等于边坡的实际水平地震系数，此时的折减系数即为该水平地震系数条件下边坡的稳定性系数[10].3.2 构建边坡稳定性分析模型库系统中使用Matlab对上述稳定性分析模型进行后台算法的编写，构建边坡稳定性分析模型库，同时使用MXML搭建前台用户界面，完成选择和使用模型进行稳定性分析.工程经验类比法主要依靠对已有的自然边坡或人工边坡进行调查分析，比较后确定研究边坡的稳定性状况，不牵涉数学模型的计算[11]，系统中以界面输入方式实现对该方法稳定性分析结果存储.模糊综合评判法计算过程主要包括评价因素选择、判断矩阵输入、权重计算和隶属度计算等步骤，牵涉到的数学模型有矩阵计算和隶属度计算两部分，可直接使用ActionScript语言编写.Sarma法、Bishop法、传递系数法和简布法都属于定量分析法的范畴，需要通过Matlab构建模型，并研究模型的输入参数与输出结果形式，构建前台界面，下文以Sarma法为例介绍模型的构建方法.根据Sarma法计算原理，首先考虑值与值不折减的情况，即F=1，计算此时的水平地震系数Kc值.Kr为当地水平地震系数(不考虑地震时取0)，若Kc>Kr，则以一定的步长递增；若Kc<Kr，则F以一定的步长递减.经过多次迭代，计算出满足Kc=Kr的折减系数，即为所求边坡的稳定性系数.模型构建综合考虑数值计算精确度和计算效率，将折减系数值的试算步长拟定为1×10-3，最终结果的判定标准为|Kc|<0.003，即Kc在±0.003这个误差范围内时所对应的折减系数为所计算边坡的稳定性系数[12].重点边坡监测管理分析与预测预报主要是对较为危险的监测边坡进行管理.前文从宏观区划和微观单体边坡稳定性两个方面确定了危险边坡之后，从数据库提取已有监测数据，根据数据序列等间隔化和数据序列突变现象处理模型等方法对监测数据进行分析成图，从而可对监测边坡的变形状况进行判断.可选择预测预报模型对边坡变形位移进行预测，展示预测的位移时间曲线图，并根据边坡体变形理论判断所处变形阶段，结合降雨量外部因素判断边坡的预警级别.4.1 监测边坡信息管理与数据分析目前，常用的边坡监测方法有：钻孔测斜法、大地测量法(全站仪)、气象监测、地表水动态监测法和地表巡视等.系统为不同监测方法提供相应的模块进行监测数据的分析处理.例如：钻孔测斜法根据录入的监测数据，自动生成深度位移曲线、位移时间曲线、速度时间曲线和S.Q.H关系曲线.4.2 滑坡位移预测生成各种关系曲线图后，用户可选择适当的预测预报模型对监测点位移进行预测.系统主要采用了非线性回归分析法、BP神经网络法和Verhulst函数预测模型构建预测模型进行短临期位移预测预报，采用指数平滑法和灰色GM(1，1)预测法构建预测模型进行中短期位移预测预报.在本示例中，可以对各个深度点的位移量进行预测，从而可生成该监测点的位移时间曲线，下图7为采用灰色GM(1，1)模型预测的CXK4监测点5.5 m深度处的位移时间曲线.4.3 判别滑坡变形阶段本文中滑坡变形阶段的判别是基于可拓学综合评判模型.可拓学的基本思路是首先根据待评价事物的数据资料将事物质量分成若干等级，并确定各等级的数据范围，再对待评事物进行多指标评定，评定结果按它与各等级集合的关联度进行比较.关联度越大，它与某等级集合的符合程度愈佳[13].4.3.1 评判因子的隶属度化滑坡分为4个阶段：蠕动阶段、匀速阶段、加速阶段和临滑阶段.本文确定的滑坡变形阶段的5个判别因子分别是后缘裂缝贯通率、前缘变形程度、地下水动态、位移量、地震烈度.本文中4.2即是通过GM(1，1)模型预测位移量C4 .确定了各判别因子对应滑坡各阶段的判别标准之后，为了方便评价，将这些判别标准进行隶属度变化，如表1所示.根据现场监测数据，确定待评灾点晴隆滑坡的各判别因子的取值，并进行隶属度变化，如表2所示.4.3.2 待评滑坡灾点变形阶段的确定根据式(3)待评灾点各因子与各变形阶段的关联度公式，计算待评灾点各因子与各变形阶段的关联度.其中aoji和boji是变形阶段j对应判别因子ci的隶属度的最小取值和最大取值.api和bpi是各变形阶段对应因子ci的最小取值和最大取值.xi是待评物元对应因子ci的隶属度.其中，i=1,2,3,4,5;j=1,2,3,4；由上述公式计算得到待评灾点各因子与各变形阶段的关联度矩阵如表3所示.在得到待评灾点各判别因子与滑坡变形阶段的关联度矩阵之后，根据公式(4)，计算得到待评灾点与变形阶段j的关联度：本文中，晴隆滑坡各因子的权重为=[0.15，0.16，0.23，0.3，0.16].因此，可以得出晴隆滑坡与各变形阶段的关联度如下所示.评定结果按它与各等级集合的关联度进行比较.关联度越大，它与某等级集合的符合程度愈佳.晴隆滑坡与匀速阶段的关联度最大，所以系统评价晴隆滑坡处于匀速变形阶段.4.4 滑坡预警确定了滑坡的变形阶段之后，结合降雨强度进一步确定滑坡预警级别.预警级别确定标准如表5所示.本文介绍了一个高速公路边坡信息分析与管理系统.该系统以贵州省为研究区域，结合贵州主要公路网，在历史滑坡灾害分布规律的基础上，对其成因和易发性规律进行了相关研究，基于ArcGIS软件平台，构建基于主客观最优组合赋权的可拓学模型，并发布为地理处理服务，实现了地质灾害易发性区划的网络化与自动化，最终形成贵州省滑坡灾害易发性区划图.对于单体边坡，通过建立稳定性分析模型库，对其稳定性进行分析.运用可拓学综合评判模型，判断滑坡所处变形阶段，确定预警级别.系统用于路网的规划、公路建设运营以及养护，对防灾减灾有重要意义.【相关文献】[1] 阳岳龙，龙万学，杨禹华, 等. 贵州省主要地质灾害危险度区划研究[J].中国安全科学学报，2008， 18(5):5-10．[2] 裴丽娜，孔春芳，刘刚，等. 基于 ArcEngine的灾害地质立体图切剖面算法设计与实现[J].华中师范大学学报：自然科学版， 2012， 46(1)，109-115．[3] 赵建三，颜奇，徐卓揆，等. B/S 模式的边坡监测数据分析及安全预警系统设计与实现[J]. 测绘科学， 2010， 3(6):186-188．[4] Fitzner D， Hoffmann J， Klien E. Functional description of geoprocessing services as conjunctive data log queries[J]. Geoinformatica， 2011， 15(1): 191-221.[5] 王卫东，曾科，方理刚. 基于地理处理服务的滑坡敏感性区划研究[J]. 中南大学学报：自然科学版， 2011， 42(7):2086-2094．[6] 王卫东，陈燕平，钟晟. 应用CF和Logistic回归模型编制滑坡危险性区划图[J]. 中南大学学报: 自然科学版， 2009， 40(4): 1127-1133．[7] Yamagishi H. Marui H. Ayalew L. Landslide in Sado Island of Japan: part II. GIS-based susceptibility mapping with comparison of results from two methods and verifications[J]. Engineering geology， 2005， 81(4): 432-445．[8] Shannon C E， Weaver W. The Mathematical Theory of Communication[M].Urbana :The University of Illinois Press， 1947.[9] Stephen D B. Detecting group differences: mining contrast sets[J]. Data Mining and Knowledge Discovery， 2001(5): 213-246．[10] 郑颖人，时卫民，杨明成. 不平衡推力法与Sarma法的讨论[J]. 岩石力学与工程学报，2004(17): 3030-3036．[11] 陈祖煜. 土质边坡稳定性分析-原理、方法、程序[M]. 北京：中国水利水电出版社， 2003．[12] 蒋鑫，凌建明，谭炜. 高速公路填砂路基边坡稳定性分析[J]. 铁道工程学报， 2008(9): 1-6．[13] 徐峻龄，廖晓平，李荷生. 黄茨大型滑坡的预报及其理论和方法[J]. 铁道工程学报， 1996(2): 197-205.。

基于可拓学的风险评价模型研究随着现代工业技术的不断发展，对风险管理的需求也越来越迫切。

在工程、金融、汽车等领域，风险评价已经成为重要的技术手段。

而在风险评价中，模型的建立是关键。

基于可拓学的风险评价模型是一种新兴的风险评价方法，其可以处理不确定性、模糊性、不完备性等问题，因此在风险评价中具有广泛的应用前景。

一、可拓学的概念可拓学是1983年由中国科学院数学研究所的李承治院士提出的，也称为扩张集理论。

它是一种解决不确定性问题的新型数学方法，可以处理数据不完全、不确定、模糊、多样等问题，是一种将物理现象量化的方法。

可拓学不同于传统的数学方法，其使用的是拓扑结构而非代数结构。

在可拓学中，将数据看作是多个元素的集合，而非一组数据。

这些元素在不同的条件下可能组成不同的集合，因此可拓学能够处理各种类型的数据问题。

二、基于可拓学的风险评价模型基于可拓学的风险评价模型主要从以下几个方面入手：1.建立风险评价指标体系风险评价指标体系是评价模型的基础，应该根据实际情况建立指标体系，包括环境因素、经济因素、技术因素、法律因素等。

根据指标体系，构建不同层次的风险评价模型。

2.建立风险评价模型基于可拓学的风险评价模型主要分为三个步骤：定义元素，建立扩张模型，计算上、下近似度。

定义元素：将风险评价指标体系中的各个要素作为元素进行定义。

建立扩张模型：将各个元素之间的关系通过可拓学方法表示出来，建立起扩张模型。

计算上、下近似度：在建立扩张模型后，利用可拓学方法计算每个元素的近似度，得到此元素的上、下近似度。

3.确定风险等级利用可拓学方法，可以将元素的上下近似度转化为一个数值，表示此元素的风险等级，然后将各个元素的风险等级进行综合评估，最终得出整个风险评价的结果。

三、可拓学方法的应用1.工程领域的应用在工程领域中，往往会出现数据不完全、不确定、模糊等情况，此时可拓学方法可以被应用到风险评价、可靠性分析等方面。

例如，在建造一座大桥的过程中，会存在各种各样的风险因素。

可拓学方法随着人工智能技术的不断发展，新的学习方法不断涌现，其中一个备受瞩目的学习方法就是“可拓学方法”。

可拓学方法是一种在人工智能技术的支持下实现的高效、自主、多元化的学习方法，它可以帮助学生更好地掌握所学内容，提高学习效率和质量。

一、认识可拓学方法可拓学方法是一种基于人工智能技术的智能化学习方法，包括自适应学习、参与式学习、迭代式学习等多种学习模式。

这种学习方法利用人工智能技术，将学习过程纳入到一个自动化的学习系统中，根据学生的学习情况自主进行调整。

通过自适应的评估和反馈，学习者可以根据自身的情况进行进一步的学习，从而更好地掌握所学内容。

二、可拓学方法的优点1.高效性：通过自动化的学习系统，学习者可以更快地掌握所学内容，提高学习效率。

2.多元化：可拓学方法涵盖了多种学习模式，如自适应学习、参与式学习、迭代式学习等，可以根据学习者的需求进行选择，满足不同学习者的学习需求。

3.实时反馈：可拓学方法能够根据学习者的学习情况提供实时反馈，帮助学习者在学习过程中及时发现问题、解决问题。

4.便捷性：通过在线学习平台，学习者可以随时随地进行学习，不受时间和地点的限制，极大地提高了学习的便捷性。

三、可拓学方法的应用可拓学方法在实际的教学中有着广泛的应用，其中最典型的就是在网络教育、远程教育、个性化定制课程等领域。

通过可拓学方法，学习者可以更好地掌握所学内容，实现优质课程的开展，提高教育教学质量。

四、可拓学方法的未来随着人工智能技术的不断发展，可拓学方法也将进一步得到发展和完善。

在未来，可拓学方法将更加丰富多彩，不仅可以应用在教育领域，还可以应用在其他领域，如企业培训、职业生涯发展等。

综上所述，可拓学方法是一种高效、多元化的学习方法，具有很强的应用价值。

在未来，可拓学方法的发展将有望改变我们的学习方式和学习体验，帮助学习者更好地掌握所学内容，成为未来的学习主流。

基于组合赋权法的地质灾害可拓学评价模型研究
近年来，因全球气候变化和经济发展，人类在开发地质环境方面所表现出来的冒险性和冲动性逐渐增强，从而引发了许多地质灾害事件的发生，这进一步加大了对灾害的评价的重要性和难度。

要有效评价地质灾害，从科学的角度需要合理、快速地构建出相关的模型，以获取较为准确的综合评价结果。

综合赋权法是将地质灾害分解成不同影响程度的因素，然后加以综合评估的一类模型，它可以通过专家分类和评估过程来实现，可得出符合实际情况的综合评分结果。

组合赋权法结合了可拓学与模糊集理论，可以快速有效地实现灾害评估，其优点是可以让专家发挥其专业能力，以及灵活多变的评分体系以及更准确的灾害评估结果。

首先，进行地质灾害可拓学评价模型研究，即对建立灾害评估模型所涉及的重要要素进行分类和细化，把它们分成若干组，以便更好的进行评估和分析。

比如，地质灾害评估通常涉及的要素包括：地质灾害的发生概率和影响范围、可能的灾害防御技术、灾害的处理和应对能力、灾害的影响程度等。

其次，建立可拓学的灾害评估模型，即确定若干要素以及其各自的评分系统，具体包括确定分类要素、计算赋权值、建立可拓集等步骤，以计算地质灾害评估综合指标。

最后，应用组合赋权法完成地质灾害的评估，在此过程中，首先获取和统计若干专家的对灾害的评价结果，然后运用模糊集理论进行
综合赋权，以获得最终的地质灾害可拓学评价综合指标。

综上所述，基于组合赋权法的地质灾害可拓学评价模型研究，可以有效而快速地进行地质灾害的综合评估，从而提高研究准确性和更好地为决策部门提供决策参考。