信息与计算科学论文 证据理论在就业选择决策中的应用
- 格式：doc
- 大小：1.19 MB
- 文档页数：25
下载文档原格式
合集下载
D-S证据理论改进相关综述
D-S证据理论改进相关综述发布时间：2022-09-08T09:02:08.884Z 来源：《科技新时代》2022年2月4期作者：杨亚琨，[导读] 在目标识别领域的数据融合技术当中，D-S证据理论被广泛应用，主要在于D-S证据理论可杨亚琨，单位：湖南农业大学-信息与智能科学技术学院摘要：在目标识别领域的数据融合技术当中，D-S证据理论被广泛应用，主要在于D-S证据理论可以有效的处理不确定信息。
可有效处理复杂环境下引起的不确定问题，使其处理不确定信息时更加的高效。
其缺点是在高冲突的证据发生时，得不到有效结果。
本研究为探寻一种能够优化证据理论的方法，使其达到高冲突证据环境中，还能得到不偏离现实的有效融合结果的目的，研究并整理了大量相关文献，研究过程中发现有学者针对此方向有过探究，但效果不甚理想。
基于此，本文经查阅大量国内外相关文献，为探寻一种解决高冲突证据问题的方法后分析和整理成为本篇综述。
关键词：D-S证据理论；不确定信息；高冲突证据；优化1.引言1967年，证据理论首次问世，提出人是Dempster。
同年，Shafer通过研究进一步完善并确立了证据理论概念。
因此证据理论又被命名为D-S（Dempster-Shafer）证据理论，以此纪念两位伟大的研究先驱。
D-S证据理论由于对不确定信息的多元化高效处理，能在目标识别领域发挥出巨大作用。
由于D-S证据理论无需目标先验，也无需条件概率密度，在建模上比贝叶斯概率论具备更优越的有效性与灵活性。
D-S证据理论对于“不确定性”的表达通过对由多个对象组成的集合子集来进行基本概率分配函数的分配，而不是单个对象，并对证据主体进行合并形成新的证据。
Dempster组合规则的决策是通过多传感器信息的综合而得，拥有准确、有效的特征[3]。
设多传感器系统的框架为Θ={A1，A2，...，AM},生成两个独立的证据定义，设对应的mass函数为m1和m2，则Dempster组合规则为交换律和结合律在Dempster组合规则中发挥的作用是在不受揆情度理顺序的影响下提高证据融合的便利性。
信息科学中的数据科学与决策分析技术研究
信息科学中的数据科学与决策分析技术研究导言：信息科学的快速发展使得数据成为如今社会运转的重要驱动力。
数据科学作为信息科学的重要学科领域，致力于从大量的数据中发现模式、洞察趋势，并为决策提供有力的支持。
本文将探讨信息科学中的数据科学与决策分析技术的研究进展，并着重讨论了数据科学在商业、医疗和交通等领域中的应用。
一、数据科学的基础与原理1. 数据的收集与清洗数据科学研究首先面临的问题是数据的收集和清洗。
在信息爆炸的时代，大量的数据被产生和积累，包括结构化数据和非结构化数据。
在对数据进行分析前，需要确保数据在采集过程中无错误和无冗余。
2. 数据的处理与分析在数据科学中，数据的处理与分析是重要的环节。
数据处理可以通过统计学方法和机器学习算法来实现，如数据的预处理、特征选择和降维等。
数据处理过程旨在将原始数据转换为洞察力更强的形式，以支持后续的分析工作。
3. 数据科学和数据挖掘数据科学与数据挖掘息息相关。
数据挖掘是从大量数据中自动发现知识和模式的过程。
数据科学借助数据挖掘技术可以识别数据中潜在的关联和趋势，并为决策提供信息支持。
二、决策分析技术的研究进展1.决策树决策树是一种常用的决策分析技术，能够对问题进行分类和预测。
决策树的构建过程中，通过对数据的特征进行划分，将问题划分为一系列可解决的子问题，从而得出最终的决策。
举例说明：在市场营销中，决策树可以用于预测消费者购买行为。
通过对消费者的个人信息和购买历史的分析，可以构建一个决策树模型，预测哪些消费者倾向于购买某种产品或服务。
这样的预测结果有助于企业制定针对性的营销策略。
2. 聚类分析聚类分析是一种将数据分组为相似的集合的技术，目标是将数据集划分为不同的类别。
聚类分析可以识别出数据的内在结构和模式，以便进行更深入的研究和分析。
举例说明：在医疗领域，聚类分析可以用于疾病诊断和治疗方案制定。
通过对患者的病史、症状和生理指标进行聚类分析，可以将患者分为不同的群组，并为每个群组制定个性化的治疗方案，以提高治疗效果。
信息与计算科学专业大学生毕业论文范文分析
信息与计算科学专业大学生毕业论文范文分析信息与计算科学专业的毕业论文是大学生对所学专业知识的总结与应用，在论文的撰写过程中，可以参考一些范文来提高自己的写作水平。
本文将对信息与计算科学专业大学生毕业论文范文进行分析，旨在帮助读者更好地理解如何撰写自己的毕业论文。
一、引言部分分析在范文的引言部分，通常会首先介绍论文的研究背景和意义，对相关领域的现状和问题进行分析。
在引言部分中，还应明确论文的目的和研究内容。
范文通常通过对当前信息与计算科学领域的发展情况进行简要概述，进而引出本篇论文的研究方向，并介绍相关的研究方法和数据来源等，以此来引起读者的兴趣。
二、问题分析部分分析在范文的问题分析部分，通常会详细描述信息与计算科学领域所面临的问题，分析其原因和影响，以此来确定自己的研究方向和研究目标。
范文通常会通过引用相关的研究文献和数据来支持问题的存在和紧迫性，以便更好地激发读者的思考。
三、方法与实验部分分析在范文的方法与实验部分，通常会详细介绍所使用的研究方法和实验设计。
范文通常会明确自己所选择的方法的优势和局限性，并提供详细的步骤和流程，以便读者能够理解并复现实验。
同时，范文还会说明所采用的数据来源和数据处理方法，以确保研究结果的可靠性。
四、结果与讨论部分分析在范文的结果与讨论部分，通常会详细展示实验结果并进行分析和讨论。
范文通常会通过图表、统计数据等形式来呈现结果，并对结果进行深入解读。
同时，范文还会与前人研究进行比较和对比，以便更好地理解自己的研究成果的价值和意义。
五、结论部分分析在范文的结论部分，通常会对整篇论文的研究内容和结果进行总结和归纳。
范文通常会强调自己研究的创新点和局限性，并对未来的研究方向提出建议。
同时，范文还应该具备简明扼要、精准准确的特点，以便读者能够清晰理解论文的主要观点和研究结论。
综上所述，信息与计算科学专业大学生毕业论文范文是学生写作的重要参考资料。
通过分析范文的引言部分、问题分析部分、方法与实验部分、结果与讨论部分和结论部分，读者可以更好地理解如何撰写毕业论文。
信息与计算科学毕业论文文献综述
信息与计算科学毕业论文文献综述引言信息与计算科学是一门涉及信息处理和计算机技术的学科，其研究领域包括信息学、计算机科学、数据科学等。
信息与计算科学在现代社会中扮演着重要的角色，对于推动科学技术的发展、改善人们的生活质量具有重要意义。
本文将对信息与计算科学领域的相关文献进行综述，以期为毕业论文的撰写提供准确而有力的支持。
一、信息与计算科学概述信息与计算科学是一门关注信息处理和计算技术的学科，其研究重点包括信息的获取、存储、处理和传递等方面。
信息与计算科学通过应用数学、计算机科学等多领域知识，为解决现实世界中的问题提供了强有力的工具和方法。
二、信息与计算科学的理论与方法信息与计算科学的研究领域包括信息理论、算法设计与分析、计算模型与语言、机器学习与数据挖掘等。
信息理论研究了信息的度量、编码与传输等基础问题，为信息处理提供了理论基础。
算法设计与分析致力于研究高效的计算方法和数据处理技术，以提高计算机系统的性能和效率。
计算模型与语言研究了用于描述计算过程和计算系统的各种模型与语言，为计算机系统的设计和实现提供了理论指导。
机器学习与数据挖掘利用统计学和人工智能等方法，通过分析和挖掘大量数据中的潜在规律，以实现对信息的自动化处理和提取。
三、信息与计算科学的应用领域信息与计算科学在多个领域具有广泛的应用，如网络安全、人工智能、生物信息学等。
在网络安全领域，信息与计算科学帮助构建安全的网络体系结构，开发网络攻防技术，保护信息安全。
在人工智能领域，信息与计算科学通过研究机器学习、自然语言处理等技术，实现机器对人类智能的模拟与拓展。
在生物信息学领域，信息与计算科学通过研究基因组学、蛋白质结构预测等方法，帮助解决与生命科学有关的问题。
四、信息与计算科学的发展趋势信息与计算科学面临着新的机遇和挑战，并处于快速发展的阶段。
未来，随着人工智能、大数据、云计算等技术的发展与应用，信息与计算科学将在更多领域发挥重要作用。
同时，信息与计算科学也需要关注随着技术的进步而带来的伦理和社会问题，确保技术的发展与人类社会的发展相协调。
信息与计算科学论文(1)
信息与计算科学论文摘要本文旨在探讨信息与计算科学的相关领域和研究内容，从基本概念到研究方法和应用实践进行概述。
首先介绍了信息与计算科学的定义和作用，然后详细介绍了信息和计算的基本概念与原理。
接下来，文中讨论了信息与计算科学的研究方法，包括数据分析、模型建立和算法设计。
最后，本文介绍了信息与计算科学在实际应用中的一些典型案例，包括数据挖掘、人工智能和网络安全等方面。
通过对信息与计算科学的综合介绍，本文旨在帮助读者更好地理解和应用信息与计算科学。
1. 引言信息与计算科学是一门以信息作为研究对象，通过计算方法进行分析和理解的学科。
它涵盖了信息传输、信息处理和信息存储等方面的内容，是计算机科学的重要分支之一。
随着信息技术的快速发展和应用的广泛普及，信息与计算科学在各个领域中发挥着重要作用。
在本文中，我们将从基本概念、研究方法和应用实践等方面对信息与计算科学进行全面介绍。
希望通过这篇论文的阅读，读者们可以更好地了解和应用信息与计算科学。
2. 信息与计算的基本概念2.1 信息的定义和分类信息是指通过某种形式传达出来的事物或概念。
在信息与计算科学中，信息可以分为两类：结构化信息和非结构化信息。
结构化信息是指按照特定格式进行组织和存储的信息，例如数据库中的表格数据。
非结构化信息是指没有特定格式的信息，例如文本、图像和音频等。
2.2 计算的基本概念计算是指通过程序执行一系列操作，以解决问题或完成任务的过程。
在信息与计算科学中，计算可以分为两类：数值计算和符号计算。
数值计算是指通过数值方法进行的计算，例如求解数学方程和模拟物理过程等。
符号计算是指通过符号运算进行的计算，例如推理和证明数学定理等。
3. 信息与计算科学的研究方法3.1 数据分析数据分析是信息与计算科学中常用的研究方法之一，它通过对大量数据进行统计和分析，从中发现规律和趋势。
数据分析可以分为描述性数据分析和推断性数据分析两类。
描述性数据分析是指通过统计指标和图表对数据进行描述和总结。
信息与计算科学就业
信息与计算科学就业随着技术的不断发展，信息与计算科学的应用范围也越来越广，许多大学生选择了这个专业。
那么，信息与计算科学在就业方面表现如何呢？本文将从多个方面进行分析。
一、就业形势根据统计数据，从就业形势来看，信息与计算科学在各个领域的就业前景非常广泛。
主要涵盖了制造业、金融业、物流业、零售业、医疗保健行业、政府部门、教育部门、高科技行业等。
特别是在互联网、软件和移动设备等领域，信息与计算科学行业将是未来的热门行业之一，因为许多国内外企业都在大力开发新技术、新产品，需要大量的信息与计算科学人才。
二、就业岗位从就业岗位来看，信息与计算科学的主要就业方向包括软件开发、数据分析、计算机视觉、机器学习、大数据分析师、物联网工程师、网络安全工程师、人工智能等。
其中，软件开发岗位最为广泛，包括了前端开发、后端开发、移动开发等。
而数据分析师、大数据分析师等岗位则因为在各个领域都非常重要，因此需求也非常大。
三、就业薪酬就业薪酬方面，信息与计算科学的毕业生相比于其他专业的毕业生，在同等条件下相对较高。
根据《大学生就业指南》上的数据显示，新手软件工程师的薪资普遍在十万元以上。
而一些著名科技公司的薪资更是突破百万。
不过，需要注意的是，薪资高低还取决于就业地点、公司规模大小、专业技能和工作经验等因素。
四、就业机会信息与计算科学的就业机会非常广泛。
除了国内的大公司外，很多国外公司也在中国招聘信息与计算科学的专业人才。
而对于一些想要创业的毕业生，信息与计算科学的专业知识也可以帮助他们实现梦想。
例如，他们可以开发自己的网站、应用程序，或者借助人工智能、机器学习和大数据分析技术等，开创出具有竞争力的创业项目。
五、专业需求信息与计算科学的专业需求方面也非常广泛。
根据就业市场需求，未来几年信息与计算科学领域的产品和服务将会大幅增长。
这也就意味着，厂商、科技公司、国际组织、政府机构等都将需要各种形式的信息与计算科学专业人才，以支持其业务和目标。
证据理论在信息网络系统信任管理决策中的运用
作者简介： 王志刚（ ９ ９一） 硕士研究生 ， １７ ， 主要研究方向 ： 信息安全管理 。
科 学决策 ２ １ 第 １ ００年 １期
信息网络系统信任管理中的信任度评价属 于 不确定性决策 问题 ， 而证据理论方法则提供 了一
种不确定 、 不完全信息多属性决策方案 的评价技
术 。证据 理 论 基 于人 们 对 客 观世 界 的认 识 ， 根
引入了证据空间和观念空 间的概念来描述和度量信任关系 ， 并定义了一组主观逻辑运算符用于信任度 的
评价和综合计算 ；ｅ 等ｌ 引入 了经验的概念来表述 和评价信任度 ， Ｂｔ ３ ｈ 给出了由经验推荐所 引出的信任度 推导公式。研究信任度表示和评估方法 的成果还有不少 Ｊ但这些研究成果评价标准模糊 ， ， 多样本度
文献标 识码 ： Ａ
文章编 号 ：０ ２— ７ ３ ２ １ ） ０— ０ ０— ５ １０ ９ ５ （ ０ ０ １ ０ ０ ０
一
、
前 言
随着网络攻击呈现出智能化 、 系统化、 综合化 的趋 势， 的破坏和攻击方式不断涌现 ， 新 造成 当前的安 全系统规则膨胀 ， 误报率增多， 安全投入不断增加 ， 网络信任度逐渐降低 ， 信任管理决策复杂甚至无法 实 施， 网络系统服务 的安全可信性难 以保 障。对信息网络系统信任度进行有效评价 ， 可以为网络系统在各 种环境下的信任服务性能提供预报 ， 为科学合理 的信任管理决策提供参考 ， 于改进和加强信息网络 系 对
摘
要： 信任 度评 价是信 息 网络 系统信 任 管理 决策 的基 础 和前 提 ， 不确 定信 息 多属性 群 决 策 领域 的前 是
沿课题 之一 。本 文采 用德 尔菲法 （ ｅ ｈ ） Ｄ ｌ ｉ 对影 响信 息 网络 系统信 任 管理 的各种 因素 进行 了深入 分析 ， ｐ 确
学年论文创新实验DS证据理论与数据挖掘
本科创新实验报告实验题目：DS证据理论与数据挖掘学生：胜达学号：专业：计算机科学与技术武警国防生指导教师：肖清评分（百分制）：2012年 6 月25 日目录本科创新实验报告 (1)实验目的 (3)实验容 (3)实验平台及语言 (3)实验原理 (3)实验步骤 (7)实验结果 (8)实验小结 (12)参考文献 (13)实验目的实现D-S证据理论基本算法，并验证其对不确定性的影响。
随机赋予基本概率分配bpa后求得(质量函数)m，进一步求出(信任函数(置信函数))bel和似然函数pls,即概率上限和概率下限，将原来信息的不确定性转换成不确定区间的形式进行表达。
实验容一．实现程序从文本文件、excel文件和数据库中读写数据。
二．D-S证据理论的基本算法1.实现动态数组；2.求指定集合的幂集；3.求两集合的交并差集和子集；4.为幂集中的每个集合给定一个基本概率分配bpa，将其标准化后作为质量函数；5.求幂集中的每个集合的信任函数及似然函数，获得不确定区间。
三．D-S证据理论与数据挖掘将证据理论引入数据挖掘领域中挖掘带不确定数据的关联规则。
这一模块的实验容正在进行当中。
实验平台及语言平台：Microsoft Visual C++ 6.0语言：C++实验原理一．D-S证据理论Dempster -Shafer证据理论也称D-S证据理论或“信念函数理论”(The D-S theory of evidence) ,起源于Dempster早期提出的由多值映射导出的所谓上限概率和下限概率，由于该理论满足比概率论更弱的公理体系比概率推理理论中的更为直观、更容易获得，能够区分“不确定”与“不知道”的差异并能够处理由未知引起的不确定性, 具有较大的灵活性从而受到人们的重视。
基本理论:设D是变量x所有可能取值的集合，且D中的元素是互斥的，在任一时刻x都取且只能取D中的某一个元素为值，则称D为x的样本空间，也称D为辨别框。
在证据理论中，D的任何一个子集A都对应于一个关于x的命题，称该命题为“x的值在A中”。
信息与计算科学专业毕业生就业现状分析与研究
信息与计算科学专业毕业生就业现状分析与研究
信息与计算科学专业毕业生是近年来就业市场上的热门人才，他们具备较强的计算机
技术、信息处理和数据分析能力。
本文对信息与计算科学专业毕业生就业现状进行分析与
研究。
信息与计算科学专业毕业生就业率较高。
随着信息技术的快速发展和普及，各行各业
对信息与计算科学专业人才的需求日益增长。
据统计，近年来信息与计算科学专业毕业生
的就业率稳步上升，毕业后能够较快地找到满意的工作。
信息与计算科学专业毕业生就业岗位多样化。
他们可在互联网、软件开发、数据分析、人工智能、金融科技、物联网等相关行业就业。
其中互联网行业是信息与计算科学专业毕
业生就业的主要方向，包括互联网公司、电子商务平台、移动应用开发等。
随着大数据时
代的到来，对于数据分析人才的需求也越来越大，信息与计算科学专业毕业生在数据挖掘、数据分析、机器学习等领域有较好的就业前景。
信息与计算科学专业毕业生就业薪资相对较高。
由于信息技术的高需求和紧缺性，信
息与计算科学专业毕业生的薪资待遇相对较高。
根据相关调查数据显示，信息与计算科学
专业毕业生平均起薪在10000元以上，且随着工作经验的积累，薪资水平会逐渐提高。
信息与计算科学专业毕业生就业现状较好，就业率高、就业岗位多样化、薪资待遇较高。
他们也需要不断提升自己的技能和知识，保持与行业的同步发展，以迎接未来的挑
战。
信息与计算科学专业本科毕业论文研究
信息与计算科学专业本科毕业论文研究摘要：本文通过对信息与计算科学专业本科毕业论文的研究，探讨了该专业毕业论文的研究方向、热点问题和研究方法。
论文内容主要包括信息与计算科学专业的定义、专业毕业论文的意义、研究方向和热点问题的分析以及研究方法的介绍。
通过本文的研究，对于信息与计算科学专业本科毕业论文的研究具有一定的借鉴意义，能够为相关专业的学生提供一定的指导。
1. 引言信息与计算科学专业是现阶段高校中相对新兴的专业领域之一，它涵盖了计算机科学与技术、通信工程、大数据分析、人工智能等多个领域。
随着计算机技术的迅猛发展和信息时代的到来，信息与计算科学专业成为各高校热门招生专业之一。
本专业的毕业论文涉及到多个领域的研究，对该专业的学生而言，选择一个合适的研究方向及热点问题，运用科学的研究方法进行研究是至关重要的。
2. 信息与计算科学专业的定义信息与计算科学专业是以计算机作为研究工具，运用计算机科学、通信工程技术和数学等基础理论，从事信息、声、图像、信号等信息处理、存储、传输和管理的学科。
该专业的学生需要具备扎实的数学和计算机科学基础，并能熟练运用各类计算机编程语言和软件工具。
3. 专业毕业论文的意义专业毕业论文是信息与计算科学专业学生的毕业要求之一，其研究方向和热点问题有助于学生深入了解该专业领域的前沿动态和研究进展。
通过撰写毕业论文，学生不仅能够提升自己的科研能力和学术水平，还能为相关产业和学术研究做出一定的贡献。
4. 研究方向和热点问题的分析信息与计算科学专业的研究方向和热点问题众多，包括但不限于大数据分析、人工智能、物联网技术、网络安全等。
大数据分析研究方向涉及到大规模数据的采集、存储、处理和分析，可以应用于金融、医疗、市场营销等多个领域。
人工智能研究方向以机器学习、深度学习和自然语言处理为核心，致力于开发智能型系统和算法，可以应用于人机交互、自动驾驶等领域。
物联网技术研究方向关注物体之间的互联互通，可以应用于智慧城市、智能家居等领域。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
证据理论在就业选择决策中的应用
摘要
本论文从证据理论的角度出发，着重研究大学生在就业选择问题上应如何做决策，提出了一种基于证据理论的就业选择决策方法。
针对大学毕业生就业选择时可能考虑到的因素，通过问卷调查列出大部分毕业生就业选择时较为重视的五个因素，并结合毕业生对所考虑因素的偏重度进行综合考虑及分析。
基于D-S 证据理论，建立以不同的就业公司即A，B，C，D，E组成的识别框架，构建以录用率、工资、假期、工作环境、交通满意度为证据体的融合决策模型。
利用多属性决策和D-S 证据理论建立的大学生就业选择决策模型，不仅可以尽可能的考虑到了大学毕业生就业时重视的一些条件，进而帮助大学毕业生顺利就业。
通过一个简单的大学生就业选择实例分析，充分说明了该模型在处理大学生就业选择决策方面的效性和可行性。
关键字：证据理论；多属性决策；焦元；决策矩阵；mass 函数
Abstract
From the perspective of evidence theory, this paper focuses on college students should be how to make decisions on employment selection problem, this paper proposes a employment choice decision-making method based on evidence theory. For college graduates employment may consider when the choice of factors, most of the graduate employment options listed by questionnaire more attention to the five factors, combined with the graduates by consideration of the degree of lay particular stress on comprehensive consideration and analysis. Based on D - S evidence theory, set up in different jobs the company A, B, C, D, E of recognition framework, build to employment rate, salary, vacation, work environment, traffic satisfaction decision model for the integration of body of evidence. Use of multiple attribute decision making and D - S evidence theory to establish a model for university students' employment choice, not only can be considered as possible when the attention of some university graduates employment conditions, to help university graduates employment. Through a simple example analysis of university students' employment choice, fully illustrates the model in dealing with the effectiveness and feasibility of university students' employment choice decisions.
绪论
2015年城镇新成长劳动力大约有1500万人左右，其中高校毕业生749万，是近年来的最高值，几乎占了城镇新成长劳动力总量的一半。
因此，本论文重点研究了高校毕业生的就业选择。
近几年以来，随着我国高等教育日益大众化，各行各业竞相培养了一大批掌握各种专业知识且拥有技能的高素质人才，从而推动了社会经济的发展。
我国高校毕业生的就业制度与社会用人制度随着在社会主义市场经济体制深入的发展、完善进行了相应的改革，就业环境与社会环境也都发生了巨大变化。
总体上来讲，就目前的就业环境和机制而言，为广大的大学生求职者提供了自主选择职业的广阔平台以及多次选择的就业机会。
但在社会和企业提供的就业岗位数量有限的情况下，高校扩招、大学生群体规模逐年扩大、大学毕业生数量日益激增等因素使得大学生的正当就业需求得不到满足，就业前景不容乐观。
大学生面临着巨大的就业压力和心理压力，迫切需要她们更新观念、正确地认识自己的就业能力、转变就业思想、掌握科学的择业决策方法和积极主动地战胜在求职就业的过程中所遇到的各种困难，以便更好的实现自己的职业规划蓝图。
据教育部统计,2015年全国普通高校毕业生达749万人，比2014年增加22万人，增幅为12.9%。
而2014年毕业大学生实际就业率不到70%，也就是说，超过145万高校毕业生不能顺利就业。
所以2015年的就业形势更加严峻。
影响大学生就业选择的因素很多，除了工资福利、社会需要、工作稳定性等社会取向方面的影响外，大学生在社会地位、自我价值的实现、工作环境、专业及个人兴趣、背景变量等个人取向方面也有着重要的影响。
如果大学生不能充分意识到就业选择决策时存在不确定性，就很容易对就业选择做出不合理的预期。
如果就业选择出现偏差，将导致就业的困难。
为了解决就业的严峻形势，本文运用应用性很强的证据理论,保证就业决策结果的精确性、可靠性、客观性及较强的实用性。
大学生就业选择决策时存在一些不明白、不确定的因素，而证据理论在处理不确定、不精确问题方面有一定的作用，尤其是在不确定因素存在时能够相应做
出较好的决策，因此我们考虑将证据理论应用到就业选择决策中是可以的。
本文就是在大学生根据自己的能力，再参考相关政策、信息、资料找到与自己能力相差不大的就业单位后，综合考虑大学生关心的一些因素，充分利用证据理论中证据的合成规则，为大学生制定出完美就业方案。
证据理论的背景：
证据理论是一种处理不确定性的推理方法，也称为D-S证据理论。
为了纪念Dempster和Shafer在证据理论中做出的伟大贡献。
Dempster 于1967年首先提出证据理论，随后由他的学生Shafer于1976年进一步研究推动了该理论的发展。
证据理论不仅在检测诊断方面具有广泛的应用，而且在人工智能领域也具有广泛的应用并且最早被应用于专家系统中，具有处理不确定信息的能力。
证据理论还具有比较强的理论基础，既能处理模糊性导致的不确定性，也能处理随机性所导致的不确定性。
运用证据理处理不确定问题时，为了得到一个问题的解，可以把整个问题和证据分解为多个子问题和子证据，并且对子问题和子证据作出处理后。
因此，证据理论也是一种决策性理论。
证据理论是对不同的证据合成，获得综合信息后在进行决策，所以比仅运用单一证据进行判定的准确性更高。
客观世界中的大多数现象都是不确定的。
对于所谓确定的、规则的现象，只会在一定的前提与特定条件下产生，只会在局域或在较短的时间内存在。
因此，描述客观现象的知识与信息也具有不确定性。
知识和信息的随机性、模糊性、不完备性、不协调型以及非恒常性等都表现出了不确定性。
不确定性是信息的一个基本特征，对其进行表示和推理一直是需要研究的重要问题。
据调查，研究人员已经提出了多种对不确定性的表示模型和表示方法，例如拥有各自的特点的MYCIN的推力模型、云模型、主观Bayes方法、非数值方法、非确定信息体的组合、模糊集理论以及证据理论等。
近年来，人们越来越重视信息融合的研究，他们在信息融合时考虑到了信息本身具有不确定性、不精确性以及不完备性因素。
Shafer在Dempster提出的由多值映射导出的上概率和下概率的基础上将其完善，建立了命题与集合之间的映射关系，把命题的不确定性问题转化为了集合的不确定性问题，进而满足了比概率论弱的情况，最终形成了关于证据推理的一套数学理论。
证据理论通过引入信。