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决策的概念和要素功能在日常生活和工作中，我们经常需要做出各种各样的决策。
决策是指在多种选择方案中，明晰目标、评估选择并做出最佳动作的过程。
决策涉及到各种因素和要素，下面我们将探讨决策的概念和要素功能。
概念解析决策是指在面对不同选择时，通过分析和比较，最终确定采取的行动或选择的过程。
决策通常是基于信息和目标来做出的，目的是为了达成某种目标或解决问题。
决策的质量直接关系到结果的好坏，因此在决策过程中需要谨慎权衡各种因素。
决策要素功能1. 目标明确决策的第一步是明确目标。
只有清晰地知道要达到的目标是什么，才能有效地选择合适的方案。
目标的明确性能帮助决策者快速筛选出符合要求的方案，避免盲目选择。
2. 信息收集决策过程中需要收集相关信息，以便做出理性的选择。
信息的来源可以包括数据分析、专家意见、市场调研等。
充分的信息有助于降低决策的风险，提高决策的准确性。
3. 方案比较在收集到足够信息后，需要对各个可选方案进行比较和评估。
这包括分析各个方案的优劣势，风险和成本，以便选择最适合的方案。
比较方案时需要考虑各种变量和可能的结果。
4. 风险评估决策过程中存在一定的风险，需要对风险进行评估。
决策者需要考虑可能面临的风险和不确定性，以及应对措施。
风险评估有助于决策者更好地权衡利弊，选择最适合的方案。
5. 实施和监控决策只有在实施和监控的过程中才能发挥作用。
决策者需要跟踪决策的执行情况，及时调整方案和策略。
监控可以帮助决策者发现问题并采取措施解决，确保最终的结果符合预期。
结语决策是一个复杂的过程，需要考虑多个要素和因素。
明确目标、信息收集、方案比较、风险评估以及实施和监控都是决策过程中必不可少的功能。
只有全面考虑这些要素，才能做出明智的决策，达到预期的目标。
希望以上内容能帮助读者更好地理解决策的概念及要素功能。
多属性决策理论基础和分析方法多属性决策理论的基本概念是属性和决策。
属性是用于描述决策对象特征的变量或准则，例如价格、质量、服务等。
决策是选择一个方案或行动来达到一些目标的过程。
多属性决策就是根据各个属性的重要性和得分来进行综合评价和选择。
多属性决策分析方法包括加权求和法、启发式法、模糊数学法和层次分析法等。
其中，加权求和法是最简单和常用的方法，它通过为每个属性分配权重，然后将属性得分与权重相乘再求和，得到决策对象的综合评分。
启发式法是基于经验和直觉的方法，根据决策者的意愿和偏好来进行决策。
模糊数学法是一种处理不确定性和模糊性的方法，它将属性的得分表示为模糊数并进行运算，得到决策对象的模糊评价。
层次分析法是一种层级结构分析的方法，它将决策问题划分为不同层次的准则和子准则，并通过专家判断和比较来确定权重和评价。
多属性决策理论的核心思想是考虑多个属性的影响，避免片面和主观的决策。
它能够全面系统地评估决策对象的特征和优劣，提供更准确和科学的决策依据。
然而，多属性决策也存在一些挑战和局限性，如权重设定和属性评价的主观性、数据不确定性和决策者意愿的影响等。
在实际应用中，多属性决策理论广泛用于工程、经济、环境和管理等领域。
例如，在工程领域，可以利用多属性决策理论来选择最佳供应商或材料，考虑价格、质量、交货期等属性。
在环境领域，可以利用多属性决策理论来评估不同的治理方案，考虑环境效益、经济成本、社会接受度等属性。
综上所述，多属性决策理论是一种处理多个属性的决策方法，通过权重设定和属性评估来进行综合评价和选择。
它能够提供科学和全面的决策支持，但也需要注意主观性、不确定性和意愿性等因素的影响。
在实际应用中，可以根据具体情况选择适合的分析方法，并结合实际经验和专家判断来进行决策。
英文作文自动评分系统的研究英语写作是学习英语时必须具备的能力之一.更是大规模语言考试中的一种必备题型.随着科学技术的发展，英文作文自动处理系统的建立也逐渐成为现实。
对于英文自动评分系统的建立，首先我们考察的作文评判因素，主要包括词汇句子、错误、发展、词频、例子方面。
其次是对因素的分类与量化，主要运用到了正态标准化、聚类分析、TF词频等方法，得到每项特征因子对应的分数。
并列表展示了出来。
最后就是对每项特征因子权重的赋值，我们主要基于模糊聚类分析技术和粗糙集理论的信息熵原理，对多因素权重分配进行了研究。
标签：自动作文评分正态标准化特征提取TF词频模糊聚类分析信息熵原理一、国内外研究现状.Page是最初几个在自动作文评分领域进行研究的人，他在1966年开发了Project Essay Grader（PEG）系统。
1990年，自然语言处理与信息提取技术取得了很大的进展。
到90年代末，三个新的自动评分系统面世：其一是Intelligent Essay Assessor（IEA ），是在潜在语义分析的基础上开发的一款主要面向文章内容的自动评分系统；另一个是Electronic Essay Rater（E-rater），它结合了自然语言处理和统计技术，能够综合衡量篇章组织、句子结构和内容；还有一个是IntellMetric，是第一套基于人工智能的能够对文章形式与内容进行评分的自动作文评分系统。
另一条研究路线是基于文本分类技术、文本复杂性特征、以及线性回归方法。
类似的还有Rudner and Liang （2002：3-21 ）建立的基于统计分析的Bayesian Essay Test Scoring sY stem（BETSY ）系统。
与此同时，PEG 在很多方面也得到改进，整合了很多分析器、词典与各种资源，评分效果也得到很大改善。
国内自动作文评分研究仍然不够完善。
其中梁茂成在05年进行了初步的研究。
他以提取浅层文本特征为主，结合针对内容的潜在语义分析，进行线性回归，得到了与人工评分较高的相关度。
2009年6月三门峡职业技术学院学报J un．,2009第8卷第2期Joum a l of San m enx i a Po l yt echni c V01．8，N02技术与应用序贯属性约简算法在发动机故障诊断中的应用鲁晓辉刘丰年(三门峡职业技术学院信息工程系，河南三门峡472000)摘要：属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一．为了解决传统分明矩阵属性约简算法在处理高维数据时占用大量的存储空间、效率低的问题．根据决策表信息系统的分明矩阵及序贯思想，提出了序贯属性约简算法，并将其应用于发动机故障诊断系统中．对诊断特征参数表进行约简处理，以减少数据维数，提高诊断效率。
该算法避免了大量的逻辑运算．实现了高维数据的高效属性约简。
理论分析和实验结果表明该算法具有更高的运行效率。
关键词：粗糙集；分明矩阵；序贯属性约简；故障诊断中图分类号：T K407文献标识码：A文章编号：167l一9123(2009)02—0096—03收稿日期：2009—03一15作者简介：鲁晓辉(1980一)，男。
河南三门峡人，三门峡职业技术学院教师。
0引言粗糙集理论I l l(r a91)是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具．由波兰科学家Z．Paw l ak于1982年首先提出。
其主要思想是在保持分类能力不变的情况下．通过知识约简．导出问题的决策或分类规则。
该理论已经在决策与分析、模式识别、机器学习、知识发现与人工智能等方面得到了广泛的应用12孵1)。
属性约简是粗糙集理论中研究较多的一个分支。
也是粗糙集理论研究的核心内容之一。
所谓信息系统的属性约简．就是保持信息系统分类能力不变的前提下，删除其中的冗余属性。
一个信息系统的属性约简通常不唯一．人们希望能找到具有最少属性的约简，即最佳约简．S．K．M W ong和W．Zi ar ko已经证明了找到一个最佳约简是一个N P—har d问题．解决这类问题通常采用启发式搜索算法，求出最佳或次最佳约简[21(m3)。
粗糙集理论在机械故障诊断中的应用摘要：作为处理模糊和不确定知识的工具，粗糙集理论能够有效地确定知识系统中有用知识和冗余知识，从而对知识系统进行浓缩，有效地减少训练集，它很好地弥补了人工智能的不足之处。
因此，传统的机械故障诊断技术已从人工智能领域转向以粗糙集理论为代表的计算智能领域。
本文以某型机械故障诊断为例，运用粗糙集理论对故障数据加以分析处理，得到了简明的故障诊断规则，取得了良好的诊断效果。
关键词：粗糙集；属性约简；故障诊断中图分类号：tp751目前，机械设备发展迅速，特别是人工智能技术的应用使机械设备的工作效率大大提高。
但是，机械设备的实时监控却相对滞后，这也大大地制约了农业现代化的发展。
一个小的故障若不及时处理，可能引起放大效应，从而导致更大的财产损失。
因此，如何在机械故障发生后第一时间及时进行诊断进而保证机械设备持续高效运转已成为提高生产效率的关键。
粗糙集理论是波兰数学家z．pawlak于1982年提出的一种能够定量分析处理不精确、不一致、不完整信息与知识的数学工具[1]。
该理论最大的优势是无需提供除问题所需处理的数据集以外的任何先验信息。
此外，该理论还能够有效地去除冗余，对所给信息系统进行分析处理，找出其中的隐含知识，揭示潜在的规律[2]。
本文对粗糙集理论在机械故障诊断中的应用进行研究，以丰富故障诊断知识。
1粗糙集理论的基本概念定义1：设是我们感兴趣的对象组成的有限集合，称为论域[3–4]。
称为中的一个概念或范畴。
中任何概念族称为关于的抽象知识，简称知识。
为规范起见，我们认为空集也是一个概念。
上的一个划分可定义为：；其中，，且，对于；。
定义2：设为上的一个等价关系，表示的所有等价类（或者上的分类）构成的集合，表示包含元素的等价类。
定义3：设是上的一族等价关系，若，且，则中所有等价关系的交集称为上的不可区分关系，记为，且有定义4：信息系统被定义为如下的四元组：。
其中：知识表达系统；：对象的非空有限集合，也称论域；，是属性的值域；为一信息函数，它为每个对象的每个属性赋予一个信息值，即，。
附件一：遥感影像云识别方法综述国内外对云的检测与分类研究较多，有较多的研究成果报道。
其方法大致可以分为两类，一类是基于光谱的方法，主要利用云在不同的光谱波段有不同反射特征，大部分以灰度阈值或灰度聚类的方法实现，主要用于多光谱影像，早期研究较多。
如用于A VHRR的ISCCR 法（ROSSOW，1989）、CLA VR法（STOWE，1991）和用于的C02法（WGLIE，1994），近期亦研究用于MODIS的一些云识别与分类的方法，主要为以前方法的改造。
另一类是基于纹理的方法主要应用云影像的灰度空间分布特征。
纹理特征常以统计模型法、结构法、场模型法或频域/空域联合分析法来度量。
其中尤以传统的统计模型研究较多，如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差分矩阵（GLDM）、灰度差分矢量（GLDV）、和差直方图（SADH）等，新近提出的一些方法如场模型法中的分形分维、马尔可夫随机场方法，频域/空域联合分析法中的Gabor变换、小波变换等，有不少的研究成果报道。
1. 基于光谱特征的方法：主要有ISCCP方法、APLOOL方法、CO薄片法、CLAVR方法等。
ISCCP方法主要由Rossow(1989)Seze和Rossow(1991a)及RossowG和arder(1993)和等开发研制，检测方法中公用到窄的可见光波段（0.6）和红外窗区波段的资料。
它假定观测辐射办一自晴空和云两种情况（这两种大气状况相联系的辐射值变化并不相互重叠），把每一个像元的观测辐射值与晴空辐射值比较，若两者的差大于晴空辐射值本身的变化时，定该像元点为云点。
因此算法依赖于阈值，阈值勤的大小就确定了晴空计值中不确定性的大小，当像元的车射值明显有别于晴空像元时，认为像元被云覆盖，但当像元部分被云覆盖时，会发生误判。
算法主要由有五部分组成：1 单一红外图像的空间对比试验。
2 三个连续红处图像的时间对比试验。
3可见光和红外图像的空间/时间的累计统计合成。
