基于改进主成分分析法的Topsis在学术期刊评价中的应用研究

多属性决策中的TOPSIS法研究在多属性决策问题中，如何有效地权衡各个属性的优劣并进行优化选择是至关重要的。

本文研究了TOPSIS法在多属性决策中的应用，首先介绍了TOPSIS法的背景和意义，然后对其研究历史和现状进行了综述，最后详细阐述了使用TOPSIS法进行多属性决策的方法和步骤。

通过实验结果与分析，验证了TOPSIS法的有效性和优越性。

本文的研究成果将为多属性决策领域的进一步发展提供参考。

在现实生活中，人们经常需要面对多个属性的决策问题，如产品质量评估、供应商选择、投资决策等。

如何权衡这些属性的优劣并进行优化选择是至关重要的。

TOPSIS法是一种常用的多属性决策方法，其基本思想是通过比较理想解和负理想解来筛选出最优方案。

然而，TOPSIS法在某些情况下可能会出现一定的局限性，如对数据分布和属性权重的主观性强等。

因此，本文旨在研究TOPSIS法的应用，同时探讨其改进方法，为多属性决策问题提供更准确的解决方案。

TOPSIS法是由韩国学者首次提出的一种多属性决策方法。

自提出以来，TOPSIS法在多个领域得到了广泛的应用，并逐渐成为一种主流的多属性决策方法。

在现有研究中，TOPSIS法主要应用于供应商选择、项目评估、投资决策等领域。

与此同时，研究者们也对TOPSIS法进行了一些改进，如通过引入新的评价函数来减少主观性等。

与其他属性决策方法相比，TOPSIS法具有独特的特点和优势。

TOPSIS 法能够权衡多个属性的优劣，而不仅仅是单一属性的最优选择。

TOPSIS法相较于其他多属性决策方法更为简单易行，且易于理解。

TOPSIS法的主观性较弱，更加客观。

使用TOPSIS法进行多属性决策需要遵循以下步骤：建立数据集：搜集并整理多个方案在各个属性上的指标值，建立数据集。

选择属性和权重：根据问题需求选择适当的属性，并确定各属性的权重。

确定理想解和负理想解：计算出各方案与理想解和负理想解之间的距离。

计算相对接近度：将各方案与理想解的距离除以与负理想解的距离，得到相对接近度。

基于改进权值和TOPSIS质量评估方法孙希彤;刘秋生;王乐军【摘要】针对武器电子系统质量评估过程中客观性不强、实用度较差的问题,引入评估指标的区分度与重要度概念,提出基于DSmT改进权值的TOPSIS质量评估方法;首先,从主客观角度构建指标重要度和区分度作为广义信度赋值;然后采用DSmT (Dezert-Smarandache Theory)理论融合不同冲突证据源的广义信度赋值,消除证据源间的冲突,得到改进权值;接着构造基于改进权值的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法隶属贴近度;最后,以某型感应装定器为例进行实验验证,结果表明,该方法确定的指标权重具有更高可信度,对系统的质量评估更加准确,符合装备实际情况,具有较好的工程应用价值.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)001【总页数】5页(P228-231,238)【关键词】改进权值;质量评估;隶属贴近度【作者】孙希彤;刘秋生;王乐军【作者单位】军械工程学院三系,石家庄050003;军械工程学院三系,石家庄050003;中国人民解放军66435部队,河北承德067000【正文语种】中文【中图分类】TP306武器电子系统质量评估是一个选择指标、划分权重、给出评判的过程。

现代质量评估中，指标权重确定一直是一个难以解决的问题，也是多决策领域专家关注与研究的重点。

比较常用的权重确定方法[1]有主成分分析法、灰色关联度分析法[2]、粗糙集理论分析法、聚类分析法、信息熵权法和层次分析法[3]。

不论何种方法，主要分为两大范畴。

一类是基于人因的主观权重确定，一类是基于源数据的客观权重确定。

诸如基于数据源信息熵的客观权重充分发挥了指标数据本身信息有效性，但缺乏人因指导。

采用引入专家评判的模糊综合评估或层次分析法来获取指标权重，受主观臆测影响，一旦评判失误，会出现极大偏差。

基于熵权topsis模型的高校科研绩效评价近些年来，作为重要组成部分，高校科研绩效评价受到了更多的关注，其中，TOPSIS方法更是受到大家关注，因其是以离散数据为基础的一种数据模型，而且具有快速、精准以及易于使用的特点，成为了研究者讨论高校科研绩效评价的重要工具。

本文将研究以TOPSIS 方法为基础，利用熵权TOPSIS模型对高校科研绩效进行评价的相关方法。

熵权TOPSIS模型是在传统的TOPSIS方法的基础上，运用熵权法，对样本的各项性质进行权重优先级分配，可以更加准确、迅捷地评价高校科研绩效。

首先，针对熵权TOPSIS模型，确定评价标准以及选择指标。

在高校科研绩效的评价中，常用的指标有科研成果获奖、科研论文发表量、科研项目申请量、科研专利授权数量、科研合作活动数量等。

另外，评价标准也有很多，例如：高校的科研绩效评价标准可以包括数量、质量、影响力、成本等的综合考核。

根据实际情况，应当确定高校科研绩效评价指标以及评价标准。

其次，利用熵权法加快求解过程，分配指标权重。

熵权法是一种非凸优化算法，可以有效地计算出各个指标的权重比例，使其相对权重值更加准确，反映现实情况更加真实，加快求解过程。

最后，采用TOPSIS方法对高校科研绩效进行评价。

TOPSIS方法可以将每一个单位的科研绩效评分标准化和综合化，可以将高校科研绩效评价的多个指标进行综合衡量，从而得出最终的科研绩效评价指标，反映出高校科研绩效的客观真实。

综上所述，在高校科研绩效评价中，熵权TOPSIS模型是一种高效的方法，能够准确地反映出高校科研绩效的实际情况，满足不同高校科研活动的考核要求，且快速准确。

因此，在今后的高校科研绩效评价中，值得更多研究者将熵权TOPSIS模型作为一种有效的评价模型，结合实际情况，更好地评价高校科研绩效，为提高高校科研水平贡献力量。

一种基于加权马氏距离的TOPSIS改进评价法及其应用王韦霞【摘要】传统TOPSIS评价法构造的正、负理想解容易产生逆序现象,而且使用的欧氏距离无法考虑到决策指标之间的相关性;针对此类问题,提出了一种基于加权马氏距离的TOPSIS改进法:一是用极差变换法对评价指标进行无纲化处理,消除逆序现象;二是对评价方案做正交变换,利用变换后的评价方案到正、负理想解的马氏距离代替传统欧式距离,经案例证明,改进后的TOPSIS优于传统的方法.【期刊名称】《重庆工商大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(035)001【总页数】5页(P40-44)【关键词】逆序;加权马氏距离;协方差阵;TOPSIS【作者】王韦霞【作者单位】安徽机电职业技术学院基础教学部,安徽芜湖241003【正文语种】中文【中图分类】O223TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)评价法属多指标、多方案的排序法，它的中心思想是：通过构造评价体系的正、负理想解向量，计算每个评价方案到正、负理想解向量的距离，再求出每个评价方案和最优方案的相对贴近度来对方案进行排序，从而选出最优方案。

1 传统TOPSIS法及其局限性设有n个评价方案Ai(i=1，2，…，n)及m个指标Cj(j=1，2，…，m)，xij为评价方案Ai在指标Cj下的指标数据。

传统的TOPSIS方法采用如下操作步骤：步骤1 用向量归一化法对评价指标进行预处理，即：步骤2 构造加权规范评价矩阵Z=(zij)n×m，其中：zij=wjyij (i=1，2，…n；j=1，2，3，…，m)步骤3 构造正理想解和负理想解其中：步骤4 计算各评价方案到正、负理想解的欧氏距离。

步骤5 计算各评价方案对正理想解的相对贴近度其中：步骤6 根据相对贴近度对各评价方案进行排序。

2 传统TOPSIS法及其局限性传统的TOPSIS法存在如下局限性[1-2]：(1) 由步骤2发现，权重采用主观判断且事先作用于标准数据中，不仅缺乏客观合理性，而且容易导致TOPSIS现逆序现象。

TOPSIS_综合评价法1.确定评价指标：首先确定评价的指标，这些指标应该能够反映出评价对象的重要特征。

指标可以是定量的，也可以是定性的。

2.归一化处理：对于每个指标，将不同方案的数据转化为标准化的值。

对于定量指标，可以使用最大最小值法或标准差法来进行归一化。

对于定性指标，可以使用评分法将其转化为定量指标。

3.确定权重：使用层次分析法(AHP)或主成分分析法(PCA)来确定每个指标的权重。

权重反映了每个指标对评价结果的重要程度。

4.确定正负理想解：通过在每个指标上找到最大值和最小值，确定正理想解和负理想解。

正理想解是在每个指标上取最大值的方案，而负理想解是在每个指标上取最小值的方案。

5.计算相对接近度：计算每个方案与正理想解和负理想解之间的相对距离。

可以使用欧几里德距离或曼哈顿距离来计算相对接近度。

6.计算综合得分：根据每个方案的相对接近度，计算综合得分。

相对接近度越接近于1，说明方案越好。

1.相对简单：TOPSIS方法的计算步骤相对简单，易于理解和操作。

只需要确定评价指标、归一化处理、确定权重、确定正负理想解、计算相对接近度和计算综合得分几个步骤。

2.灵活性强：TOPSIS方法可以适用于各种类型和数量的指标。

可以评价定量指标和定性指标，也可以评价单一指标和多个指标。

3.结果可解释性强：TOPSIS方法可以根据每个方案的得分，对各个方案进行排序，从而得出评价结果。

评价结果可以直观地反映出每个方案的优势和劣势。

4.主客观相结合：TOPSIS方法将主观评价和客观评价相结合。

通过确定权重，可以体现决策者的主观意识和经验，同时又考虑了客观的评价指标。

总之，TOPSIS方法是一种简单、灵活且有效的综合评价方法。

它可以帮助决策者从多个方案中选择出最优的方案，对于各种评价和决策问题都具有实际应用价值。

第28卷第

1期

2022年 2月

载人航天Manned Spaceflight

Vol.28 No.1Feb. 2022

基于改进GRA-TOPSIS法的飞行员进近着陆操纵绩效评价

陈农田，李俊辉，

满永政

（中国民用航空飞行学院，广汉618307）

摘要：

为准确评价飞行员进近着陆操纵绩效,有效发现飞行员操纵行为偏差及识别风险，借鉴

民航飞行运行作风要求咨询通告（AC-121-FS-2018-130

）

等文献，

结合航空公司采集的QAR数

据进行修正,建立飞行员进近着陆操纵绩效评估指标体系。运用群决策相对熵集结法、熵权值

法确定指标体系权重,改进GRA-TOPSIS算法以相对贴进度形式评价飞行员进近着陆操纵绩

效。通过实例计算验证该方法的适用性，并通过雷达图分析方法表征飞行员进近着陆操纵绩 效差异。结果显示：基于改进GRA-TOPSIS评价方法可以客观反映权重数值,有效评价飞行员

进近着陆操纵绩效,并有效识别飞行行为偏差

。

关键词：

飞行品质监控（FOQA）；绩效评估；进近着陆；组合赋权法；GRA-TOPSIS法

中图分类号：X949 文献标识码:

A 文章编号：

1674-5825（ 2022）

01-0040-07

Evaluation of Pilot Approach Landing Performance Based on

Improved GRA-Topsis Method

CHEN Nongtian

, LI Junhui, MAN Yongzheng

(Civil Aviation Flight University of China, Guanghan 618307,China)

Abstract: To accurately evaluate the pilot's approach and landing control performance, to

effectively discover

the pilot' s control behavior deviation and to identify the risks, a pilot approach