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基于TOPSIS法的科技企业孵化器绩效评价研究 评分:

基于TOPSIS法的科技企业孵化器绩效评价研究,赵黎明,刘猛,基于TOPSIS法对孵化企业数量超过家企业的家国家级科技企业孵化器的绩效进行比较研究。首先建立了科技企业孵化器评价的指标体系,然

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2020-01-15 上传 大小:554KB
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基于信息熵和TOPSIS法的目标威胁评估及排序

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基于TOPSIS_DEA_AHP法的物流配送中心选址问题分析

为了解决重庆烟草物流配送中心选址的问题,建立了选址的评价指标体系,分别应用整体DEA有效模型和AHP法来反映备选点评价指标的客观权重和专家的主观评价,从而构建了TOPSIS与DEA,AHP相结合的“TOPSIS/DEA/AHP”烟草物流配送中心选址评价模型,并应用于重庆烟草物流配送系统的规划中.实际运行证明,该评价模型有效地解决了重庆烟草物流配送中心备选点的评价问题.

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信息资源测度------基于TOPSIS

基于TOPSIS 的信息资源间接测度研究为中国科学技术信息研究所出版(以论文格式写的)

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采用灰色关联度与TOPSIS法的光伏发电项目风险评价研究

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加权TOPSIS法与RSR法相结合在医院综合评价中的应用

探讨加权TOPSIS法与RSR相结合在医院综合评价中应用的优越性。方法 运用加权TOPSIS法 与RSR法相结合评价临床住院科室的综合效益并与年人均绩效工资进行比较。结果按加权TOPSIS法计算出各临床 科室指标值与最优值相近接近度C 值,结合RSR法,将C 值分4档,即将临床住院科室的综合效益分为优、良、中、差4 个档次。结论加权TOPSIS法与RSR法相结合,既能保留TOPSIS法敏感反映各指标之间差异的优点,又能利用RSR 法来解决TOPSIS法不能合理分档的问题,所以,此法是一种比较科学的综合评价方法。

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topsis分析法 MATLAB 层次分析法

分别应用TOPSIS法和层次分析法对某医院医疗质量作出合理的评价,并对两种方法进行比较。方法选择有明确意义、有 较强代表性的医疗指标应用TOPSIS法和层次分析法进行综合评价。结果2007年医疗质量最好,其次2006年, 第三是2005年,2003年 医疗质量最差。评价结果与实际情况相符。结论TOPSIS法计算简便、快速、实用,而层次分析更具有全面、准确、科学性。统计工作者 可根据掌握的信息资料和医院管理对评价的要求,选择最恰当的统计方法,使综合评价的医疗质量在医院管理中更具有价值。

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应用TOPSIS法对校外教学点进行综合评价分析.pdf

应用TOPSIS法对校外教学点进行综合评价分析.pdf应用TOPSIS法对校外教学点进行综合评价分析.pdf应用TOPSIS法对校外教学点进行综合评价分析.pdf

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基于TOPSIS法的科技企业孵化器绩效评价研究

基于TOPSIS法的科技企业孵化器绩效评价研究,赵黎明,刘猛,基于TOPSIS法对孵化企业数量超过家企业的家国家级科技企业孵化器的绩效进行比较研究。首先建立了科技企业孵化器评价的指标体系,然

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论文研究-基于改进TOPSIS方法的人体面部皮肤养护决策研究.pdf

基于人体皮肤状态提出相适应的护肤方案,是皮肤领域亟待解决的问题。采用专家评分法、标准离差法及熵权法融合主客观信息优化面部皮肤各部位权重,较全面地获取皮肤属性值;将被测试对象的护肤偏好与专家的方案—属性特征评价信息相结合,构建目标—方案—属性层次模型,实现个性偏好与理性推荐下的多属性权值调整;依据实测数据,采用多属性权值对TOPSIS法进行改进,通过计算各方案与正负理想方案之间的加权距离实现护肤方案的优劣排序。最后,通过一个应用实例以及与现有的两种决策方法的对比分析验证了方法的可行性与有效性。

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基于AHP与TOPSIS的模糊供应商选择模型

关于供应链选择的文献,英文的,可用于借鉴

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基于熵权改进TOPSIS的陕西国家级高新区创新发展能力评价

将TOPSIS进行熵权改进,提高赋权的科学性

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论文研究-基于模糊粗糙集的TOPSIS供应商评估方法.pdf

由于供应商选择是一个多目标评价问题, 不确定的因素很多, 如果仅靠经验判断则无法避免结果的主观性, 针对这一问题采用了定性和定量相结合的方法, 利用模糊粗糙集求得指标的客观权重, 利用专家评分法来定义指标的主观权重, 再综合主客观权重, 最后将综合权重用于TOPSIS进行评估, 并用实例证明了这种方法的有效性和可行性。

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TOPSIS模型

TOPSIS模型引进了理想解与负理想解的概念,是一种理想目标相似性的顺序选优技术根据理想解的贴近度C*大小进行排序C*值最大的为最优评标目标。

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TOPSIS的MATLAB算法实现

多属性决策的TOPSIS算法。其中leibie.mat可修改各个属性效益型or成本型,效益型即为1,成本型即为-1。shuxing.mat可修改各个方案的评价值。最终输出的index为最终的排名结果。

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TOPSIS.xls

用于多目标决策,当得出各指标的权重后,利用TOPSIS法进行综合评价

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最清晰的topsis—ppt

多属性决策方式 非常清晰的topsis—ppt

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c++实现简单的topsis算法

利用c++ 编写群决策中典型的topsis排序算法。

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综合评价方法-TOPSIS的vb应用

利用topsis方法,实现对多指标的评价和方案的优先排序,

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topsis matlab 源程序

,利用TOPSIS法计算网络训练理想输出样 本值。首先建立起包括3个投入和4个产出的企业技术创新测度评价指标体系, 然后根据综合评价要求和网络训练学习的可行性、有效性,设计出3.1 O.1拓扑 结构的BP神经网络模型,其中,网络输入为3个技术创新投入测度,网络输 出为1个技术创新测度评价值,而用于神经网络训练学习的理想输出是根据4 个技术创新产出测度,运用TOPSIS法计算得出的综合评价值。实证部分,以 9家上市企业近四年技术创新投入产出指标值样本为例,运用本文所提出的方 法,借助MATLAB神经网络工具箱,通过大量的学习样本的测试和训练,使 模型的误差值达到预定的范围内,从而建立起可用于企业

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TOPSIS评价模型方法

用于数据处理与建立数学模型,TOPSIS方法的详细步骤及举例,

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