机译:一种用于学习多重标准决策中的非单调添加剂值函数的线性规划方法
Ramon Llull Univ ESADE Business Sch Dept Operat Innovat &
Data Sci Torre Blanca Ave 59 Barcelona 08172 Spain;
BarcelonaTech Dept Automat Control Vilanova I La Geltru Spain;
Ramon Llull Univ ESADE Business Sch Dept Operat Innovat &
Data Sci Torre Blanca Ave 59 Barcelona 08172 Spain;
Multiple criteria analysis; Preference disaggregation; Decision analysis; Linear programming; Non-monotonic value functions;
机译:一种用于学习多重标准决策中的非单调添加剂值函数的线性规划方法
机译:双螺旋值函数,序数/基数方法,加性效用函数,多个条件,决策范式,过程和类型(Z理论I)
机译:学习非单调加性值函数以进行多准则决策
机译:线性规划模型在多种标准决策中的应用在间隔估值的鲁莽模糊套件下的框架下
机译:使用0-1目标规划(多个标准的决策,资本预算,研究,开发)的研发项目组合选择和资源分配的决策支持系统。
机译:基于多标准决策分析的患者决策辅助治疗多发性硬化剂的多标准决策分析:原型发展
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:非线性多准则决策问题的交互式目标规划方法