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本文首先在贝叶斯网络框架下, 建立供应商的评价体系及各项指标的概率分布, 借助于AgenaRisk 软件完成贝叶斯网络模拟。 其优势在于充分考虑供应商的多样可能性, 全面地进行供应商风险评估。 再结合 TOPSIS 的模型, 依据企业的偏好求得理想供应商。 通过组合方法, 本文在客观全面评价供应商的同时也能满足企业自身发展要求。 最后结合实际的案例, 证明模型的可行性。 相似文献
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针对图像的非局部稀疏表示忽略图像中结构相似信息的缺点,将群稀疏表示引入到图像的最优滤波中,提出了一种有效去除图像高斯噪声的非局部群稀疏表示模型。该模型首先选择图像非局部相似块构建相似矩阵,在群稀疏限制下对相似矩阵进行正交分解得到正交矩阵;在已知噪声服从高斯分布的情况下,再通过求得的正交矩阵结合贝叶斯最小均方误差准则实现对特征矩阵的最优估计;最后通过正交矩阵与特征矩阵重构去噪后的图像。实验对比证明,所提的非局部群稀疏表示的图像去噪模型在去除噪声的同时更好地保留了图像的结构信息,获得了更好的主客观评价指标,去噪的峰值信噪比提高1 dB以上。 相似文献
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针对传统的离职预测算法应用于现实中高维度小样本不平衡数据集时存在准确度低、易过拟合、鲁棒性差等问题,应用梯度增强集成分类器CatBoost算法,进行类别型特征处理,利用BOHB(Bayesian Optimization and Hyperband)寻找最优参数,结合交叉验证对模型分类性能进行评估,建立分类模型并对护士离职情况进行预测。该算法采用高维小样本不平衡特征的上海部分公立医院的护士离职数据集,并与XGBoost、随机森林、支持向量机进行对比。实验结果表明,该算法准确度高,鲁棒性强,能够有效地对护士离职进行预测。 相似文献