题 目：决策矩阵中的数据处理模型
主讲人：寇纲教授 （电子科技大学，经济与12BET）
时 间：2012 年 9 月25 日下午3 ：00
地 点：主楼6层会议室
主讲人简介：
    寇纲现任电子科技大学经济与12BET教授、博士生导师。2006年获得美国University of Nebraska信息技术专业博士学位。为四川省百人计划青年项目和教育部新世纪优秀人才支持计划入选者，获得了国家优秀青年科学基金等多项国家级科研项目；共发表英文专著2部、100余篇学术论文，其中SCI论文30篇；论文SCI他引254次；单篇最高SCI他引70次；9篇论文SCI他引10次以上；3篇论文曾被美国ISI Web of Science 的基本科学指标ESI(Essential Science Indicators)列为领域学科前千分之一(Top 0.1%)的热点论文（Hot Papers）。寇纲教授还担任International Journal of Information Technology & Decision Making（SCI期刊）的执行主编，Springer出版社Operations Research & Decision Theory学科丛书Quantitative Management等著名期刊的编委。
内容简介：
    决策矩阵是多目标决策中收集专家意见和决策信息数据的核心环节，其中，正互反判断矩阵由于采用两两比较法而广泛应用于多种多目标决策方法中，尤其在层次分析法（AHP ）和网络分析法（ANP ）中，正互反判断矩阵是实现专家的定性判断定量化的核心步骤。然而，由于不同专家的经验差异，专业知识的局限和不同偏好等限制，决策矩阵元素通常出现不一致、缺失和逆序等异常数据。基于诱导偏差矩阵 （IBM ）及一致性比例（CR ）规则，我们对 多目标决策矩阵数据收集问卷设计方法、决策矩阵数据一致性检验方法、不一致元素识别和矫正模型、缺失数据估计模型和逆序翻转点识别模型开展了一系列研究。这些模型可以有效的识别和矫正决策矩阵中的异常数据，从而提高决策效率和可靠性。