《醫(yī)學(xué)信息決策及支持系統(tǒng)》題庫(kù)_第1頁(yè)
《醫(yī)學(xué)信息決策及支持系統(tǒng)》題庫(kù)_第2頁(yè)
《醫(yī)學(xué)信息決策及支持系統(tǒng)》題庫(kù)_第3頁(yè)
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1、填空題:1、解決過(guò)度擬合問(wèn)題通常采用剪樹(shù)枝方法,剪枝是一種克服噪聲的技術(shù),同時(shí)簡(jiǎn)化決策樹(shù)。在構(gòu)造決策樹(shù)時(shí),不再對(duì)不純的訓(xùn)練子集進(jìn)一步劃分的剪枝方法叫做(預(yù)剪枝);在樹(shù)完全生成后進(jìn)行剪枝的策略叫做(后剪枝)。2、在多指標(biāo)決策是一類特殊的多目標(biāo)決策問(wèn)題,主要是決策者基于多個(gè)指標(biāo)對(duì)有限方案的 評(píng)價(jià)和排序問(wèn)題,考慮如何在已確定的方案中進(jìn)行選優(yōu)。其中:有的指標(biāo)值越大越好的稱為( 效益型指標(biāo))有的指標(biāo)值越小越好(成本型指標(biāo))指標(biāo)值越接近某一固定值越優(yōu)的指標(biāo)(固定型指標(biāo))。指標(biāo)值越接近某一區(qū)間越優(yōu)的指標(biāo)稱作(區(qū)間型指標(biāo))。3、目前常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法有(向量歸一化法)、(線性比例變換法)、(極差變換法)等。 其

2、中(極差變換法)是使用最多的標(biāo)準(zhǔn)化方法。4、求一個(gè)向量的單位向量的過(guò)程,叫做(向量的歸一化) 。它的運(yùn)算法則為: 對(duì)于一個(gè)非零向量 V,可以用該向量除以它的大?。ɑ蚰#┘纯傻玫?。5、該公式于1763年由Bayes給出.它是在觀察到事件 B已發(fā)生的條件下,尋找導(dǎo)致B發(fā)生的每個(gè)原因的概率.稱為()。6、決策指標(biāo)權(quán)重的確定的方法有(德?tīng)柗品ǎ?、(相?duì)比較法)、(嫡值法)。7、(德菲爾法(Delphi Technique),即函詢調(diào)查法,將提出的問(wèn)題和必要的背景材料 ,用通信的 方式向有經(jīng)驗(yàn)的專家提出,然后把他們答復(fù)的意見(jiàn)進(jìn)行綜合,再反饋給他們,如此反復(fù)多次,直 到認(rèn)為合適的意見(jiàn)為止。8、(主觀賦權(quán)法

3、):根據(jù)決策者主觀經(jīng)驗(yàn)和判斷,用某種特定法則確定權(quán)重的方法。缺點(diǎn): 賦權(quán)法依賴經(jīng)驗(yàn)和判斷,帶有一定主觀性。(客觀賦權(quán)法):根據(jù)決策矩陣中評(píng)價(jià)指標(biāo)攜帶的客觀信息,用某種特定法則確定指標(biāo)權(quán)重 的方法,稱為客觀賦權(quán)法。缺點(diǎn):客觀賦權(quán)法雖然依據(jù)客觀指標(biāo)信息,但指標(biāo)信息數(shù)據(jù)的采集難免受到隨機(jī)干擾, 在一定程度上影響其真實(shí)可靠性。兩種賦權(quán)方法各有利弊, 實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)該有機(jī)結(jié)合。9、(權(quán)重)是各指標(biāo)重要程度關(guān)系的定量表示。合理確定和適當(dāng)調(diào)整指標(biāo)權(quán)重,可以在決策 過(guò)程中體現(xiàn)各評(píng)價(jià)指標(biāo)輕重有度、主次有別,增加評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相互可比性。10、(嫡值法)是一種客觀賦權(quán)法,依據(jù)各指標(biāo)值所包含的信息量的大小來(lái)確定指標(biāo)權(quán)

4、重。11、(嫡值法)就是利用嫡值來(lái)確定各指標(biāo)的權(quán)重。12、在信息論中,嫡是對(duì)不確定性的一種度量。 信息量越大,不確定性就越小,嫡也就越(?。?信息量越小,不確定性越大,嫡也越(大)。根據(jù)嫡的特性,我們可以通過(guò)計(jì)算嫡值來(lái)判斷一個(gè)事件的隨機(jī)性及無(wú)序程度,也可以用嫡值來(lái)判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度,指標(biāo)的離散程度越大,該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響越大。13、(相對(duì)比較法)是一種主觀賦權(quán)法。它將所有指標(biāo)分別按行和列排列,構(gòu)成一個(gè)正方形 的表;然后指標(biāo)兩兩比較進(jìn)行評(píng)分,并將評(píng)分值記入表中相應(yīng)位置,再將評(píng)分值按行求和, 得到評(píng)分總值;最后進(jìn)行歸一化處理,求得各指標(biāo)的權(quán)重。14、多指標(biāo)決策常見(jiàn)的方法包括簡(jiǎn)單易用的(簡(jiǎn)

5、單線性加權(quán)法)、適用性強(qiáng)的(理想解法)。15、理想解法又稱為 (TOPSIS) (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) 法。這種方法通過(guò)構(gòu)造多屬性問(wèn)題的(理想解)和(負(fù)理想解),并以靠近(理想解)和遠(yuǎn)離(理想解)兩個(gè)基準(zhǔn)作為評(píng)價(jià)各可行方案的依據(jù)。(理想解法)又成為雙基點(diǎn)法。(理想解):設(shè)想各指標(biāo)屬性都達(dá)到最滿意的解。(負(fù)理想解):設(shè)想指標(biāo)屬性都達(dá)到最不滿意的解。16、(理想解):設(shè)想各指標(biāo)屬性都達(dá)到最滿意的解。(負(fù)理想解):設(shè)想指標(biāo)屬性都達(dá)到最不滿意的解。1 .決策所涉及的問(wèn)題一般與 。A.將來(lái)有關(guān)B.

6、過(guò)去有關(guān)C.現(xiàn)在有關(guān)D.過(guò)去、現(xiàn)在、將來(lái)都有關(guān)2 .合理決策必須具備的三個(gè)條件,不包括以下 。A.目標(biāo)合理B.可靠的信息C.有限合理、經(jīng)濟(jì)性D.決策結(jié)果滿足預(yù)定目標(biāo)的要求3 .戰(zhàn)略決策主要是謀求。A.組織目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)B.從兩個(gè)以上的可行方案中選擇一個(gè)最佳方案C.組織內(nèi)部條件、外部環(huán)境和目標(biāo)三方面的動(dòng)態(tài)均衡D.組織工作的正確指導(dǎo)4 .決策方案的后果有多種,每種都有客觀概率,這屬于 。A.不確定型決策B.非程序化決策C.戰(zhàn)術(shù)決策D.風(fēng)險(xiǎn)型決策5 .決策的定量方法是。A.依靠人們的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和判斷能力來(lái)進(jìn)行決策的方法B.運(yùn)用數(shù)學(xué)方法,建立數(shù)學(xué)模型來(lái)進(jìn)行決策的方法C.確定型、不確定型和風(fēng)險(xiǎn)型決策的方法D

7、. 一系列科學(xué)的處理過(guò)程6 .管理決策主要應(yīng)由 作出。A.高層管理者B.基層管理者C.中、高層管理者D.中層管理者7 .主要是根據(jù)決策人員的直覺(jué)、經(jīng)驗(yàn)和判斷能力來(lái)進(jìn)行的決策是 。A.確定型決策B.不確定型決策C.結(jié)構(gòu)化決策D.非結(jié)構(gòu)化決策1 .決策所涉及的問(wèn)題一般與 。A.將來(lái)有關(guān)B.過(guò)去有關(guān)C.現(xiàn)在有關(guān)D .過(guò)去、現(xiàn)在、將來(lái)都有關(guān)2 .合理決策必須具備的三個(gè)條件,不包括以下 。A.目標(biāo)合理B.可靠的信息C.有限合理、經(jīng)濟(jì)性D.決策結(jié)果滿足預(yù)定目標(biāo)的要求3 .戰(zhàn)略決策主要是謀求。A.組織目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)B.從兩個(gè)以上的可行方案中選擇一個(gè)最佳方案C.組織內(nèi)部條件、外部環(huán)境和目標(biāo)三方面的動(dòng)態(tài)均衡D.組織

8、工作的正確指導(dǎo)4 .決策方案的后果有多種,每種都有客觀概率,這屬于 。A.不確定型決策B.非程序化決策C.戰(zhàn)術(shù)決策D.風(fēng)險(xiǎn)型決策5 .決策的定量方法是。A.依靠人們的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和判斷能力來(lái)進(jìn)行決策的方法B.運(yùn)用數(shù)學(xué)方法,建立數(shù)學(xué)模型來(lái)進(jìn)行決策的方法C.確定型、不確定型和風(fēng)險(xiǎn)型決策的方法D. 一系列科學(xué)的處理過(guò)程6 .管理決策主要應(yīng)由 作出。A.高層管理者B.基層管理者C.中、高層管理者D.中層管理者7 .主要是根據(jù)決策人員的直覺(jué)、經(jīng)驗(yàn)和判斷能力來(lái)進(jìn)行的決策是 。A.確定型決策B.不確定型決策C.結(jié)構(gòu)化決策D.非結(jié)構(gòu)化決策選擇題:1、人工智能的縮寫(xiě)是:(1) EDP (2) AI (3) MIS

9、 (4) ES多選題:1、典型的醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)有1、Mycin 系統(tǒng)2、Internist-1 和 QMR 系統(tǒng)3、HELP2、經(jīng)典的決策樹(shù)算法(1) ID3 算法,(2) C4.5 算法、(3) CART 算法、(4) SPRINT 算法。通常,一個(gè)多指標(biāo)決策問(wèn)題由以下3個(gè)要素構(gòu)成:1 .決策問(wèn)題的指標(biāo)等于或大于2個(gè)。2 .指標(biāo)衡量標(biāo)準(zhǔn)不同,即眾多指標(biāo)之間沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),難以進(jìn)行相互比較。3 .指標(biāo)導(dǎo)向的不一致性。簡(jiǎn)答題:1、醫(yī)學(xué)信息決策:是指在進(jìn)行醫(yī)學(xué)決策時(shí)不僅僅憑經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué),而是經(jīng)過(guò)相關(guān)信息分析后所做出的決策?;卺t(yī)學(xué)信息的決策常常比較復(fù)雜,也會(huì)面臨很多不確定的情況,以及較為復(fù)雜的

10、信息分析方法和多種決策方案的選擇。2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificialneuralnetwork , ANN),亦稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neuralnetwork , NN),是一 種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng),由大量處理單元(神經(jīng)元,neurons)廣泛互連而成的網(wǎng)絡(luò),反映人腦的基本特性,是對(duì)人腦的抽象、簡(jiǎn)化和模擬。它可用電子或 光電元件實(shí)現(xiàn),也可用軟件在常規(guī)計(jì)算機(jī)上仿真,或者說(shuō)是一種具有大量連接的并行分布處理器,它具有通過(guò)學(xué)習(xí)獲取知識(shí)并解決問(wèn)題的能力,且知識(shí)是分布存儲(chǔ)在連接權(quán)(對(duì)應(yīng)于生物神經(jīng)元的突觸)中,而不是像常規(guī)計(jì)算機(jī)那樣按地址存在特定的存儲(chǔ)單元中。 它 是基于神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)

11、學(xué)、物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及工程等學(xué)科的一種技術(shù)。3、決策樹(shù)(decisiontree):是一種能夠有效地表達(dá)復(fù)雜決策問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。是一種類似于流 程圖的樹(shù)狀結(jié)構(gòu),它表述了在不同條件下會(huì)得到特定的輔助決策值的一種規(guī)則,或者每 個(gè)決策可能引出多個(gè)事件而導(dǎo)致不同的結(jié)果。4、靈敏度分析:檢驗(yàn)和評(píng)估決策樹(shù)求解的過(guò)程及其呈現(xiàn)在數(shù)據(jù)上的變化行為稱為靈敏度分 析。5、1 .醫(yī)學(xué)信息決策有哪些特性 ?2 .決策有哪些分類?3 .簡(jiǎn)要說(shuō)明決策的基本步驟。4 .信息分析與決策的關(guān)系是什么 ?5 .什么是定性決策?什么是定量決策??jī)烧呤鞘裁搓P(guān)系?1 .什么是決策樹(shù)?決策樹(shù)是如何表示的?決策樹(shù)有彳f么用途?2 .簡(jiǎn)述I

12、D3算法的基本思想。3 .本章中心血管病患者住院時(shí)間分析的案例中,提取的分類規(guī)則是什么?4 .請(qǐng)改變心血管病患者住院時(shí)間分析挖掘模型的參數(shù)設(shè)置,來(lái)查看各個(gè)參數(shù)對(duì)決策樹(shù)的影響我口果希望生成的樹(shù)為二叉機(jī)t應(yīng)該做何種改變?1 .線性優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型包含哪幾個(gè)部分?2 .什么是松弛變量?3 .離散優(yōu)化模型與線性優(yōu)化模型比較有哪些特點(diǎn)?4 .求解離散優(yōu)化問(wèn)題可否先解相應(yīng)的線性優(yōu)化問(wèn)題,然后用湊整的辦法來(lái)求得最優(yōu)整數(shù)解,并請(qǐng)說(shuō)明原因?1 .什么是多目標(biāo)決策?它的應(yīng)用有何特殊性?2簡(jiǎn)述多目標(biāo)決策的特點(diǎn)。3在多目標(biāo)決策中怎樣對(duì)決策指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理?4.哪些方法可以確定決策指標(biāo)的權(quán)重?1 .簡(jiǎn)述層次分析法的

13、基本原理及基本步驟。2 .什么是仿真模擬?敘述仿真模擬的一般步驟。3 .如何生成服從離散概率分布的抽樣序列?4 .如何生成服從連續(xù)概率分布的抽樣序列?5 .在本章第一節(jié)敘述的生成服從連續(xù)概率分布的抽樣序列的一般方法中,用隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器 生成的均勻分布隨機(jī)序列是作何用?6 .在Excel中有幾種方法可以生成服從連續(xù)概率分布的抽樣序列?請(qǐng)舉例說(shuō)明。7 .請(qǐng)簡(jiǎn)要舉例說(shuō)明仿真模擬的典型用途。8 .在應(yīng)用仿真模擬的方法時(shí),應(yīng)當(dāng)注意什么問(wèn)題?1 .分別簡(jiǎn)述等價(jià)關(guān)系、等價(jià)類以及論域劃分的定義。2 .分別簡(jiǎn)述集合X的上近似集與下近似集的定義。3 .分別簡(jiǎn)述集合 X的正域、負(fù)域與邊界域的定義。4 .簡(jiǎn)述粗糙集的定

14、義。5 .分別簡(jiǎn)述集合確定度的定義和性質(zhì)。6 .分別簡(jiǎn)述屬性依賴度的定義和性質(zhì)。7 .分別簡(jiǎn)述在代數(shù)觀和信息觀描述下的屬性必要性、屬性約簡(jiǎn)和核的定義。8 .分別簡(jiǎn)述信息嫡和條件信息嫡的定義。9 .分別簡(jiǎn)述在代數(shù)觀和信息觀描述下的屬性重要性的定義。10 .分別簡(jiǎn)述基于屬性依賴度和條件信息嫡的屬性約簡(jiǎn)算法。11 .分別簡(jiǎn)述決策規(guī)則的定義、決策規(guī)則可信度的定義和性質(zhì)。1 .分別簡(jiǎn)述等價(jià)關(guān)系、等價(jià)類以及論域劃分的定義。2 .分別簡(jiǎn)述集合X的上近似集與下近似集的定義。3 .分別簡(jiǎn)述集合 X的正域、負(fù)域與邊界域的定義。4 .簡(jiǎn)述粗糙集的定義。5 .分別簡(jiǎn)述集合確定度的定義和性質(zhì)。6 .分別簡(jiǎn)述屬性依賴度的

15、定義和性質(zhì)。7 .分別簡(jiǎn)述在代數(shù)觀和信息觀描述下的屬性必要性、屬性約簡(jiǎn)和核的定義。8 .分別簡(jiǎn)述信息嫡和條件信息嫡的定義。9 .分別簡(jiǎn)述在代數(shù)觀和信息觀描述下的屬性重要性的定義。10 .分別簡(jiǎn)述基于屬性依賴度和條件信息嫡的屬性約簡(jiǎn)算法。11 .分別簡(jiǎn)述決策規(guī)則的定義、決策規(guī)則可信度的定義和性質(zhì)。1 .何謂人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?它有哪些特征?2 .生物神經(jīng)元由哪幾部分構(gòu)成 如一部分的作用是什么 ?3 .什么是人工神經(jīng)元?它有哪些連接方式?4 . B-P算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是什么 ?簡(jiǎn)述B-P算法的學(xué)習(xí)過(guò)程。5 .試?yán)肕S SQL 2005智能工具之ANN算法模擬一臨床診斷分析。1 .簡(jiǎn)述新型決策支持系統(tǒng)和傳

16、統(tǒng)決策支持系統(tǒng)之間的區(qū)別。2 .簡(jiǎn)述醫(yī)療專家系統(tǒng)的定義以及其局限性。3 .什么是臨床決策支持系統(tǒng) ?臨床決策支持系統(tǒng)由哪幾部分組成 ?簡(jiǎn)述臨床決策支持系統(tǒng)用 戶的需求?4 .簡(jiǎn)述醫(yī)院管理決策支持系統(tǒng)涉及哪些決策分析。5 .簡(jiǎn)述HELP中用藥合理性檢查報(bào)警系統(tǒng)的工作過(guò)程。6 .簡(jiǎn)述傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)無(wú)法直接滿足決策分析需求的原因。7 .簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義、基本特征和結(jié)構(gòu)。8 .簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。9 .簡(jiǎn)述OLAP的定義和存儲(chǔ)形式。10 .簡(jiǎn)述多維數(shù)據(jù)分析哪些操作。11 .簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的定義、以及數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)關(guān)系。4、應(yīng)用題:最可能患胰腺癌者包括 40歲以上,中腹部疼痛持續(xù)13周的人。假

17、設(shè)這類人中胰腺癌的發(fā) 生率為12%。如有一種不冒什么風(fēng)險(xiǎn)的早期診斷方法對(duì)胰腺癌的檢出率為80% (敏感度),但對(duì)有類似癥狀的非胰腺癌患者的假陽(yáng)性率為5% ,用此法診斷確診的胰腺癌患者手術(shù)死亡率為10%,治愈率為 45%。根據(jù)上述疾病概率,診斷概率和死亡、治愈概率,如對(duì) 1000 人進(jìn)行診斷、治療,其所獲得的益處,是否比不進(jìn)行診斷檢查和手術(shù)更大?可以用一個(gè)決策 樹(shù)(下圖)進(jìn)行分析比較。答案:從以上決策樹(shù)可見(jiàn),不作該項(xiàng)檢查的死亡者為12例,均為胰腺癌病人。用該項(xiàng)檢查手術(shù)后死亡12.5人,其中有5例為非胰腺癌病人。而且新的檢查使44例非胰腺癌患者的胰腺功能因手術(shù)而可能受到損害。因此這項(xiàng)檢查對(duì)病人是弊

18、大于利,不宜使用。2、某一地區(qū)患有癌癥的人占0.005,患者對(duì)一種試驗(yàn)反應(yīng)是陽(yáng)性的概率為0.95,正常人對(duì)這種試驗(yàn)反應(yīng)是陽(yáng)性的概率為0.04,現(xiàn)抽查了一個(gè)人,試驗(yàn)反應(yīng)是陽(yáng)性,問(wèn)此人是癌癥患者的概率有多大?現(xiàn)在來(lái)分析一下結(jié)果的意義.1)這種試驗(yàn)對(duì)于診斷一個(gè)人是否患有癌癥有無(wú)意義?2)檢出陽(yáng)性是否一定患有癌癥?4 .指標(biāo)之間的矛盾性。某一指標(biāo)的完善往往會(huì)損害其他指標(biāo)的實(shí)現(xiàn),即改進(jìn)某一指標(biāo) 值可能會(huì)使其他指標(biāo)值變壞。5 .定性指標(biāo)和定量指標(biāo)混合。、不同量綱指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化簡(jiǎn)單線性加權(quán)法是一種常用的多屬性決策方法,先確定各決策指標(biāo)的權(quán)重, 再對(duì)決策矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,求出各方案的線性加權(quán)指標(biāo)平均值,并以此

19、作為各可行方案排序的依據(jù)。 應(yīng)該注意,簡(jiǎn)單線性加權(quán)法對(duì)決策矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化處理,應(yīng)當(dāng)使所有的指標(biāo)正向化。求滿意解的3種方式:(1)取距理想解最近的方案為滿意方案;(2)取距負(fù)理想解最遠(yuǎn)的方案為滿意方案;(3)取距理想解最近且距負(fù)理想解最遠(yuǎn)的方案為滿意方案。層次分析法(The analytic hierarchy process)簡(jiǎn)稱AHP ,在20世紀(jì)70年代中期由美國(guó) 運(yùn)籌學(xué)家托馬斯塞蒂(T.L.Saaty)正式提出。它是一種定性和定量相結(jié)合的、系統(tǒng)化、層 次化的分析方法。層次分析法(analytichierarchyprocess , AHP)是定性分析和定量分析相結(jié)合的、多準(zhǔn)則的一種決策方法

20、,其特點(diǎn)是在對(duì)復(fù)雜決策問(wèn)題的本質(zhì)、影響因素及其內(nèi)在關(guān)系等進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,利用較少的定量信息使決策過(guò)程數(shù)學(xué)化,從而為多目標(biāo)、多準(zhǔn)則或無(wú)結(jié)構(gòu)特性的復(fù)雜決策問(wèn)題提供定量依據(jù)。嫡值法是一種客觀賦權(quán)法,依據(jù)各指標(biāo)值所包含的信息量的大小來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重。一個(gè)好的遞階層次結(jié)構(gòu)對(duì)解決問(wèn)題極為重要,因此在建立遞階層次結(jié)構(gòu)時(shí),應(yīng)注意到:(1)從上到下順序地存在支配關(guān)系,用直線段(作用線)表示上一層次因素與下一層次因素之間的關(guān)系,同一層次及不相鄰元素之間不存在支配關(guān)系。(2)整個(gè)結(jié)構(gòu)不受層次限制。(3)最高層只有一個(gè)因素,每個(gè)因素所支配元素一般不超過(guò) 9個(gè),元素過(guò)多可進(jìn)一步分(4)對(duì)某些具有子層次結(jié)構(gòu)可引入虛元

21、素,使之成為典型遞階層次結(jié)構(gòu)。例1選拔干部模型對(duì)三個(gè)干部候選人 y1、y2、y3,按選拔干部的五個(gè)標(biāo)準(zhǔn):品德、才能、資歷、年齡和群眾關(guān)系,構(gòu)成如下層次分析模型:假設(shè)有三個(gè)干部候選人y1、y2、y3,按選拔干部的五個(gè)標(biāo)準(zhǔn):品德,才能,資歷,年齡和群眾關(guān)系,構(gòu)成如下層次分析模型。畫(huà)出層次分析 圖例2,選拔干部考慮5個(gè)條件:品德x1 ,才能x2,資歷x3,年齡x4,群眾關(guān)系x5。某決 策人用成對(duì)比較法,得到成對(duì)比較陣如下:a14 = 5表示品德與年齡重要性之比為5,即決策人認(rèn)為品德比年齡重要。兩個(gè)計(jì)算機(jī)模擬實(shí)例-報(bào)童問(wèn)題仿真和人口模型粗糙集在應(yīng)用中的優(yōu)點(diǎn)1 .粗糙集分析數(shù)據(jù)不需要先驗(yàn)知識(shí).2 .粗糙

22、集理論是適合大數(shù)據(jù)集分析的強(qiáng)大工具.3 .粗糙集提供了含糊I念的數(shù)學(xué)描述,并可計(jì)算.粗糙集(roughset, RS)理論是一種能有效地處理不精確、不一致和不完備的數(shù)學(xué)工具,它可以從大量數(shù)據(jù)中分析、推理、挖掘隱含知識(shí)及規(guī)律,為智能信息處理和計(jì)算機(jī)應(yīng)用提供了有 效的方法。粗糙集理論的主要優(yōu)點(diǎn)是不需要數(shù)據(jù)的任何先驗(yàn)和附加知識(shí),這有別于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)、 概率、隨機(jī)、證據(jù)理論及模糊方法等。決策表是一類特殊而重要的知識(shí)表達(dá)系統(tǒng),它指當(dāng)滿足某些條件時(shí),決策(行為)應(yīng)當(dāng)怎樣進(jìn)行。多數(shù)決策問(wèn)題都可以用決策表形式來(lái)表示,這一工具在決策應(yīng)用中起著重要的作用。給定類C的粗糙集定義用兩個(gè)集合近似:C的下近似和C的上近似。

23、C的下近似由一些這樣的數(shù)據(jù)樣本組成,根據(jù)關(guān)于屬性的知識(shí),它們毫無(wú)疑問(wèn)屬 于CoC的上近似由所有這樣的樣本組成,根據(jù)關(guān)于屬性的知識(shí), 它們不可能被認(rèn)為不屬于Co類C的下近似和上近似如圖所示。其中,每個(gè)矩形區(qū)域代表一個(gè)等價(jià)類。判定規(guī)則可以對(duì)每個(gè)類產(chǎn)生。通常,使用判定表表示這些規(guī)則??蛻艟幪?hào)贊揚(yáng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的挑選產(chǎn)品時(shí)間距最后-次銷客戶流失否970102否是長(zhǎng)是970230是否長(zhǎng)是980304是是很長(zhǎng)是980625否是正常否990211是否長(zhǎng)否990327否是很長(zhǎng)是表中的970230、980304、990211客戶的“贊揚(yáng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品”屬性是相似的;980304、990327客戶的“挑選產(chǎn)品時(shí)間很長(zhǎng)”

24、和“客戶流失”屬性是相似的;970230、990211客戶的“贊揚(yáng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品”、“挑選產(chǎn)品時(shí)間很長(zhǎng)”和“距最后一次銷售時(shí)間”屬性是相似的;這樣,圍繞“贊揚(yáng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品”屬性就可以產(chǎn)生兩個(gè)初等集合:970230、980304、990211和970102、980625、990327;而“贊揚(yáng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品”和“挑選產(chǎn)品時(shí)間很長(zhǎng)”屬性可以生成三個(gè)初等集合:970102、980625、990327、970230、990211和980304。因?yàn)榭蛻?70230已經(jīng)流失,而客戶 990211沒(méi)有流失,由于屬性“贊揚(yáng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品”、“挑選產(chǎn)品時(shí)間很長(zhǎng)”和“距最后一次銷售時(shí)間”是相似的。因此,客戶流

25、失不能以屬性“贊揚(yáng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品”、“挑選產(chǎn)品時(shí)間很長(zhǎng)”和“距最后一次銷售時(shí)間”作為特征進(jìn)行描述。而970230、990211就是邊界實(shí)例,即它們不能根據(jù)有效知識(shí)進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆诸?。余下的客?970102、980304和990327所顯示的特征,可以將他們確定為已經(jīng)流失的客戶。當(dāng)然,也不 能排除970230和990211已經(jīng)流失,而 980625毫無(wú)疑問(wèn)沒(méi)有流失。所以客戶集合中“流失”的下近似集合是970102、980304、990327,上近似集合是970102、970230、 980304、 990211、 990327。同樣,980625沒(méi)有流失,但是不能排除970230和990211流失

26、。因此,客戶“沒(méi)有流失”概念的下近似是980625,上近似是970230、980625、990211。魯棒性就是系統(tǒng)的健壯性。它是在異常和危險(xiǎn)情況下系統(tǒng)生存的關(guān)鍵。比如說(shuō),計(jì)算機(jī)軟件在輸入錯(cuò)誤、磁盤故障、網(wǎng)絡(luò)過(guò)載或有意攻擊情況下,能否不死機(jī)、不崩潰,就是該軟 件的魯棒性。所謂“魯棒性”,是指控制系統(tǒng)在一定(結(jié)構(gòu),大小)的參數(shù)攝動(dòng)下,維持某 些性能的特性。根據(jù)對(duì)性能的不同定義, 可分為穩(wěn)定魯棒性和性能魯棒性。以閉環(huán)系統(tǒng)的魯棒性作為目標(biāo)設(shè)計(jì)得到的固定控制器稱為魯棒控制器。5 .本章慢性進(jìn)行性肝衰竭的例子中,假設(shè)了肝活組織檢查能夠100%地區(qū)分肝炎和肝硬化,這在臨床上是不可能的。如果假設(shè)患有肝炎的肝

27、活檢檢出率為90%,誤診為肝硬化的可能性為10%。如果病人患有肝硬化的肝活檢檢出率為95%,誤診為肝炎的可能性為 5%。求解最優(yōu)治療方案,并利用電子表格做靈敏度分析,求出閾值。提示:本例中大家使用轉(zhuǎn)換后的概率樹(shù),相關(guān)概率的知識(shí)本書(shū)后面會(huì)進(jìn)一步講解。圖2-41原來(lái)的概率樹(shù)圖242轉(zhuǎn)換后的概率樹(shù)6 .王老漢,58歲,最近被上海某大學(xué)附屬醫(yī)院診斷出患有一種特殊類型的腦瘤,這種類型腦瘤中的50%病例表現(xiàn)為良性,50%表現(xiàn)為惡性。王老漢的生命將取決于該瘤的類型(良性或惡性)以及是否切除該瘤。表 25說(shuō)明了根據(jù)王老漢的生命能夠被維持的時(shí)間的估計(jì)。表2-5王老漢的生命能夠被維持的時(shí)間良性3年5年惡性3年1年

28、專家在決定是否切除腦瘤之前,為了更好地評(píng)估該腦瘤的狀況,進(jìn)行了探查手術(shù)。如果該腦瘤為良性,這種探查手術(shù)的檢出率為75%。如果是惡性腦瘤,這種探查手術(shù)的檢出率為65%。探查手術(shù)由于麻醉等因素有5%的可能性使病人失去生命。試問(wèn):如果沒(méi)有進(jìn)行任何探查手術(shù),那么,王老漢必須決定是否切除該腫瘤。如果進(jìn)行探查手術(shù),那么王老漢將要根據(jù)探查手術(shù)的結(jié)果決定是否切除該腦瘤。(1)對(duì)該醫(yī)學(xué)診斷問(wèn)題畫(huà)出決策樹(shù);為了求解決策樹(shù)需要計(jì)算哪些概率?并求解決策策略,使王老漢的生命能夠被維持的時(shí)間最大化;(2)王老漢的兒女們希望在第 2年或第3年有他們的孩子。假設(shè)王老漢想要看到他的孫 輩們的可能性最大,這將如何影響他的決策?5

29、 .本章慢性進(jìn)行性肝衰竭的例子中,假設(shè)了肝活組織檢查能夠100%地區(qū)分肝炎和肝硬化,這在臨床上是不可能的。如果假設(shè)患有肝炎的肝活檢檢出率為90%,誤診為肝硬化的可能性為10%。如果病人患有肝硬化的肝活檢檢出率為95%,誤診為肝炎的可能性為 5%。求解最優(yōu)治療方案,并利用電子表格做靈敏度分析,求出閾值。提示:本例中大家使用轉(zhuǎn)換后的概率樹(shù),相關(guān)概率的知識(shí)本書(shū)后面會(huì)進(jìn)一步講解。圖2-41原來(lái)的概率樹(shù)圖242轉(zhuǎn)換后的概率樹(shù)6 .王老漢,58歲,最近被上海某大學(xué)附屬醫(yī)院診斷出患有一種特殊類型的腦瘤,這種類型腦瘤中的50%病例表現(xiàn)為良性,50%表現(xiàn)為惡性。王老漢的生命將取決于該瘤的類型(良性或惡性)以及是

30、否切除該瘤。表 25說(shuō)明了根據(jù)王老漢的生命能夠被維持的時(shí)間的估計(jì)。表2-5王老漢的生命能夠被維持的時(shí)間腦瘤類型切除腦瘤保留腦瘤良性3年5年惡性3年1年專家在決定是否切除腦瘤之前,為了更好地評(píng)估該腦瘤的狀況,進(jìn)行了探查手術(shù)。如果該腦瘤為良性,這種探查手術(shù)的檢出率為75%。如果是惡性腦瘤,這種探查手術(shù)的檢出率為65%。探查手術(shù)由于麻醉等因素有5%的可能性使病人失去生命。試問(wèn):如果沒(méi)有進(jìn)行任何探查手術(shù),那么,王老漢必須決定是否切除該腫瘤。如果進(jìn)行探查手術(shù),那么王老漢將要根據(jù)探查手術(shù)的結(jié)果決定是否切除該腦瘤。(1)對(duì)該醫(yī)學(xué)診斷問(wèn)題畫(huà)出決策樹(shù);為了求解決策樹(shù)需要計(jì)算哪些概率?并求解決策策略,使王老漢的生

31、命能夠被維持的時(shí)間最大化;(2)王老漢的兒女們希望在第 2年或第3年有他們的孩子。假設(shè)王老漢想要看到他的孫 輩們的可能性最大,這將如何影響他的決策?1 .有人提出舌癌手術(shù)治療的新方案,試行5例,有4例成功(病人生存5年以上),據(jù)此認(rèn)為新方案的成功率為 80%。該推斷可靠嗎?為什么?2 .有20瓶“冬令補(bǔ)膏”,所裝補(bǔ)膏的瓶中,有5只瓶口高低不勻(屬次品)?,F(xiàn)從中任取3瓶,求最多取到1瓶是次品的概率。3 .對(duì)任意兩個(gè)事件 A和B,證明以下不等式:P(AB) & P(A) W P(A+B) & P(A)+P(B)成立。4 .為了提高抗生素生產(chǎn)的產(chǎn)量和質(zhì)量,常需使一大批菌種發(fā)生變異,并

32、選取一小部分變異個(gè)體(菌株)進(jìn)行培養(yǎng),然后從中篩選出優(yōu)良的菌株。設(shè)優(yōu)良菌株出現(xiàn)的概率p=0.05,問(wèn):選取多少個(gè)變異個(gè)體(菌株)進(jìn)行培養(yǎng),就能以95%的把握從中至少選到1個(gè)優(yōu)良菌株?(提示:由于從大批誘變的菌種中僅選取小部分菌株進(jìn)行培養(yǎng),所以可認(rèn)為每個(gè)菌株為優(yōu)良的概率保持不變)。5 .某藥廠生產(chǎn)某種針劑以 100支為一批。在進(jìn)行抽樣檢查時(shí),只從每批中抽取10支來(lái)檢查,若發(fā)現(xiàn)其中有不合格品,則認(rèn)為這一批產(chǎn)品就不合格。假定每100支針劑中本合格品最多不超過(guò)4支,且具有如下表所示的概率分布,求各批針劑通過(guò)檢查(即抽樣檢查的20支針劑都是合格品)的概率。每100支針劑中的不合格品數(shù)01234概率0.1

33、0.30.30.20.16 .某藥對(duì)某病的治愈率為0.6,無(wú)效率為0.4。如用該藥治某病 5例,問(wèn):預(yù)期治愈幾例的可能性最大?7 .下面兩表是否可作為離散型隨機(jī)變量的分布列?為什么?Ai-102P-0.50.90.6A-102P0.60.10.158.設(shè)隨機(jī)變量 A的分布列如下,試求:MA, M(A2) , M(3A2+5)。A-2-102P0.40.30.20.19 .有L升經(jīng)過(guò)紫外線消毒的自來(lái)水,其中含有n個(gè)大腸桿菌。今從其中任取一升水檢驗(yàn),求這升水中所含大腸桿菌的個(gè)數(shù)的概率分布。10 .設(shè)一藥物對(duì)某種病的治愈率為0.8,如果有10個(gè)此種疾病病人用該藥治療,試求治愈人數(shù)A的分布律并求至少有

34、 3個(gè)人被治愈的概率。11 .某地胃癌的發(fā)病率為0. 01%,現(xiàn)普查5萬(wàn)人,其中沒(méi)有胃癌病人的概率是多少?胃癌病人少于5人的概率是多少?12 . AN(0, 1),已知:(1)a=0. 20; (2)a=0.10; (3)a=0.02,試求相應(yīng)的 u a 值。1 一213.設(shè) lnA N(1 , 2),求:(1)P(1<A<2) ; (2)MA 和 DA。25.請(qǐng)用圖解法求解下述線性優(yōu)問(wèn)題。(1)MaxZ=40 X1+50X2s.t x1 - 2x2 : = 404x1 3x2 :二= 120Xi, x2 >=0(2)MinZ=6 x1+3x25 .t 2x1 4x2 =16

35、4x1 3x2 = 24x1, x2 >=06 .請(qǐng)用Excel求解下述線性優(yōu)化問(wèn)題,并給出其靈敏度分析報(bào)告。(1)MaxZ= x1+x2s.t 8x1 6x2 = 244x1 6x2 2-122x2 = 4x1, x2 >=0(2)MinZ=6 x1+4 x2s.t 2x1 x2 =13x1 4x2 =1.5x1, x2 >=07.請(qǐng)用Excel的電子表格建立下述模型并求解。MaxZ=220 x1 +80 x2s.t5xi 2x2 -162x1 - x2 = 4-x1 2x2 = 4x1, x2 >=0x1, x2是整數(shù)8.請(qǐng)用分枝定界法求解下述離散優(yōu)化問(wèn)題。MaxZ

36、=20 X1+10X2s.t5x1 4x2 二=242x1 5x2 =13xi, x2 >=0x1, x2是整數(shù)9 .某汽車醫(yī)療隊(duì)從甲、乙、丙三所省級(jí)醫(yī)院抽調(diào)醫(yī)護(hù)人員,配備必要設(shè)備去A、B、C、D四個(gè)貧困縣進(jìn)行巡回醫(yī)療扶貧,各醫(yī)院抽調(diào)的人數(shù)、各縣需要人數(shù)以及從醫(yī)院到各縣 的人均費(fèi)用如表4-6所示,如何安排可使總費(fèi)用最小。請(qǐng)?jiān)陔娮颖砀裆辖⒛P筒⑶蠼?。?6人均分配表人均費(fèi)用(單元白兀)醫(yī)院抽出人ABCD數(shù)甲291079乙13425丙84257縣需求人數(shù)384610 .某營(yíng)養(yǎng)專家要為老年人研究一套早餐,需做到高熱量、高鈣、高蛋白、高纖維。但是要低脂肪和低膽固醇。因此,早餐要包括至少420c

37、al熱量,5mg鐵,400mg鈣,20g蛋白質(zhì)和12g纖維素。另外,需要限制脂肪的含量不超過(guò)20g,膽固醇的含量不超過(guò) 30mgo如果選擇下列的備選食物,并在表4-7中列出了可用來(lái)準(zhǔn)備一份標(biāo)準(zhǔn)早餐菜單的備選食物的營(yíng)養(yǎng)成分和價(jià)錢?,F(xiàn)要決策的問(wèn)題是:營(yíng)養(yǎng)專家如何以“既能滿足營(yíng)養(yǎng),又能做到成本最低” 的原則搭配早餐?請(qǐng)?jiān)陔娮颖砀裆辖⑦@個(gè)模型并求解。表47標(biāo)準(zhǔn)早餐菜單的備選食物早餐食 物熱量(cal)脂肪(g)膽固醇(mg)鐵(mg)鈣(mg)蛋白質(zhì)(mg)纖維素(mg)成本(美元)1.谷糠/杯9000620350.182.谷物/杯11020448420.223.燕麥/杯10020212530.10

38、49/杯902038640.125.雞蛋/個(gè)755270130700.106.熏肉/353800200.09片7.橙子/ 個(gè)6500052110.408.牛奶2%/杯1004120250900.169.橙汁/ 杯1200003100.5010.小麥面包/片6510126330.075 杲醫(yī)院欲打大規(guī)模,后 6個(gè)方案可行,設(shè)為A1,A2,,A 10。通過(guò)投資回收率f1、業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率f2、借款額f3考察各方案的優(yōu)劣。各方案在各項(xiàng)目標(biāo)上的取值見(jiàn)下表,試找出非劣解,并從中選一個(gè)“較好解”。力殺投資回收率f1業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率f2借款額f3 (10萬(wàn)元)A111.5%2%5A211%3%2A12%2%3A410%

39、2.5%2.5A513%1%8A612.5%0.5%96某醫(yī)院進(jìn)行內(nèi)部裝修, 有3種可選擇的施工方案 A 1、A 2、A 3。3項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)如下表, 試選擇最優(yōu)施工方案。力殺工程成本f1工程工期f2勞動(dòng)消耗f3工程質(zhì)量f4投資額f5A18122600095350A212112400092400A61427000983007 某藥廠為開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品, 擬定了 5個(gè)投資方案,各方案的決策指標(biāo)有投資額、期望凈現(xiàn)值、 風(fēng)險(xiǎn)盈利值、風(fēng)險(xiǎn)損失值(單位均為:萬(wàn)元),如下表。試對(duì)投資方案的優(yōu)劣進(jìn)行排序。力殺投資額G1期望凈現(xiàn)值G2風(fēng)險(xiǎn)盈利值G3風(fēng)險(xiǎn)損失值G4A4.204.203.730.373A29.085.70

40、4.711.499A34.253.202.820.373A8.274.254.541.213A55.602.752.300.7032 .對(duì)案例1的3個(gè)子目標(biāo)(等候的時(shí)間、人員服務(wù)態(tài)度和硬件設(shè)施條件),用Saaty兩兩成對(duì)比較的方法,構(gòu)造成對(duì)比較矩陣。3 .對(duì)例4的成對(duì)比較判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。4某研究者欲評(píng)價(jià)醫(yī)院績(jī)效,構(gòu)建如圖6 20所示的層次分析結(jié)構(gòu)模型,試運(yùn)用所學(xué)的層次分析法構(gòu)造成對(duì)比較矩陣,并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)和計(jì)算層次總排序權(quán)重。圖620醫(yī)院績(jī)效評(píng)價(jià)層次分析結(jié)構(gòu)模型4 .在本章第一節(jié)敘述的生成服從連續(xù)概率分布的抽樣序列的一般方法中,用隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器 生成的均勻分布隨機(jī)序列是作何用?5 .在Excel中有幾種方法可以生成服從連續(xù)概率分布的抽樣序列?青舉例說(shuō)明。6 .請(qǐng)簡(jiǎn)要舉例說(shuō)明仿真模擬的典型用途。7 .在應(yīng)用仿真模擬的方法時(shí),應(yīng)當(dāng)注意什么問(wèn)題?8 .某藥廠生產(chǎn)的某種保健成藥品次品率分布如表79所示,若1片次品的成藥被混入正品出廠,其賠償費(fèi)為 2. 48元。每批生產(chǎn)1500片。因此,工廠打算添置一套檢驗(yàn)裝置,在生 產(chǎn)過(guò)程中檢驗(yàn)藥品,自動(dòng)將次品剔除,但是每批需要花費(fèi)280元。求:(1)比較每批生產(chǎn)1300、1400、1500、1

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