1) decision making resulting matrix
决策生成矩阵
2) decision matrix
决策矩阵
1.
An algorithm program of comprehensive evaluation system of decision matrix with time divided layers structure;
一种基于时间分层决策矩阵的综合评价算法
2.
The concept of interval number and the method to normalize the decision matrix are introduced.
针对群决策中基于区间数决策矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性问题,提出了一种分析方法。
3.
The multiple attribute decision making problem is introduced and an optimization model is developed on the basis of incomplete complementary judgment matrix provided by the decision maker and the decision matrix to determine attribute weights by Lagrange multiplier method.
依据残缺互补判断矩阵和决策矩阵,构建了求解指标权重的最优化模型。
3) Decision-making matrix
决策矩阵
1.
A method of entropy for obtaining the attribute weights of interval numbers decision-making matrix;
确定区间数决策矩阵属性权重的方法——熵值法
2.
A New for Priority of Decision-making Matrix Method Based on Possibility Degree;
基于可能度的决策矩阵排序的一种新方法
3.
On which basis,the intuitionistic fuzzy decision-making matrix is built up,and the ranking method of feasible scheme is given.
用直觉模糊值表示可行方案指标的不确定信息,综合考虑了方案满足指标的可能性、不满足的可能性和未知的可能性3个方面的因素,给出了直觉模糊决策矩阵的建立方法和可行方案优劣度排序方法。
5) fuzzy decision-making matrix
Fuzzy决策矩阵
6) Generator matrix
生成矩阵
1.
Based on generator matrix and check matrix of linear code over , the necessary condi<IMG SRC="IMAGE/09180192.
利用Z2k-线性码的生成矩阵及检验矩阵,给出了Z2k-线性码为自对偶码的必要条件,并给出了由一个Z2k-线性码构造Z2k-线性码的两种方法。
2.
An identification scheme based on a generator matrix of error-correcting codes over GF(q) is proposed, it is proved that the given protocol is a zero-knowledge interactive proof in the random oracle model, and it is shown that the scheme is secure when parameters are selected properly.
基于GF(q)上纠错码的生成矩阵提出了一身份验证方案,证明了在随机预言模型中给出的协议是一零知识交互证明,并显示出通过参数的适当选取,此方案是安全的。
3.
An identification scheme based on a generator matrix of rank distance codes over GF(q N) ( q is a prime) is proposed in this paper.
基于 GF ( q N ) ( q为素数 )上秩距离码的生成矩阵 ,本文提出了一个认证方案 ,证明了在随机预言模型中给出的协议是一个零知识交互证明 ,并表明通过参数的选取 ,此方案是安全的。
补充资料：Ansys模型生成
Ansys模型生成：
有限元分析的最终目地是数学地重现一个实际工程系统的行为。换言之，这分析必须是一个物理原型的准确数学模型。
从广义上，这模型包含所有的节点，单元，材料特性，实常量，边界条件，和用于描述这物理系统的其它特征。
Ansys模型生成有以下方法：
1，在Ansys创建一个实体模型。
2，直接生成。
3，输入一个在CAD创建的模型。
Ansys模型生成的典型步骤：
1，计划方案
在开始模型生成时，将有意无意地做一些将怎样对物理系统数学摹拟的决定：
分析目地是什麽？对物理系统的全部还是部分建模？模型包含多少细节？将用哪类单元？网格密度是多少？总之，要平衡好计算成本（CPU运算时间等）和分析结果的准确性。计划阶段的决定将很大程度上影响分析的成败。
2，确定分析目地，它依赖于教育程度，经验，专业判断。
3，选择模型类型，
线模型可用于2维或3维梁和管结构，也可做3维轴对称壳结构的2维模型。
通常用直接生成法产生模型。
2维实体模型用于薄的面结构（面应力），有恒定剖面的“无限长”结构（面应变），或轴对称实体结构。
3维壳模型用于3维薄壳结构。
3维实体模型用于既无恒定剖面又不是轴对称的实体结构
4，选择单元类型
线性单元（无中间节点），应用时要避免蜕变单元形状出现在关键区域。尽量避免用过度变形的线性单元
高级单元（有中间节点），对有蜕变单元形状（2维三角形单元，3维四面体单元）的结构分析，它会比线性单元产生更好的结果。
5，对结合不同单元的限制。
在直接结合不同单元时，若它们有不同的自由度，则分析运算时将不能在不同单元之间传递正确的力和力矩，因为它们在相交处不相容。
两个单元相兼容，它们必须有相同的自由度，相同数量和类型的位移自由度，旋转自由度，而且，这些自由度必须沿相交处单元边界上连续地相互叠合在一起。
6，充分利用对称性。
许多物体具有对称性，如重复对称，镜像对称，轴对称。利用对称性可以大大地减小模型的尺寸减少运算时间。
三维轴对称结构可以用等同的二维型式来代表。而二维轴对称分析比等同的三维分析更准确。
理论上一个完全轴对称模型只能承受轴对称载荷，然而在许多场合轴对称结构将承受非轴对称载荷，这时就要用一种特殊单元，轴对称谐单元如PLANE25, SHELL61, PLANE75, PLANE78, FLUID81, 和 PLANE83 。。
7，决定包含多少细节
在实体模型中不必要包含一些不重要的小细节，因为它们只会使模型更复杂。但是在一些结构中，象导角或孔等的小细节可能是最大应力集中的地方，这时它们就很重要，这取决于分析目地，必须对结构的预期行为有足够的理解以做出决定。
有限元分析的最终目地是数学地重现一个实际工程系统的行为。换言之，这分析必须是一个物理原型的准确数学模型。
从广义上，这模型包含所有的节点，单元，材料特性，实常量，边界条件，和用于描述这物理系统的其它特征。
Ansys模型生成有以下方法：
1，在Ansys创建一个实体模型。
2，直接生成。
3，输入一个在CAD创建的模型。
Ansys模型生成的典型步骤：
1，计划方案
在开始模型生成时，将有意无意地做一些将怎样对物理系统数学摹拟的决定：
分析目地是什麽？对物理系统的全部还是部分建模？模型包含多少细节？将用哪类单元？网格密度是多少？总之，要平衡好计算成本（CPU运算时间等）和分析结果的准确性。计划阶段的决定将很大程度上影响分析的成败。
2，确定分析目地，它依赖于教育程度，经验，专业判断。
3，选择模型类型，
线模型可用于2维或3维梁和管结构，也可做3维轴对称壳结构的2维模型。
通常用直接生成法产生模型。
2维实体模型用于薄的面结构（面应力），有恒定剖面的“无限长”结构（面应变），或轴对称实体结构。
3维壳模型用于3维薄壳结构。
3维实体模型用于既无恒定剖面又不是轴对称的实体结构
4，选择单元类型
线性单元（无中间节点），应用时要避免蜕变单元形状出现在关键区域。尽量避免用过度变形的线性单元
高级单元（有中间节点），对有蜕变单元形状（2维三角形单元，3维四面体单元）的结构分析，它会比线性单元产生更好的结果。
5，对结合不同单元的限制。
在直接结合不同单元时，若它们有不同的自由度，则分析运算时将不能在不同单元之间传递正确的力和力矩，因为它们在相交处不相容。
两个单元相兼容，它们必须有相同的自由度，相同数量和类型的位移自由度，旋转自由度，而且，这些自由度必须沿相交处单元边界上连续地相互叠合在一起。
6，充分利用对称性。
许多物体具有对称性，如重复对称，镜像对称，轴对称。利用对称性可以大大地减小模型的尺寸减少运算时间。
三维轴对称结构可以用等同的二维型式来代表。而二维轴对称分析比等同的三维分析更准确。
理论上一个完全轴对称模型只能承受轴对称载荷，然而在许多场合轴对称结构将承受非轴对称载荷，这时就要用一种特殊单元，轴对称谐单元如PLANE25, SHELL61, PLANE75, PLANE78, FLUID81, 和 PLANE83 。。
7，决定包含多少细节
在实体模型中不必要包含一些不重要的小细节，因为它们只会使模型更复杂。但是在一些结构中，象导角或孔等的小细节可能是最大应力集中的地方，这时它们就很重要，这取决于分析目地，必须对结构的预期行为有足够的理解以做出决定。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条