题型：1）选择题20分2）大题-计算题4*20分考试时间：12月26日晚上6：30地点：1203温馨提示：考试记得带计算器，尺子，铅笔，黑色水笔，橡皮擦，写了论文的同学记得把论文也带过去考试分为A卷和B卷，除了层次分析会绝对出现在两张试卷外，其他的知识点随机分布在A卷和B卷线性优化要求：1、建立数学模型（5分）2、画图解答（图解法）（10分）3、计算Z值（5分）、可能出的题型：类似书本上P65的【例4-1】运筹学里面也有这方面内容，忘记知识点的同学可以先回顾一下运筹学里面的线性规划二、决策树（给出一组数据，使用ID3算法求根节点的最大信息增益）根据给出数据，得到”训练元组统计”参考书本P20~P21【例2-2】，将会从这个例子里面修改一些数据，整体是换汤不换药。（5分）注意：训练元组统计：如以下例子：得出训练元组统计，如下表：进行计算，参考书本P20~P21【例2-2】的计算（15分）附上对数换体公式：==其中n为自己想使用的底数多指标（多目标）分析决策成本型指标：指的是某些指标值越小越好，例如治疗时间、治疗费用等效益型指标：指的是某些指标值越大越好，例如治疗效果、安全性等不可量化的指标（指那些不可以用数值来衡量的指标，如安全性）可采用下图：指标很低低一般高很高效益型指标13579成本型指标97531计算指标值方法：线性比例变换法书本P91其中表示所在列n中最大的值表示所在列n中最小的值成本型指标计算公式：变换值=效益型指标计算公式：变换值=待变换值/关于决策指标的权重，老师说会给出的计算排序结果：参考书本上P96【例5-7】四、决策分析（20分）了解判断矩阵标度及其含义，如下表RI:考试时将给出CR=CI/RI当CR<0.01时，认为其不一致性可以被接受，即认为判断矩阵总是具有满意的一致性，不会影响排序的定性结果，否则就需要调整判断矩阵使之具有满意的一致性。（这句话会出选择题）计算方法：参考书本P113（PS：很惭愧，本人也不懂。。有需要同学可以参考《项目管理》这本书的P26，有例子，有过程，这里感谢啊灿同学温馨提供上述的例子，老师建议使用书本上P113的和积法）计算要求：计算出最大特征值，特征值，归一化权重，组合权重，最后对综合评价结果进行排序。随机变量（条件概率）（20）加法法则书本P47【例3-2】，老师说将改动一些数值，运用的公式不变。附上组合公式粗糙集（20）考试要求请看随机变量-线性规划-粗糙集.ppt中的例子形成基本知识库（写出全部得8分），可参考PPT上这个例子，如图（已经生成的知识库）：扩展知识库对基本知识库进行进一步的扩展，整理，例如对上图的整理的：3、决策规则：根据基础知识哭和扩展知识库，之后进行整理（去掉一些不影响的因素，如例子中的“颜色”这个因素），得出决策规则：人工神经网络：不考计算，基本掌握以下知识点：人工神经网络（ANN）基本单元模型（P179）了解人工神经网络结构和原理关联规则：（20）先看Apriori算法，如下图：P（A=>B）=P(B︱A)表示若A成立则B成立的概率公式P（A=>B）=P(B︱A)=Support(AB)/Support(A)Support(AB)表示有A且有B的概率Support(A)表示A的概率举例，如上图:P（A=>D）=P(D︱A)=Support(AD)/Support(A)=0.75/1=0.75P（A=>D）=P(D︱A)=Support(AD)/Support(D)=0.75/0.75=1具体可以参考书上P48的条件概率及P48的【例3-3】。