RSM改进及多级评分AHM的开发研究的中期报告摘要：本文介绍了RSM改进及多级评分AHM的开发研究的中期报告。研究中主要完成了对RSM算法的改进，并在改进后的RSM算法基础上开发了一种多级评分AHM算法。研究结果表明，改进后的RSM算法在识别投诉信息时具有更高的准确率，而多级评分AHM算法在处理多维数据时更加有效。未来研究将探讨在不同应用场景下的合理性和稳定性。关键词：RSM；AHM；多级评分；算法改进1.研究背景RSM（Rule-basedSystematicMethodology，基于规则的系统方法）和AHM（AnalyticHierarchyProcess，层次分析法）是两种常用的决策支持方法。RSM通过建立一组规则来实现对系统中待解决问题的分析与判断，已广泛应用于各个领域，例如工程设计、产品研发等。AHM则是一种通过对系统中多个因素进行层次结构分析，获得最终决策的方法。两种方法各有优劣，无法直接比较。因此，本研究旨在探索如何在两种方法之间进行有效结合，以提高决策的准确性与效率。2.RSM算法的改进本研究在现有RSM算法的基础上，进行了如下改进：（1）引入加速度因子，加快规则推导过程。（2）增加对数据异常值的处理，并对规则进行过滤，以排除那些含大量噪声的规则。（3）采用模糊推理的方法，使得RSM算法能够处理不确定性问题。实验结果表明，改进后的RSM算法在识别投诉信息时具有更高的准确率，可以更好地处理实际应用中大量的数据。3.多级评分AHM算法的开发本研究针对多维数据的决策问题，开发了一种名为多级评分AHM的算法。该算法基于层次分析法，使用不同层次的评分指标，将多维数据转换成一个单维评分的过程，从而轻松地对各项数据进行比较。实验结果表明，多级评分AHM算法在处理多维数据时更加有效，可以较好地适用于各种决策问题。4.结论与展望本研究对RSM和AHM两种决策支持方法进行了改进和结合，并开发了多级评分AHM算法。实验结果表明，算法的改进和结合可以提高决策的准确性和效率。未来工作将进一步研究如何在不同应用场景下探讨该算法的合理性和稳定性。