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Enregistrement W2901863061 · doi:10.3846/jeelm.2018.6122

A GROUP DECISION-MAKING MODEL FOR WASTEWATER TREATMENT PLANS SELECTION BASED ON INTUITIONISTIC FUZZY SETS

2018· article· en· W2901863061 sur OpenAlexaff
Zhexuan Zhou, Yajie Dou, Xiaoxiong Zhang, Danling Zhao, Yuejin Tan

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Landscape Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésTOPSISIdeal solutionSelection (genetic algorithm)Group decision-makingComputer scienceOperations researchSet (abstract data type)Order (exchange)PreferenceFuzzy logicFuzzy setManagement scienceMeasure (data warehouse)MathematicsArtificial intelligenceData miningEngineeringBusinessStatisticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the need for environmental protection and resource sustainability has increased in recent times, wastewater treatment has become increasingly important. In this paper, a group decision-making model for plans selection in wastewater treatment is proposed. In order to deal with uncertainties and multiple attributes in wastewater treatment, an intuitionistic fuzzy set is employed to evaluate wastewater treatment plans effectively. A distance measure is defined to obtain an objective weight measuring the expert’s judgment. More specifically, experts first use group decision-making on the various plans with an intuitionistic fuzzy set. Meanwhile, Due to the decision-makers psychological behavior, the prospect theory is applied. Next, the various plans are ranked by The Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method and prospect theory. Finally, an illustrative example of wastewater treatment plans selection is used to verify the proposed model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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