change名詞複数形的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

結合灰色系統理論和粗糙集的決策模型於教育測驗中之應用

為了解決change名詞複数形的問題，作者何映霖 這樣論述：

本論文為提出結合灰色系統理論與粗糙集理論之決策模型 (decision model based on grey system theory and rough sets; DGR），藉由可達灰結構模型（reachable grey structural modeling, RGSM）計算出結果判斷決策屬性，解決粗糙集分析法中決策屬性，排除由專家主觀判斷的缺點。另提出兩種基於熵(entropy）值與閔考斯基距離(Minkowski distance）之灰關聯分析方法：熵型灰關聯分析法(the entropy localized grey relational analysis; E-LGRA）

及複合型灰關聯分析法(the complex localized grey relational analysis; C-LGRA）。透過計算各比較序列之熵值，得到各比較序列本身包含的訊息大小，以獲得各比較序列之重要性，改良灰關聯分析中參考序列的選取方式。本文提出DGR，應用於教育測驗中之應用貢獻，分析學生-問題表、問題-概念表等數據，透過可視化的結構圖，將學生分成不同的學習集群，確定各種學習成效，找出學生的迷思概念，藉以提升教育與學習成效。另外，本研究提出 E-LGRA與C-LGRA，應用於政府機關公務決策，經由熵值得到每個備選方案的重要信息，解決公務決策問題中的不確定性問題，並應用外部客

觀信息（熵）避免主觀判斷的不夠客觀，同時有效地幫助政府機關提出公共政策的最佳判斷，提升政府的行政效能。整體而言，DGR、 E-LGRA與C-LGRA，可應用於各種資料的分析研究，並可以協助分析決策的不確定性問題，對於教育測驗之應用可獲得分析決策功效，更可以有效地協助政府機關進行決策。