The distanceto wildlife reserve fac

The distance
to wildlife reserve factor, for instance, starts to rise
above 0.0 immediately at the park boundary, but
approaches 1.0 at a distance of 5 kilometres. Further
distance does not lead to an increase in the factor
score since the distance is far enough.
6 DETERMINATION OF WEIGHTS
Given the consideration of factors as fuzzy sets
and the nature of the aggregation process, the
criterion weights of weighted linear combination
clearly represent trade-off weights – that is,
expressions of the manner in which they will trade
with other factors when aggregated in multi-criteria
evaluation. Rao et al (1991) have suggested that a
logical process for the development of such weights
is the procedure of pairwise comparisons
developed by Saaty (1977). In this process each
factor is rated for its importance relative to every
other factor using a 9-point reciprocal scale (i.e. if
7 represents substantially more important, 1/7
would indicate substantially less important). This
leads to a n x n matrix of ratings (where n is the
number of factors being considered). Saaty (1977)
has shown that the principal eigenvector of this
matrix represents a best fit set of weights. Figure 5,
for example, illustrates this rating scale along with
a completed comparison matrix and the best fit
weights produced. Eastman et al (1993) have
implemented this procedure in a raster GIS with a
modification that also allows the degree of
consistency to be evaluated as well as the location
of inconsistencies to allow for an orderly reevaluation.
The process is thus an iterative one that
converges on a consistent set of consensus weights.
A problem still exists, however, in how these
weights should be applied in the context of the
ordered weighted average discussed above. It seems
clear that these weights will have full effect with the
weighted linear combination operator (where full
trade-off exists), and that they should have no effect
when no trade-off is in effect (i.e. with the minimum
and maximum operators).

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระยะทาง
ปัจจัยสัตว์ป่าสงวนเช่นเริ่มที่จะเพิ่มขึ้น
0.0 ข้างต้นได้ทันทีที่เขตอุทยาน แต่
วิธี 1.0 ที่ระยะทาง 5 กิโลเมตร นอกจากนี้
ระยะทางที่ไม่นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของปัจจัย
คะแนนตั้งแต่ระยะทางที่ไกลพอ.
6 การวิเคราะห์หาน้ำหนัก
ที่ได้รับการพิจารณาจากปัจจัยเป็นชุดเลือน
และธรรมชาติของกระบวนการการรวมตัว,
น้ำหนักเกณฑ์ของการรวมกันเชิงเส้นถ่วงน้ำหนัก
อย่างชัดเจนเป็นตัวแทนการค้า ปิดน้ำหนัก - นั่นคือ
การแสดงออกของลักษณะที่พวกเขาจะค้า
กับปัจจัยอื่น ๆ เมื่อรวมในหลายเกณฑ์
การประเมินผล ราว, et al (1991) ได้ชี้ให้เห็นว่า
กระบวนการตรรกะสำหรับการพัฒนาของน้ำหนักดังกล่าว
เป็นขั้นตอนของการเปรียบเทียบจากจำนวน
ที่พัฒนาโดย Saaty (1977) ในขั้นตอนนี้แต่ละ
ปัจจัยที่มีการจัดอันดับสำหรับญาติสำคัญของทุก
ปัจจัยอื่น ๆ ที่ใช้ 9 จุดขนาดซึ่งกันและกัน (เช่นถ้า
7 แสดงให้เห็นถึงความสำคัญมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ, 1/7
จะแสดงให้เห็นความสำคัญมากน้อย) นี้
นำไปสู่การ anxn เมทริกซ์ของการจัดอันดับ (ที่ n คือ
จำนวนของปัจจัยการพิจารณา) Saaty (1977)
แสดงให้เห็นว่าวิคเตอร์หลักของเรื่องนี้
แสดงให้เห็นถึงเมทริกซ์ชุดแบบที่ดีที่สุดของน้ำหนัก รูปที่ 5
ตัวอย่างแสดงให้เห็นถึงมาตราส่วนนี้พร้อมกับ
เมทริกซ์การเปรียบเทียบเสร็จสมบูรณ์และที่ดีที่สุดเหมาะสมกับ
น้ำหนักที่ผลิต อีสต์แมน, et al (1993) ได้
ดำเนินการตามขั้นตอนนี้ในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์แรสเตอร์ที่มี
การปรับเปลี่ยนที่ยังช่วยให้ระดับของ
ความมั่นคงที่จะได้รับการประเมินเช่นเดียวกับสถานที่
ไม่สอดคล้องกันเพื่อให้สามารถประเมินเป็นระเบียบ.
กระบวนการจึงเป็นหนึ่งย้ำว่า
converges ในชุดที่สอดคล้องกันของน้ำหนักฉันทามติ.
ปัญหายังคงมีอยู่ แต่ในวิธีการเหล่านี้
น้ำหนักควรจะนำมาใช้ในบริบทของการ
ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่สั่งซื้อที่กล่าวข้างต้น ดูเหมือนว่า
ชัดเจนว่าน้ำหนักเหล่านี้จะมีผลบังคับใช้เต็มรูปแบบกับ
ผู้ประกอบการรวมกันเชิงเส้นถ่วงน้ำหนัก (ที่เต็มไปด้วย
การออกมี) และที่พวกเขาควรจะมีไม่มีผลกระทบ
เมื่อไม่มีการออกมีผล (คือมีขั้นต่ำ
และผู้ประกอบการสูงสุด)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระยะทาง
ปัจจัยสงวนสัตว์ป่าสำหรับอินสแตนซ์ เริ่มลุก
ข้างบน 0.0 ทันทีที่ปาร์ค เขตแดน แต่
วิธีการ 1.0 ที่ระยะทาง 5 กิโลเมตร ระยะต่อไป
ไม่นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของปัจจัย
คะแนนเพราะระยะทางมันไกลพอ .
6 การกำหนดน้ำหนัก
ให้พิจารณาปัจจัยที่เป็น
ชุดฟัซซี่และธรรมชาติของกระบวนการการรวม ,
เกณฑ์น้ำหนักถ่วงเส้นรวมกัน
ชัดเจนเป็นตัวแทนแลกเปลี่ยนน้ำหนัก–นั่นคือ
การแสดงออกของลักษณะที่พวกเขาจะค้า
กับปัจจัยอื่น ๆ เมื่อรวมในเกณฑ์การประเมินหลาย

Rao et al ( 1991 ) ได้ให้ข้อเสนอแนะว่า
กระบวนการตรรกะสำหรับการพัฒนาเช่นน้ำหนัก
เป็นขั้นตอนของการเปรียบเทียบคู่
พัฒนาโดย saaty ( 1977 ) ในขั้นตอนนี้แต่ละ
ปัจจัยที่อยู่ในอันดับความสำคัญสัมพันธ์กับทุกปัจจัยอื่น ๆที่ใช้ในซึ่งกันและกัน
ขนาด ( เช่นถ้า
7 เป็นอย่างมาก ที่สำคัญ 1 /
7 จะพบน้อยลงอย่างมากที่สำคัญ ) นี้นำไปสู่
n x n เมทริกซ์ของคะแนน ( โดยที่ n คือหมายเลขของปัจจัยที่ถูกพิจารณา
) saaty ( 1977 )
ได้แสดงให้เห็นว่า ไอเกนเวกเตอร์หลักของเรื่องนี้
เมทริกซ์แทน พอดีชุดของน้ำหนัก รูปที่ 5
ตัวอย่าง แสดงให้เห็นถึงระดับนี้พร้อมกับ
เสร็จเปรียบเทียบเมทริกซ์และน้ำหนักพอดี
ที่ดีที่สุดผลิต อีสต์แมน et al ( 1993 ) ได้ดำเนินการตามขั้นตอนนี้ในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์

ภาพกับการปรับเปลี่ยนที่ยังช่วยให้ระดับของ
ความสอดคล้องที่จะประเมิน รวมทั้งตำแหน่ง
ของความไม่สอดคล้องกันเพื่อให้ reevaluation เป็นระเบียบ
กระบวนการจึงเป็นหนึ่งซ้ำที่
- ในชุดสอดคล้องของ Consensus น้ำหนัก .
ปัญหายังคงมีอยู่ แต่ในวิธีการเหล่านี้
น้ำหนักควรใช้ในบริบทของ
สั่งถัวเฉลี่ยที่กล่าวถึงข้างต้น ดูเหมือนว่า
ชัดเจนว่าน้ำหนักเหล่านี้จะมีผลเต็มรูปแบบกับ
น้ำหนักรวมผู้ประกอบการเชิงเส้น ( ที่เต็ม
แลกเปลี่ยนที่มีอยู่ ) , และว่าพวกเขาจะไม่มีผล
เมื่อไม่มีอันจะมีผล ( เช่น กับต่ำสุดและสูงสุด (
)