在测量数据处理中,最小二乘原理一直是被广泛采用的平差处理方法，然而当模型病态时,虽然用最小二乘解算的结果是无偏的,但方差较大。若观测数据含有误差,参数估值与真值就相差很大,而且估值表现出不稳定性。本文采用遗传算法对带有误差的观测值进行处理，得到了比较好的结果，也说明了该方法的可行性。

针对公务员面试考核的需求，建立了一种公务员面试综合评价体系框架。将传统层次分析原理进行了改进，通过聚类分析确定专家个体权重向量的Ｋ类划分，引入专家个体权重向量权重系数，进而得出其常权系数值。为满足公务员面试综合评价对评价指标的均衡性要求，提出变权模型计算公务员面试评价模型权重系数值。

针对超市选址的重要性和复杂性，讨论了影响超市选址的主要因子及其内容的确定和量化的方法，针对现有选址方法的不足，提出以地理信息系统（GIS）可视化为分析平台，将神经网络分析方法引入到超市选址中，具有一定的可行性和有效性。

针对传统的正射影像质量评价中的随意性、片面性，本文在正射影像质量评价中引用了模糊综合评判的方法，给出了影响影像质量的三个评价因素：位置精度、含云量、图像色彩，并应用定量与定性分析的方式求出各个评价因素的隶属函数，对于含云量的计算，提出新的应用MapInfo软件进行面积统计的方法，最后建立模糊综合评判模型，并通过实例说明了该方法的合理性。该法提高正射影像质量评价的全面性、精确性，有一定的推广和应用价值。

在简要论述管理人员绩效评价体系的基础上，提出了设计管理人员关键绩效指标的新理念——模糊聚类分析。该理念将问卷调查和模糊聚类分析方法结合起来，利用问卷调查确定管理人员绩效评价体系中各评价指标的重要程度，应用模糊等价矩阵确定绩效指标分类，进而确定关键绩效指标，同时文章以实例进行了全面地论证。研究结果表明，该方法具有很强的操作性，对实践有着较高的指导意义。

时间序列预测模型结构的确定和模型参数的估计均较复杂， BP神经网络训练速度慢、易陷入局部极值，遗传算法具有良好的全局搜索能力，因此将遗传算法GA和BP神经网络相结合建立GA-BP预报模型，并将观测资料的时间序列集作为输入，即用GA-BP网来拟合一个非线性关系的时间序列，进行变形监测的动态预报。Matlab仿真实验表明，此预报模型收敛速度快，精度较高，具有较大的泛化潜力。

针对建筑工程评标工作难以做到科学、公正、全面以及模糊数运算的的复杂性和模糊数比较大小困难的问题，在建设工程评标过程中引入了基于结构元理论的模糊数运算，利用[-1 ,1 ]上同序标准单调有界函数类与有界实模糊数的一一对应的性质，将有界实模糊数的研究转化为对[-1 ,1 ]上的标准单调有界函数的研究，提出了新的模糊数加权排序定义以及二次函数的加权模糊数计算的性质，确定了各影响因素的指标权重，同时建立了基于结构元加法和乘法运算的模糊综合评判模型，并通过实例说明了该方法的合理性，为工程项目提供决策分析依据。

GPS精密单点定位是当前GPS领域的前沿方向，寻求合适的算法以实现目标点三维坐标的快速解求具有现实意义。文中分析高精度GPS单点定位的实用数学模型及误差源，建立遗传算法的非线性化单点定位模型。为突出评价算法稳健性与收敛性，文中在用matlab进行仿真实验时，定义不确定误差源限差之和为一常数。试验证明了遗传算法适用于GPS精密单点定位数学模型，并能够以较快收敛速度趋近期望值，且具有较好稳健性。