本文是一篇工程硕士论文，本文从分类的角度出发，将投票方法与支持向量机相结合构建出投票支持向量机模型，在该部分中，先通过构建全信息投票特征空间，为投票方法与支持向量机的集合搭建桥梁，随后根据传统支持向量机的基础原理对全信息投票支持向量机模型进行推导和构建，在该过程中对其分类原理进行了详细剖析。
第一章 绪论
第一节 研究背景与研究意义
一、研究背景
投票方法一直以来都是人们民主表达的主要方式，在人们的生活中扮演着重要角色。无论是政治选举还是社会决策，投票制度都以不同的形式存在着，这为民主社会的构建起着重大推动作用，因此，对于投票活动的研究成为国内外学者的焦点话题。投票活动作为典型的群体决策方法，之所以被广泛运用于社会生活当中，主要是因为其作为一个民主方式，能够简单有效的实现对大众偏好的统一。例如，在评比活动中，决策群体可以通过投票活动对一项或多项方案进行表决，进而确定集体在未来的行为计划或者结果。通过这种方式进行决策，能够让集体人员的意见得到充分表达，进而最大限度满足其权力履行和观点表达，这也是投票活动被广泛应用于公共政策和管理决策活动中的原因。虽然将投票机制在管理决策之中展现了很多优点，但是随着时代发展以及环境限制，也使得民众对投票机制的要求进一步提升。
在当前社会中主要呈现出两种特性，其一，由于信息技术的不断发展以及在各个领域中应用，使得全球信息数据量海量增长，人类信息数据的增速是经济增速的四倍，而信息处理能力的增速则提升到了经济增速的九倍；其次，由于疫情冲击以及各国政策频繁变动，不确定性的增加，使得决策群体对所处环境的未来状态难以预料。这两大时代特性，迫使传统决策方法不断寻求突破和优化，而这也无疑使得传统的投票机制面临着巨大挑战。首先由于社会环境的不确定性加剧，民众对于公共政策和管理决策的关注力度不断提升，表达自身观点的欲望也进一步加强，而这就意味着群体偏好的统一难度也随之提升；其次，随着信息技术的快速发展，虽然能够方便决策群体意见的收集，但随之而来的是更为繁多复杂的数据信息，而这使得投票信息的甄别和提取难度呈指数增长。总之，随着社会科学技术的快速发展，事情会朝着两个方向不断演变，一是事物本身变得越来越复杂，二是变化速度的加快，使得未来变得越来越不确定。
第二节 研究内容
本文的研究内容主要分为三部分。第一是为了让本文设计的投票系统能够实现对决策对象多层次信息的评价，本文基于相关文献的研究，首先，对相关文献进行综述，并且阐述方法原理，进而为模型构建和系统设计奠定理论基础。第二是基于分类的视角，将投票数据集中的三个指标作为支持向量机方法特征空间中的三个维度，进而将投票方法与支持向量机相结合构建出多层次全信息下全信息投票支持向量机模型，从而实现支持向量机方法在投票决策领域的应用。第三是基于所构建的全信息投票支持向量机模型设计出既能发挥模型优势又能满足实际需求的投票系统，并且通过案例对其可行性进行了展示。基于以上研究内容，本文各章节内容安排如下：
第一章，绪论。基于研究背景之下，确定本文的研究目的和研究意义。随之提出了本文的研究内容、技术路线、研究方法以及创新点等。
第二章，文献综述。通过对投票机制、多层次决策、支持向量机模型以及多分类策略的相关研究进行整理和分类总结，阐明目前已经取得的研究成果以及存在的不足，为本文的进一步研究指明了方向。
第三章，相关理论与研究方法。在该章节的内容中主要分为四大部分，第一部分是投票机制相关概念的介绍，其中包括投票等概念界定以及相关规则；第二部分是对层次分析法的原理进行了阐述，其次是对支持向量机模型的基本原理以及最后的多分类策略进行了相关介绍。
第四章，多分类投票模型的构建及实现。该章节内容是本文的核心部分，在该部分内容中对多层次全信息下的全信息投票支持向量机模型的构建进行详细阐述，并且还在该基础之上对模型的敏感性和结果进行分析与比较。
第五章，多层次全信息投票系统设计及实现。由于在本文设计的投票系统中需要对决策对象进行多层次信息的研究，因此，在该章节内容中主要介绍了基于该系统所设计的投票过程。并且本文还从实际出发，结合现有的多层次信息集成方法和技术，进而对全信息投票数据的集成进行详细阐述。并且在该章节内容主要是根据第四章构建的投票模型来设计投票系统，并且还通过案例对其进行展示。在该投票系统中，分为三大模块，案例中的投票信息先通过信息输入模块将数据信息输入系统中，再通过信息处理模块来对数据信息进行分类预测，最后通过结果输出模块来输出最终结果。
第六章，结论与展望。主要为总结本文的研究结论和观点，整理本文应用的实际意义，梳理本文存在的问题，并指明今后需要继续研究探讨的方向。
第二章 文献综述
第一节 文献综述
一、投票决策的相关研究
投票方法是一个典型的群体决策机制，主要用于调节个人和集体的利益冲突，在实际生活中，投票决策主要用于将个体和集体的价值进行统一，进而实现目标一致。因此，投票决策从某种程度上也可视为社会主要群体为实现民主和公平诉求所选取的方法，这也是投票决策被广泛用于社会各个领域的只要原因之一。然而，随着时代发展和环境不确定性风险增加，这一诉求难以高效率实现，甚至由于“策略投票”的存在而被扭曲。造成这种原因主要有以下几点。
首先，投票决策即使面临着相同环境和问题，其规则差异也会导致最终决策结果走向分歧（Chandler，1988）。从投票结果可接受程度出发，投票决策可简单分为两类，其一为一致同意投票，这也是最为理想的投票机制，然而在现实生活中寻求最优解，往往意味着低效率和高成本，因此，只能退而求其次寻求满意解，也就是多数票规则，也就是说当某一票数超过一定阈值，那么就进行决策裁定。而根据阈值差异，多数票投票决策又可细分为普通多数票决策（许晓东等，2005）和过半数决策（陈建先，2011）。在此基础之上，为了进行更细致化决策，不少学者又将多数票决策进行扩展，例如Condorcet准则（姜启源和吴孟达，2015）和Borda准则（Okamoto和Sakai，2019）等。虽然多数票机制优点多，应用广，但是容易出现投票悖论（Nurmi，2020）情况，即在对候选者进行选择时，会呈现多个候选者都有可能被选中的候选循环而非均衡的情况。而为了缓解这一悖论，人们通常采用多阶段投票机制，因此，投票机制根据投票阶段又可划分为单阶段投票和多阶段投票。其中，多阶段投票机制也称多轮复选制（Savčić等，2021），其基本机制是将每轮得票最少者进行淘汰，再进入下一轮投票，直至达到最终标准，结束投票。由此可见，不同投票机制之间差距很大，由此带来的决策差异也是可以预见。
第二节 章节小结
在该章中主要对四个领域进行国内外文献综述，第一个是对投票方法的相关研究进行综述，其首先对投票规则进行了详细阐述，随后对投票系统的发展现状进行了相关讲解，最后还谈及了投票者偏好在投票过程中的应用。第二部分则对多层次信息集成技术进行了文献梳理，在该部分中主要分析了集成方法的发展及应用，以及众多学者在其中做出的贡献。在该部分中还对层次分析法进行了重点研究，并且还涉及到了其对模糊偏好的集成。在第三部分主要就是支持向量机的相关研究进行阐述，重点是放在基于支持向量机的模型改进的文献分析，从而为本文的模型构建提供理论支撑。该部分的最后内容是多分类策略的相关研究，由于支持向量机是一个二分类模型，因此，想要用其处理多分类问题则需要借助多分类策略，因此，在该部分内容中对多分类策略的研究进行了分析梳理，为后文的多分类学习模型的构建奠定基础；这不仅为本文全信息投票模型建立提供了构建思路，也为后续研究提供了理论依据。
第三章 理论基础和研究方法..................19
第一节 投票机制相关理论.......................19
第二节 层次分析法基础理论................21
第四章 全信息投票模型构建及实现.........................28
第一节 全信息投票模型构建.............................28
一、全信息投票特征空间构建.........................28
二、全信息投票支持向量机构建.........................29
第五章 多层次全信息投票系统设计及实现........................54
第一节 多层次全信息投票系统设计......................54
一、信息输入模块...............................54
二、信息处理模块..................................55
第五章 多层次全信息投票系统设计及实现
第一节 多层次全信息投票系统设计
在构建完多层次全信息下的多分类投票支持向量机模型之后，要想其满足实际需求，还需根据模型特性对投票流程进行设计。在该投票系统中，总共分为三大模块，分别为别为信息输入模块、信息处理模块以及信息集成模块。
一、信息输入模块
在信息输入模块中，主要包括了多层次投票、数据收集以及层级信息集成等内容，其流程示意图如图5.1所示。在全信息投票系统中，要想实现对候选者的全面分析，则需要投票群体对其进行多层次的考察。在收集单层次投票数据之后，需要对数据进行审查，若有遗漏和不合理数据需要及时进行梳理和补录进而得到候选者的单层次投票数据集。
第六章 结论与展望
第一节 全文总结
随着知识技术的发展，传统的投票活动很难对决策对象的信息进行充分挖掘，尤其在面临大样本以及复杂数据时更是难以满足实际需求，然而投票活
