排序方式： 共有4条查询结果，搜索用时 62 毫秒
1
1.
基于事例和置信度的多因素重要排序方法 总被引：1，自引：1，他引：0
在多因素中确定各因素的重要性排序是涉及多因素问题研究的一个重要环节，借助模糊聚类方法和粗糙集理论中的重要性原理提出一个基于事例和模糊置信水平的确定多因素因素排序的客观方法。针对如何从客观数据中撮以各种因素的重要性作了详细的讨论。最后给出了一个该方法的应用实例。 相似文献
2.
无决策属性的多属性决策权重融合方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对无决策属性的多属性决策系统的2种属性权重分配方法(主观赋权法和客观赋权法)的缺陷，提出了一种新的权重融合方法．该方法通过建立数学规划模型，用遗传算法寻求其全局最优解，以确定最佳的主客观权重融合方案，从而可以避免权重融合时人为偏好的影响．最后，给出了1个实例． 相似文献
3.
基于事例和置信度的多因素重要性排序方法 总被引：2，自引：1，他引：2
在多因素中确定各因素的重要性排序是涉及多因素问题研究的一个重要环节.借助模糊聚类方法和粗糙集理论中的重要性原理提出一个基于事例和模糊置信水平的确定多因素排序的客观方法.针对如何从客观数据中提取各种因素的重要性作了详细的讨论,最后给出了一个该方法的应用实例. 相似文献
4.
针对具有条件属性和决策属性的多属性决策系统在融合主观权重与客观权重时具有人为偏好的缺陷,为实现客观权重与主观权重的无偏好融合,用粗集理论中的属性重要性原理确定各属性的客观权重,再用MATLAB中细胞数组的基本特征和多维空间距离的概念,建立了基于空间距离的二次规划数学模型,确定无人为偏好的主客观权重融合方案.用对流感病人诊断过程的知识决策表说明了本方法的可行性. 相似文献
1