基于统计信号处理的多属性群决策问题探讨

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文章针对备选方案属性值和属性权重都为随机变量的不确定多属性群决策问题,结合统计信号处理的估计理论和模糊数运算,提出了一种专家主观偏好集结和随机多属性决策方案排序的方法。该方法首先基于贝叶斯框架构建一个线性估计模型;然后在有无先验知识的基础上利用高斯-马尔科夫估计定理,将多个专家基于模糊数估计的方案属性值和权重值集结成群体估计值;最后通过加权比较得到各个方案的排序。实例分析验证了方法的有效性和实用性。
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