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针对普遍存在的向量、矩阵等多维的数据形式，将面向点值的密度加权平均中间（DWA）算子拓展为广义实型密度加权平均中间（GR—DWA）算子．给出了通用的数据元素聚类过程，该过程能够对点、向量、矩阵等3种类型的数据进行有效分组．研究了一种兼顾“规模”与“功能”信息的密度加权向量设置方法，并给出了3种参数确定思路，以支持主观、客观或主客观结合等多种决策方式．定义广义实型密度算术平均（GR-DWAAA）算子，并探讨了GR-DWA算子在多属性群决策中的多种运用途径．最后，给出了GR-DWAAA算予处理多属性群决策问题