【摘 要】
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针对多属性决策问题,面向二元语义信息,以向量的形式对决策信息进行集成,提出了向量型二元语义密度加权平均(V-TDWA)算子的信息集结方法.首先,对向量型二元语义密度加权算子
【机 构】
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东北大学工商管理学院,东北评价中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71671031,71701040),教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(17YJC630067).
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针对多属性决策问题,面向二元语义信息,以向量的形式对决策信息进行集成,提出了向量型二元语义密度加权平均(V-TDWA)算子的信息集结方法.首先,对向量型二元语义密度加权算子及其合成算子的基本构建思路进行了介绍,并对其性质进行了分析.然后,基于信息分布的疏密程度讨论了向量型二元语义信息的分组问题,给出了一种基于向量相似度的聚类方法,在聚类组的基础上,通过最大化熵值法求解不同聚类组的密度权重.最后通过算例对向量型二元语义密度集结算子的应用进行了简要说明.
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