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基于聚类分析方法的多属性群决策研究
1
作者
王明岩
张全
修宏伟
《电脑知识与技术》
2018年第7Z期192-192,195,共2页
该文通过聚类分析的方法将决策者按照相关性的大小进行分类,得到相对独立的个体类,减少决策者数量,降低决策难度.
关键词
群决策
相关性
聚类分析
下载PDF
职称材料
基于神经网络的复杂多属性决策
2
作者
武春柳
张全
修宏伟
《电脑知识与技术》
2018年第9期206-207,共2页
针对复杂多属性决策问题,本文提出了基于神经网络方法来确定属性权重。神经网络具有自学习功能,该方法使权重确定更加准确、合理。
关键词
多属性决策
神经网络
属性权重
下载PDF
职称材料
题名
基于聚类分析方法的多属性群决策研究
1
作者
王明岩
张全
修宏伟
机构
沈阳
工业
大学
沈阳建筑大学校友会
出处
《电脑知识与技术》
2018年第7Z期192-192,195,共2页
文摘
该文通过聚类分析的方法将决策者按照相关性的大小进行分类,得到相对独立的个体类,减少决策者数量,降低决策难度.
关键词
群决策
相关性
聚类分析
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于神经网络的复杂多属性决策
2
作者
武春柳
张全
修宏伟
机构
沈阳
工业
大学
信息工程学院
沈阳建筑大学校友会
出处
《电脑知识与技术》
2018年第9期206-207,共2页
文摘
针对复杂多属性决策问题,本文提出了基于神经网络方法来确定属性权重。神经网络具有自学习功能,该方法使权重确定更加准确、合理。
关键词
多属性决策
神经网络
属性权重
Keywords
Multi-attribute decision-making
neural network
attribute weight
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
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1
基于聚类分析方法的多属性群决策研究
王明岩
张全
修宏伟
《电脑知识与技术》
2018
0
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职称材料
2
基于神经网络的复杂多属性决策
武春柳
张全
修宏伟
《电脑知识与技术》
2018
0
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