【摘 要】
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针对传统评价模型中因主观性引起的评价指标权重难以合理分配的问题,提出参与式感知下的基于利益相关者视角的指标权重确定方法。首先按照传统G1法计算各感知节点下的评价指
【基金项目】
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陕西省自然科学基金(2015JQ5157)
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针对传统评价模型中因主观性引起的评价指标权重难以合理分配的问题,提出参与式感知下的基于利益相关者视角的指标权重确定方法。首先按照传统G1法计算各感知节点下的评价指标权重,再将感知节点分组,通过计算分组内感知节点间的感知相关系数,得到分组内各感知节点的权重;将传统G1法得到的各项指标权重和各感知节点权重对应加权平均,得到各指标的综合权重。将感知节点群组按照G1法得到的评价指标权重矩阵作为BP神经网络的输入,按改进后方法得到的各评价指标的综合权重作为输出,通过对BP神经网络进行训练和测试,得到应用性较广的环境
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