【摘 要】
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针对已有的赋权方法在处理部分属性偏好信息的群体赋权问题上的局限性,提出了基于证据推理建模的解决方法。将不同专家的偏好信息视作来自不同信息源的证据,首先定义了焦元识
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针对已有的赋权方法在处理部分属性偏好信息的群体赋权问题上的局限性,提出了基于证据推理建模的解决方法。将不同专家的偏好信息视作来自不同信息源的证据,首先定义了焦元识别方法,然后采用惟一参照物比较判断法计算证据的基本可信度分配,应用Dempster规则进行证据合成,进而得到专家群体的属性赋权。在证据合成过程中,推导出了合成结果的解析表达式,与直接运用证据合成规则相比计算量大大缩小;在专家群体信息集结中,给出了一种基于位置权向量和证据相似度指数的客观证据赋权方法,从而突出了与大多数专家意见相似的专家的作用。最后
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