【摘 要】
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针对传统制造商筛选方法筛选匹配度低的问题,对基于云模型的船舶系统制造商筛选方法进行研究。利用云模型的强大计算能力,对影响制造商评价指标的因素进行分级,构建系统制造
【机 构】
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南通科技职业学院信息与智能工程学院
【基金项目】
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南通市科技项目(MS12017026-4).
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针对传统制造商筛选方法筛选匹配度低的问题,对基于云模型的船舶系统制造商筛选方法进行研究。利用云模型的强大计算能力,对影响制造商评价指标的因素进行分级,构建系统制造商评价指标体系。使用网络层次法和熵权法确定评价指标的主要和次要权重。对评价指标的主要和次要权重根据组合系数进行权重组合,计算得到多指标综合测度后,将处于置信区间的多指标综合测度从高到低排序,识别对应最高多指标综合测度的制造商,完成筛选。通过与传统筛选方法的对比实验,验证设计的基于云模型的下船舶系统制造商筛选方法筛选结果匹配度更高,更适合用于制造商
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