基于離差優(yōu)化的信息不完全確定的多準(zhǔn)則分類(lèi)方法
[Abstract]:A multi-criteria classification decision making method with uncertain information of criterion weight coefficient and training set is proposed. Based on the classification results of the training set and the incomplete information of the criterion weight coefficient, the nonlinear programming model is constructed based on the maximum and minimum inter-class deviations, and then the genetic algorithm is used to solve the optimization model. The utility value and the criterion weight coefficient of each scheme in the training set are obtained, and the utility value of the scheme set under the criterion is obtained by interpolation, and the deviation between the scheme and each category is determined, and then the classification of the scheme is obtained. Examples show that the method is effective and feasible.
【作者單位】: 中南大學(xué)商學(xué)院
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(70572060) 教育部博士點(diǎn)基金項(xiàng)目(20040533057) 湖南省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(05YB74)
【分類(lèi)號(hào)】:C934
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,本文編號(hào):2339434
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