【摘 要】
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基于传统AHP多目标决策算法中,采用专家决策易受专家经验,研究领域的影响,导致预测结果偏离实际结果.在传统算法的基础上,将专家经验与多目标决策相结合,建立基于多目标决策
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基于传统AHP多目标决策算法中,采用专家决策易受专家经验,研究领域的影响,导致预测结果偏离实际结果.在传统算法的基础上,将专家经验与多目标决策相结合,建立基于多目标决策的数据挖掘评估方法.根据目标问题建立层级结构的初始判断矩阵,结合专家打分确立指标间重要性评分,并构建群决策判断矩阵对专家评分指标进行专家权重计算,降低算法的人为影响度,通过引入最小二乘法进行判断矩阵的正互反性修正,避免矩阵的正互反性限制,最后对求解权重向量进行一致性检验,进一步来优化判断决策矩阵.实例验证表明:改进后的群决策多目标算法具备更
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