【摘 要】
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针对数据缺失的多类型评价信息混合集结问题,提出信息的一致性插补方法并建立插补优化模型,给出各类信息Mass函数统一转换方法.提出基于信息不完全折扣因子、Pignistic概率距
【机 构】
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沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳工业大学电气工程学院
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针对数据缺失的多类型评价信息混合集结问题,提出信息的一致性插补方法并建立插补优化模型,给出各类信息Mass函数统一转换方法.提出基于信息不完全折扣因子、Pignistic概率距离和顺序贴近度的专家权重计算方法,确定Mass函数修正因子.应用Dempster组合规则融合属性权重,形成一种基于缺失信息插补和证据理论的属性赋权方法.仿真算例表明,该方法对专家信息重要性的考量标准不仅取决于属性评价信息的数据相似度,而且增加了信息数值排列顺序的贴近性以及专家所提供信息的完整程度,提高了属性权重计算的合理性.仿真结果
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