大规模混合信息下的群体评价方法及应用

发布时间：2018-03-25 16:05

本文选题：大规模　切入点：混合信息　出处：《模糊系统与数学》2017年03期

【摘要】：针对目前大规模群体评价研究较少且大多基于单一评价信息的不足,提出了一种包含精确值,区间数,语言信息三种不同偏好信息的大规模群体评价方法。本文首先给出了几种不同的转换函数,将混合信息一致化为语言信息形式;其次提出了一种简单有效的语言信息系统聚类方法,对评价群体进行划分;然后选取每类中的一个有效评价信息,并运用语言密度加权平均(LDWA)算子对其进行集结;最后给出方案的排序结果。该方法使得大规模数据计算简化且避免了类内集结的过程。算例验证了方法的有效性和合理性。
[Abstract]:At present, less research groups large and mostly based on the lack of a single evaluation information, presents a precise value, interval number, mass evaluation method of language information in three different preference information. This paper gives several different conversion function, the mixed information consistency for linguistic information; secondly put forward a language information system clustering method is simple and effective, division of the evaluation group; then select each class in an effective evaluation information, and use the language density weighted averaging (LDWA) operator of the assembly; sorting results were given scheme. This method makes the large-scale data calculation and avoid the build-up process the example proves that the method is effective and reasonable.

【作者单位】：南昌大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71361021;41661116;71261007) 江西省教育厅科技项目(GJJ150027) 江西省社会科学"十二五规划"重点项目(15ZQZD01) 江西省学位与研究生教改研究重点项目(JXYJG-2014-002) 江西省赣鄱英才555工程项目江西省青年科学家(井冈之星)项目
【分类号】：C934

【参考文献】