基于重要度引导偏好识别修正的多粒度语言共识模型

发布时间：2017-11-27 07:34

  本文关键词：基于重要度引导偏好识别修正的多粒度语言共识模型

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【摘要】：研究多粒度语言偏好信息下的群体共识决策问题.首先,从个体和群体两个角度充分挖掘偏好信息下隐含的专家重要度信息,基于个体一致度及个体与群体的相似度构建确定专家重要度的优化模型;其次,以专家重要度引导非共识偏好的识别和修正过程,提出一种自适应的语言共识模型;然后,给出一种群决策方法,确保在集结专家意见前群体达成一定程度的共识;最后,通过算例验证所提出方法的可行性和有效性.
【作者单位】： 南京航空航天大学经济与管理学院;安徽工业大学数理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71171112,71363046) 江苏省高校哲学社科重点项目(2012ZDIXM007) 江苏省高校哲学社会科学重点研究基地重大项目(2012JDXM003) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(NS2014086) 广义虚拟经济研究专项资金项目(GX 2013-1017(M)) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYZZ_0095) 安徽工业大学青年教师科研基金项目(QZ201018)
【分类号】：C934
【正文快照】： 0引言 ?1011131^等[11]在共识度的计算中融合了群体的共群决策是指多方参与决策并集结各方的意见以 识态度;NB11等[12]基于不确定语言变量间的偏度构形成群体意见的过程[1].在集结个体意见之前,使群 建共识测度指标.在非共识偏好的识别和修正方面:体达成一定程度的共识是十分

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本文编号：1231099