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基于模糊相似性的模糊TOPSIS的新贴近系数:一种结合模糊熵和多距离的方法。 (英语) Zbl 1390.90344号

摘要:本文介绍了一种新的基于TOPSIS的模糊相似性贴近系数。新的贴近系数基于多距离或模糊熵,能够考虑分析标准之间的相似程度,并可用于考虑例如性能测量标准的一致性或同质性。在模糊相似值的聚合过程中使用了常见的OWA算子。在为每个对象创建模糊总体排名时,会考虑一系列orness值,然后对模糊排名进行排序,以找到最终的线性排名。将该方法应用于一个研发项目选择问题,并用数值方法说明了基于多距离和模糊熵的两个新贴近系数的使用效果。

MSC公司:

90B50型 管理决策,包括多个目标
68层37 人工智能背景下的不确定性推理
94甲17 信息的度量,熵
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全文: 内政部

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