向量型二元语义密度集结算子及其应用
Vector-Type Two-Tuple Semantic Density Weighted Operator and Its Application作者机构:东北大学工商管理学院辽宁沈阳110167 东北评价中心辽宁沈阳110167
出 版 物:《东北大学学报(自然科学版)》 (Journal of Northeastern University(Natural Science))
年 卷 期:2020年第41卷第10期
页 面:1483-1490页
核心收录:
学科分类:12[管理学] 120202[管理学-企业管理(含:财务管理、市场营销、人力资源管理)] 0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)]
基 金:国家自然科学基金资助项目(71671031,71701040) 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(17YJC630067)
主 题:多属性决策 二元语义信息 密度集结算子 向量相似度 密度权重
摘 要:针对多属性决策问题,面向二元语义信息,以向量的形式对决策信息进行集成,提出了向量型二元语义密度加权平均(V-TDWA)算子的信息集结方法.首先,对向量型二元语义密度加权算子及其合成算子的基本构建思路进行了介绍,并对其性质进行了分析.然后,基于信息分布的疏密程度讨论了向量型二元语义信息的分组问题,给出了一种基于向量相似度的聚类方法,在聚类组的基础上,通过最大化熵值法求解不同聚类组的密度权重.最后通过算例对向量型二元语义密度集结算子的应用进行了简要说明.