基于模糊距离和神经网络的自适应群决策方法

• 作者: 刘业政 姜元春 林文龙
• 来源期刊: 系统工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 群决策 专家权重 指标权重 自适应
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 28-35
• 页数: 8页
• 分类号: C934|TP18
• 字数: 6990字
• 语种: 中文

摘要

针对群决策中专家权重和评价指标权重难以确定的问题,提出了一种自适应群决策方法.设计了一种基于模糊距离的专家权重确定方法和基于神经网络的指标权重训练方法,并将其引入自适应算法中.在算法不收敛时,提出了一种专家权重的随机扰动策略使算法可以很好收敛.最后的实验表明,该方法可以很好地收敛于稳定解,得到专家群体对待评对象的客观、可靠评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘业政	合肥工业大学管理学院电子商务研究所	137	1793	20.0	34.0
5	姜元春	合肥工业大学管理学院电子商务研究所	4	63	4.0	4.0
9	林文龙	合肥工业大学管理学院电子商务研究所	13	133	7.0	11.0