类别误标下证据链推理的群决策分类方法

• 作者: 余海燕 徐曼 沈江
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 群决策分析 证据链 关联相似度 错误标识 可信度序
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 系统工程
• 页码范围: 2546-2553
• 页数: 8页
• 分类号: TP273
• 字数: 9493字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2015.11.19

摘要

针对群决策分类中可解释性的推理信息存在类别错误标识的问题,提出了类别误标下证据链推理的群决策分类方法.该方法采用可信度函数的一致性和凸性,以查询案例与证据链之间的属性关联相似度作为群决策信息源的权重,建立了基于证据链推理的混合整数优化模型,实现了决策分类标识能力最大化,同时获取了可解释性最好的证据链集合.该模型考虑了决策类别的错误标识情形,依据可信度序的概念,将推导出的融合可信度作为查询案例推论可解释性的评价标准.通过多源感知数据的诊断实例,说明了该方法的有效性和合理性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐曼	南开大学商学院	63	294	11.0	14.0
2	沈江	天津大学管理与经济学部	51	356	10.0	16.0
3	余海燕	天津大学管理与经济学部	5	25	3.0	5.0