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摘要:
针对属性值为犹豫模糊信息且输入变量之间存在相互影响和联系的网络舆情预测模型选择决策问题,首先基于阿基米德范数和Heronian几何平均,提出一种新的犹豫模糊Heronian几何平均(HFHGM)算子,并详细研究了HFHGM算子的一些基本性质;其次,探讨了HFHGM算子的一些特例,并引入了犹豫模糊加权Heronian几何平均(HFWHGM)算子;进一步,基于HFWHGM算子建立了一种新的犹豫模糊多属性决策方法,该决策方法不仅能够有效地捕获输入变量之间的相互联系,还使得决策者能够依据自身的风险偏好态度选择不同的参数进行决策.最后,通过网络舆情预测模型的选择实例验证提出的决策方法是可行的和有效的.
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文献信息
篇名 基于模糊信息集成的网络舆情预测模型选择
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 犹豫模糊集 Heronian几何平均 阿基米德范数 多属性决策 网络舆情预测模型
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 决策与控制一体化系统
研究方向 页码范围 2093-2098
页数 6页 分类号 TP13
字数 5863字 语种 中文
DOI 10.14107/j.cnki.kzgc.170799
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 秦丽娜 武汉商学院现代教育技术中心 10 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
犹豫模糊集
Heronian几何平均
阿基米德范数
多属性决策
网络舆情预测模型
研究起点
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控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
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