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摘要:
为了解决混合类型数据与专家知识等异质信息的融合决策问题,该文提出了基于信任区间的交互式多属性识别(BI-TODIM)方法.完善了混合类型数据的距离测度,根据信任区间的构建定理和灰关联方法构建了未知目标混合类型数据的信任区间,阐明了信任区间与直觉模糊数之间的等价关系,创建了混合类型数据和专家知识的识别决策模型,实现了特征层信息和决策层信息的统一表达;分析了基于信度函数的逼近理想解(BF-TOPSIS)方法的反转现象及算法的复杂度,定义了区间数的序关系,提出了BI-TODIM识别决策方法,及基于直觉模糊熵的未知权重计算方法.结合算例和目标识别案例,验证了该文方法在解决排序反转和异质信息融合方面的有效性,突出了该方法时间复杂度低、稳定性好、识别准确度高的优点.
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文献信息
篇名 用于异质信息的信任区间交互式多属性识别方法
来源期刊 电子与信息学报 学科
关键词 信任区间 交互式多属性 异质信息 距离测度 关联系数
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 雷达信号处理|Radar Signal Processing
研究方向 页码范围 1282-1288
页数 7页 分类号 TN911.7|TN957
字数 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT200038
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研究主题发展历程
节点文献
信任区间
交互式多属性
异质信息
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电子与信息学报
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1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
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