【摘 要】
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研究用最近邻分类预测多目标优化问题Pareto支配性的相似性测度方法．在分析决策分量对各目标分量贡献率的基础上定义决策向量的等价子向量，等价子向量由贡献率相同的决策分量所
【机 构】
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湖南理工学院信息与通信工程学院,湘潭大学信息工程学院,中南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（60975049）,湖南省自然科学基金（11JJ2037）,湖再学高校科棼刨新国5人支持计划资助
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研究用最近邻分类预测多目标优化问题Pareto支配性的相似性测度方法．在分析决策分量对各目标分量贡献率的基础上定义决策向量的等价子向量，等价子向量由贡献率相同的决策分量所组成．提出基于等价子向量的最小交叉距离加权和相似性测度方法．对每个目标分量，独立评价待测数据与N个已知样本的相似度，每个样本按其相似度值的升序赋予0：N-1之间的序号，按各目标上的序号之和最小准则确定最近邻样本．等价子向量最小交叉距离加权和相似性测度以及多目标最近邻搜索方法在确定决策向量相似性时，经入了决策空间到目标向量空间的映射知识，使
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