【摘 要】
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基于粗糙集属性的隶属函数,提出了利用指标公共因子的载荷矩阵和粗糙集的模糊信息熵两种方法,确定加权规范决策矩阵,选择出理想解和负理想解,计算现实中各方案与理想方案和负
【机 构】
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安徽大学数学科学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
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基于粗糙集属性的隶属函数,提出了利用指标公共因子的载荷矩阵和粗糙集的模糊信息熵两种方法,确定加权规范决策矩阵,选择出理想解和负理想解,计算现实中各方案与理想方案和负理想方案的距离;以此度量作为综合评估的标准,确定优劣进行决策。从统计学和信息学两方面对TOPSIS方法进行改进：在将原始变量转变为主成分的过程中,利用特征值与公共因子的载荷矩阵确定权重,反映了各个变量在公共因子上的相对重要性,克服了主观因素的影响,有助于保证客观地反映样本间的现实关系;如实度量属性本身信息量的大小,有效表达不同的属性面对不同的决
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