【摘 要】
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针对指标数据残缺的动态评价问题,提出了一种基于残缺数据的动态随机算法。首先依据时间维度上的分布情况将残缺值分为两类:离散型与连续型,并提出了对应的补足方法;然后在数据补足完整的基础上,利用随机模拟技术,计算优胜度矩阵,并推导出被评价对象之间的可能性排序。该算法避免了评价对象之间排序的绝对性,在对实际问题的解释方面具有较大弹性。最后,通过一个算例对该算法进行详细说明。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71671031,71701040,71901079),中国教育部人文社会科学基金资助项目(17YJC630067),中央高校教育部基本科研专项资金资助项目(N2006007,N2006013)。
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针对指标数据残缺的动态评价问题,提出了一种基于残缺数据的动态随机算法。首先依据时间维度上的分布情况将残缺值分为两类:离散型与连续型,并提出了对应的补足方法;然后在数据补足完整的基础上,利用随机模拟技术,计算优胜度矩阵,并推导出被评价对象之间的可能性排序。该算法避免了评价对象之间排序的绝对性,在对实际问题的解释方面具有较大弹性。最后,通过一个算例对该算法进行详细说明。
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