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在传统的组合预测模型中,利用的数据大多为结构化数据,然而在网络环境下,非结构化数据广泛存在,因此充分利用非结构化数据所提供的有效信息是预测中要解决的关键问题之一.针对上述问题,文章构建了基于非结构化数据的局部线性嵌入和鲸鱼优化算法的最小二乘支持向量回归(locally linear embedding-whale op... 相似文献
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针对决策信息为区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的多属性决策问题,提出了一种基于区间值毕达哥拉斯模糊交叉熵的多属性决策方法。首先,将交叉熵的概念引入到区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)中,定义了一种新的区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)交叉熵测度,并以此来刻画两个区间值毕达哥拉斯模糊集之间的差异程度;其次根据每个区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的得分函数,确定区间值毕达哥拉斯环境下的正、负理想解;再次在TOPSIS原理基础上,根据每个方案与正、负理想解之间的相对贴近度来获取最佳方案;最后通过一个实例对文中所提出的方法进行验证,表明了该方法的可行性与合理性。 相似文献
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针对属性权重未知的语言多属性决策问题,首先通过EKM算法将语言评价信息定量转化为区间二型模糊数,在此基础之上,定义一种区间二型模糊数的信息熵,并讨论其优良性质;基于该信息熵最大化准则构建了优化模型进行求解属性权重,同时提出一种基于区间二型模糊信息熵的TOPSIS多属性决策方法;最后通过实例说明该方法的合理性和有效性。 相似文献
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