基于贝叶斯网络推理的双重不确定信息集结模型

发布时间：2017-11-21 11:13

  本文关键词：基于贝叶斯网络推理的双重不确定信息集结模型

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【摘要】：针对一类不确定多属性决策问题,提出了基于贝叶斯网络推理的信息集结决策模型。根据决策依据信息,建立了决策方案综合属性值优劣的范围估计模型;由影响方案属性的因素构成的贝叶斯网络拓扑结构图,建立了基于贝叶斯推理的方案综合属性值确定模型;基于两类信息的内在关联性,提出了两种结果集结的最大相似度模型,最后得出方案综合属性值,算例表明基于贝叶斯网络推理的双重不确定信息集结模型是有效的。
【作者单位】： 南京航空航天大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71171112) 江苏省高校哲学社会科学重点项目(2012ZDIXM007) 江苏省高校哲学社会科学重点研究基地重大项目(2012JDXM003) 教育部人文社科基金资助项目(10YJC630084) 中国博士后科学基金资金项目(2013M531356) 江苏省基础研究计划(自然科学基金)—青年基金项目(BK20130786) 江苏省博士后科研资助计划项目(1301106C) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(NJ20130020,NS2014085,NS2014086) 广义虚拟经济研究专项(GX20131017(M))
【分类号】：C934
【正文快照】： 1引言多属性决策[1-2]是决策理论与方法研究领域的一个重要内容,现有研究主要集中在区间型多属性决策问题、基于直觉模糊集的多属性决策问题、灰色多属性决策问题、基于多属性决策的分类问题、决策指标权重的测算和多属性群决策等方面。戴厚平[3]研究了属性权重信息完全未知且

【参考文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1210716