改进的聚类算法及在复杂大群体决策中的应用

发布时间：2018-05-16 05:04

  本文选题：改进的聚类算法 + 复杂大群体决策　； 参考：《系统工程与电子技术》2006年11期

【摘要】：针对现有FCM聚类算法中存在的局部极值和伸缩性较差等问题,提出了基于全部最小连通支配集算法(minimum connected donating set algorithm,MCDSA)的改进的聚类算法(minimum fuggy C-means,MF-CM)。用改进的聚类算法MFCM辅助复杂大群体决策(complex huge group-decision,CHGDS),定义了群体偏好矢量和群体一致性指标,提供了一种新的解决CHGDS中群体决策的理论和方法,并通过实验证明了该方法的有效性和稳定性。还提供了基于属性加权进化的群体一致性决策机制新思路。
[Abstract]:Aiming at the problems of local extremum and poor scalability in existing FCM clustering algorithms, an improved clustering algorithm based on minimum connected donating set algorithm (minimum connected donating set algorithm) is proposed. The improved clustering algorithm (MFCM) is used to assist complex huge group-decisioning in complex large group decision making. The group preference vector and group consistency index are defined, and a new theory and method to solve group decision making in CHGDS is provided. The effectiveness and stability of the method are proved by experiments. It also provides a new idea of population consistency decision mechanism based on attribute weighted evolution.
【作者单位】： 中南大学商学院 中南大学商学院
【基金】：国家自然科学基金委国家杰出青年科学基金(70125002) 国家自然科学基金重点项目(70631004) 湖南省教育厅资助项目(06C162)
【分类号】：C934;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1895556