基于属性坐标分析和学习的评估决策模型

摘要：

将决策者的心理偏好或权重理解为:"在总分相等的条件下,决策者认为各决策属性分数按其心理权重分布是最合理的."在此基础上,将通常的决策问题分解为求一系列(等总分)局部最满意解的子问题,然后再从所有局部满意解的集合中,找出全局最满意解(即(1)的解).并提出了一种直接面向决策者(经验性)心理标准及其评估变化过程的决策模型--属性坐标学习和分析的评估决策模型.

关键词：评 估、决 策、机器学习、属性坐标分析法、定性映射函数、满意度

所属期刊栏目：39

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60075016;广西省自然科学基金桂科自99010;上海市高校科学发展基金OG0104

在线出版日期：2008-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：182-188