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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明提供一种基于方案属性和专家属性的多元决策方法及装置，属于方案决策技术领域，本发明设计了一种全新的多元决策模型，可以有效地学习、整合不同专家的经验知识，逐步实现评价属性的定量与定性相结合，确保最终得到的专家群体决策评价更具科学性、全面性；针对传统方法中的权重配置缺陷，本发明创新性地引入了神经网络技术，通过训练神经网络自动学习和优化专家权重与属性权重。这不仅克服了纯主观赋权的不稳定性和客观赋权法忽视专家视角的问题，而且实现了权重配置的动态调整与优化，确保了评价的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于方案属性和专家属性的多元决策方法，其特征在于，包括：根据任一专家对任一预案的每个属性的评价等级，确定每个属性的属性评价值；以及，确定所述任一专家对所述任一预案的偏好排序决策评价值；将所述任一专家对所述任一预案的每个属性的属性评价值作为第一预设神经网络的输入，将任一专家对所述任一预案的偏好排序决策评价值作为期望输出，训练第一预设神经网络，直到满足第一预设训练停止条件；其中，第一预设神经网络具有一个输出层，且输入层的神经元的个数与预案的属性个数相等；将第一预设神经网络的输入层与输出层之间的权重，作为所述任一专家对所述任一预案的属性权重；根据所述属性权重与所述属性评价值，计算每个专家对每个预案的综合评价值；将每个专家对每个预案的综合评价值与每个预案的偏好排序决策评价值之间的差值作为第二预设神经网络的输入，将预设差值常数作为期望输出，训练第二预设神经网络，直到满足第二预设训练停止条件；其中，第二预设神经网络具有一个输出层，且输入层的神经元的个数与专家个数相等；将第二预设神经网络的输入层与输出层之间的权重，作为每个专家的专家权重；根据每个专家权重以及每个专家对应的属性权重，确定每个预案的最终综合得分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于方案属性和专家属性的多元决策方法及装置
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