【摘 要】
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本文的主要工作是从指标层入手对群决策中的赋权方法进行研究。首先,根据多位专家给出的某一指标的多个权重,通过一致性检验确定该指标的合理取值区间;然后,以组合权重与通过
【机 构】
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东北大学工商管理学院,东北大学秦皇岛分校经济学院,中国科学院科技战略咨询研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(71601041):“不完全信息下中小企业的信用评级与违约损失率匹配研究”;河北省社会科学基金项目一般项目(HB15YJ117):“供应链金融视角下中小企业信用风险评价研究”;中国博士后科学基金一等资助项目(2016M590136):“中小企业信贷决策的社会网络分析赋权方法研究”;中国博士后科学基金特别资助项目(2017T100111):“考虑多源信息融合的中小企业信
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本文的主要工作是从指标层入手对群决策中的赋权方法进行研究。首先,根据多位专家给出的某一指标的多个权重,通过一致性检验确定该指标的合理取值区间;然后,以组合权重与通过一致性检验的专家权重之间的偏差最小为目标函数建立优化模型,求解组合权重;最后,通过算例验证了模型的有效性和可行性。本文的主要创新与特色有两点：一是从指标层面对专家权重的一致性进行检验,与根据专家的权重向量的一致性检验相比,更加灵活,且避免了对有效信息的删除和无效信息的放大;二是从指标层面确定指标的组合权重,解决了群决策中的组合赋权问题,改变了专
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技