基于云模型相似度的基本概率指派生成方法

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如何生成基本概率指派是证据推理的核心环节。文章提出一种基于云模型相似度的基本概率指派生成方法。首先,根据评语云模型,将专家评价的定性语言转化为相对应的云模型;然后,利用综合云将每一个指标下的各个专家评语对应的云模型合成,得出各指标的云模型;最后,计算各指标云模型与各评价等级的云模型相似度,并对相似度进行归一化处理,得到该指标的基本概率指派。实例分析表明,该方法在解决多属性专家评估决策问题中具有可行性与有效性。
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