多属性决策神经网络模型与应用

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第2 4卷第 5期
21 0 0年 1 0月
江苏 科技 大学学报 ( 自然科学 版 )
Junl f i guU i r t o c neadT c nl y N t a Si c d i ) ora o J ns n esy f i c n eh o g( a rl c neE io a v i S e o u e tn
smu a in i lt o
多屙 陛决 策 问题 通 常是 指 对 有 限个 方 案 进 行
复杂 度增 加 , 预测 性 能 与精 度 会 随之 降 低. 其 文献 [] 4 中给 出 了多 属 性 决 策 的 4种 基 本 模 型 的 神经 网络 表示 和算法 . 献 [ ] 文 5 中采 用 支持 向量机 的方 法解 决 了区 间型的多属 性 问题. 经 网络方 法通过 神 人工智 能求 解 , 以大 大缩 减 计 算难 度 , 需 要选 可 但 用合适 的神 经 网络技术 构造模rn ta t n i e i g mul — trb t e iin ma i rblm ,a c mp t u a ewo k mo e s e tb t ati u e d cso kng p o e i o e i ne r ln t r d lwa sa - ng l h d b s d o d a ou i n.Th ewok wa d p e o la n n ls i le aie s lto s Th n.te i e a e n i e ls lto s e n t r s a a t d t e r a d c a sf atr tv ou i n . y n e h c n e to d a ou in wa n r d c d.Thep o l m s c n u t d b h c i a itn e ewe n t e a— o c p fie ls l to si to u e r b e wa o d ce y t e Eu l de n d sa c sb t e h l tr aie s lto sa d t d a ou in.S mua in ho t a he n u a ewo k c n a hiv n a v s b e d . e t o u in n he ie ls l to n v i lto s s w h tt e r ln t r a c e e a d ia l e cso k n o e t i iin ma i g fr a c ran whafsr c u e a d t e d v lp d meh d i e sb e r tu t r n h e e o e t o Sf a i l . Ke r s: c mp tn n u a ewo k; mu t— trb t cso k n y wo d o ei g e r l n t r liati u e de ii n ma i g;i e l ou in;Euci e n it n e; d a s l to ld a d sa c
Vo. 4 No 5 12 .
0c . 0l t2 O
多属 性 决 策神 经 网络模 型与 应 用
金 凤 。
( . 海 大 学 交 通 与 海 洋 工 程 学 院 , 苏 南 京 20 9 ) 1河 江 10 8
(. 2 江苏科技大学 船舶与海洋工程学院 , 江苏 镇江 2 20 ) 10 3
排 序 的问题 , 多现 实 中的决策 问题 都表 现为 多属 许
性 决策 的形式 , 如水 利工程 领域 中的水 电站坝址 方
案 的选择 , 经济 效 益 综合 评 价 及 项 目评 估 等 . 是 正
由于多属 性决 策在应 用上 的重要 性 , 内外 学者 多 国
年来 对此 问题进 行 了大量 的探索 和研 究 , 提 出了 并 各种 模型 方法 , 括一 些 已得到广 泛应用 的 E E . 包 L C
摘 要: 针对多属性决策问题 , 出了基于理想解 的竞 争神经 网络模型方 法. 用竞争神 经网络对备选 方案进行 学习 、 提 采 分
类 , 结合 多属性决策 的理想解概念 , 并 根据 方案 间欧式距离 远近 , 对备 选方案进 行排序. 最后使 用 M t b软件进 行仿真计 aa l
算, 得到码 头较优 的结构方案 , 明该方法是 可行 的. 表
关键词 : 竞争神经 网络 ;多属性决策 ; 理想解 ; 欧式距离 ; 仿真
中 图分 类 号 : P 8 T I3 文献标志码 : A 文 章 编 号 : 6 3— 87 2 1 )5— 4 9一 4 17 4 0 【0 0 0 0 8 o
Ne a t r o lf r m uliatrbu e de ii n m a i ur lnewo k m de o t- t i t cso k ng
Jn F n i e g
( .C lg f rfcadO enE gneig oa U i rt, migJ n s 10 8 hn ) 1 ol eo ai n ca n ier ,H hi nv sy № j i gu2 0 9 ,C ia e T f n ei n a ( .Sho o aa A ci c r adO enE g er g JaguU i ri fSi c n ehooy Z ej n ins 10 3 hn ) 2 col f vl rht t e n ca ni e n , ins nv syo c n eadT cn l , hni gJ gu2 20 ,C ia N eu n i e t e g a a
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