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层次分析法中相对权重的改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
以层次分析法为背景,分析了确定相对权重的常用算法存在的诸多问题.将和行归一法、方根法与乘幂法相结合,解决了迭代初值的选取问题.将Aitken加速技术引入乘幂法,构建了新的迭代数列,列出了新的算法步骤,解决了线性收敛问题.通过实例对比验证了改进算法的优越性. 相似文献
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为研究解决空战目标威胁评估问题时目标属性复杂、数据非结构化等问题,提高评估效率,提出图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的解决方法,并引入改进的指标相关性权重确定方法(improved criteria importance through intercriteria correlation,ICRITIC),构建了基于ICRITICGCN的目标威胁评估模型。针对战场威胁目标的空间拓扑性和属性复杂性,利用图卷积网络在处理非欧式数据时的优势进行学习训练;针对传统方法在属性权重时过于主观的问题,ICRITIC法考虑属性之间的关联性及属性的信息量,客观分配属性权重。仿真结果表示,该算法在解决多目标威胁评估问题时,在处理效率、准确率等方面均有所提升。 相似文献
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