决策矩阵常用于企业的战略经营管理中，它是表示决策方案与有关因素之间相互关系的矩阵表式。常用来进行定量决策分析。
中国最大的综合性文献数据库 -维普资讯 关键词: 分辨矩阵 决策矩阵 归纳学习 决策函数[gap=1387]Key words: discernibility matrix; decision matrix; inductive learning; decision function
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... decision-making matrix: 决策矩阵 rizontal decision matrix: 水平决策矩阵 vertical decision matrix: 垂直决策矩阵法 ...
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...Multivoting (复选投票) Pros and cons (赞成与反对票) Prototype and test (原型与测试) Decision matrices (决策矩阵) ：事先定义每项 概念与可加权的选择准则比较。
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...理想解最远的方案为最佳方案， 该法之作业， 步骤有六， 兹說明如下： 一、 建立常态化的决策矩阵（normalized decision matrix） 此步骤为将不同权则单位转换成无单位矩阵以便于比较， 假设原决策矩阵 为：（给权重前先常态化 normalization） X 1 X 2 …
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Based on the projection of two fuzzy vectors, this paper presents a new method for interval multi-attribute decision-making, in which both the attribute weights and the elements in decision-making matrix are interval numbers.
对于属性权重及决策矩阵均以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题,利用模糊向量之间的投影,本文提出了一种新的排序方法,指出了文14和TOPSIS法存在的一个缺陷。
参考来源 - 一种区间型多属性决策的排序方法The main research works are as follows:(1) With respect to the problem of assessment level of experts based on numerical decision matrix in GDM, two analytic methods for assessment level of experts based on numerical decision matrix are proposed.
根据每位专家与理想专家之间的偏差程度和两个专家之间的模糊关系矩阵,给出了基于数值决策矩阵的专家评判水平排序与分类方法一。
参考来源 - 基于数值决策矩阵偏好信息的群决策方法研究与应用The definition of extended decision matrices was presented. A novel algorithm based on extended decision matrices for attribute reduction(EDMAR) was proposed.
研究了Rough集理论中属性约简和值约简问题,扩展了决策矩阵的定义,提出了一种基于决策矩阵的完备属性约简算法,该算法利用决策属性把论域划分成多个等价类,然后利用每个等价类对应的决策矩阵计算属性约简。
参考来源 - 一种基于决策矩阵的属性约简及规则提取算法·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
制定一个决策矩阵。创建一个决策矩阵来衡量每一个工作。
Develop a decision matrix. Create a decision matrix to weigh each job option.
与现有文献中的逼近于理想解的排序方法相比，该方法充分地利用了决策矩阵的信息。
Compared with the TOPSIS method in the Present literature, this method sufficiently makes use of the information of the decision matrix.
该文分析属性值约简，针对协调决策表提出一种通过构造决策矩阵直接获取最简规则的方法。
This paper analyses attribute value reduction, and presents a method to acquire briefest rules directly by constructing decision matrix in consistent decision table.
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