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题名基于两阶段学习的专家群体评价信息集成方法研究
被引量：5
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作者
赵志伟
乔晗
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机构
天津财经大学理工学院
河南大学经济学院
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出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2018年第6期19-25,共7页
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基金
全国统计科学研究项目<中国经济政策不确定性的波动特征与宏观效应研究:统计测度与数值模拟>(2016LY01)
全国统计科学研究项目<群体评价主观偏好信息测度方法及其应用研究>(2017LY18)
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文摘
专家群体偏好信息集成是综合评价定性指标测度与指标权重主观分配的基础。首先基于半可加离散分布统一描述的不同类型及精度专家偏好信息,建立第一阶段学习,统一其精度。然后重新界定群体偏好一致性概念,提出相适应检验方法,在此基础上建立第二阶段学习,调整非一致性的群体偏好至满足集成要求,并给出基于马尔科夫链的信息集成方法。上述两阶段学习通过模拟群体专家间的交互反馈机制,尽可能贴近偏好调整实际的同时无需专家参与,提高集成方法的可操作性及效率。最后,通过实例验证了基于两阶段学习的专家群体评价方法的可行性和有效性。
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关键词
专家群体评价
一致性
两阶段学习
半可加离散分布
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Keywords
expert group evaluation
consistency
two step learning
semi additive distribution
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分类号
C934
[经济管理—管理学]
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