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针对综合评价中混合不确定信息共存、评价信息残缺和评价信息间非独立的评价问题，提出一种多关系混合不确定信息融合集成框架及其求解方法.首先，将混合不确定信息进行分类整合，梳理信息(子)流间的相关关系，构建多关系混合不确定信息集成框架，通过网络分析法(ANP)求解信息(子)流的信息权；其次，将混合信息转化随机数并模拟迭代，充分挖掘信息价值；最后，将被评价对象每次仿真迭代后的结果进行两两比较，获取优胜度矩阵，并通过回归树的方法得到体现概率特征的可能性排序.对混合残缺信息、多关系信息的融合问题进行了探索，降低了评价过程对数据完整性的要求，考虑了信息重叠和信息冗余，得到的相对评价结论对实际问题更具解释力. 相似文献
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