Resumen

El enfoque de toma de decisiones multiatributo es una de las tecnologas clave de evaluacin de sistemas complejos que ha atrado gran atencin de los estudios de investigacin acadmica. Este artculo establece un nuevo enfoque de evaluacin de decisiones multiatributo. En primer lugar, proponemos un modelo de reduccin de atributos de datos de alta dimensin basado en mtodos de anlisis de correlacin parcial y anlisis factorial. En segundo lugar, a partir de las ponderaciones de atributos calculadas mediante mtodos de ponderacin mltiple, se pueden obtener los correspondientes vectores de puntuacin de evaluacin mltiple de los objetos evaluados. El vector de puntuacin final puede determinarse combinando la ponderacin de combinacin cuadrtica y la prueba de consistencia de Spearman. En tercer lugar, utilizamos el algoritmo difuso C-means para calificar los objetos evaluados. Por ltimo, el enfoque de evaluacin establecido en este documento se verifica mediante el uso de 107 observaciones en China. Este enfoque tambin proporciona un ejemplo de toma de decisiones para la reduccin de atributos de datos de alta dimensin, la puntuacin de la evaluacin de sistemas complejos y el anlisis de agrupacin al realizar la evaluacin en otros campos.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Toma de decisiones multiatributo; Tecnologías de evaluación de sistemas complejos; Reducción de atributos de datos de alta dimensionalidad; Métodos de ponderación múltiple; Algoritmo difuso C-means; Análisis de clustering
• Keywords:Multiattribute decision-making; Complex system evaluation technologies; High-dimensional data attribute reduction; Multiple weighting methods; Fuzzy C-means algorithm; Clustering analysis