基于支持向量机和模糊层次分析法的虚拟研究中心合作伙伴优选决策

摘要

针对虚拟研究中心伙伴决策过程中信息的模糊性和不确定性,提出了一种基于支持向量机和模糊层次分析法的综合评价模型.首先应用基于支持向量机的分类模型对虚拟研究中心候选合作伙伴数据信息进行分类,经过初步筛选缩小候选合作伙伴集合,再采用梯形模糊数构造评价模型的判断矩阵,选用一致性充要条件检验判断矩阵的一致性,进而推导出评价模型中各评价准则下指标的权重,最后运用梯形模糊数的重心法,完成候选合作伙伴的综合评价值排序,并以雅砻江水电开发虚拟研究中心伙伴选择为例进行分析.研究表明,基于支持向量机和模糊层次分析法模型能减少虚拟研究中心伙伴选择决策的输入量,提高分类精度和决策效率;此外,由于梯形模糊数在层析分析法中的应用,使综合评价模型能有效地结合定性与定量分析,减少人为主观因素的影响,从而优选出最佳的合作伙伴.