机译:用于未来模拟数据决策的通用序数学习框架(GOLF)
Arizona State Univ Sch Comp Informat & Decis Syst Engn 699 S Mill Ave Tempe AZ 85251 USA;
George Mason Univ Syst Engn & Operat Res Dept 4400 Univ Dr Fairfax VA 22030 USA;
Natl Univ Singapore Dept Ind Syst Engn Management 1 Engn Dr 2 Singapore 117576 Singapore;
Simulation optimization; multi-fidelity; ordinal learning; stochastic optimization; real-time decision making;
机译:基数和序数数据的多准则组决策的TOPSIS和Cook-Seiford方法的一般化和集成
机译:用于建模序数数据的通用框架
机译:用于学习具有认知集值数据和广义损失函数的基于模糊规则的模型的框架
机译:成对比较表示的有序数据学习决策树算法的比较分析
机译:基于差异隐私和维度减少框架,以优化高维生物数据机器学习技术的易用性
机译:利用足够的统计数据从分布式数据中学习的框架及其在学习决策树中的应用
机译:利用充分统计学习分布式数据的框架及其在学习决策树中的应用