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一种新型的多属性决策权重计算方法
标题：基于数据挖掘和模糊关联分析的多属性决策权重计算方法
摘要：
多属性决策是现实生活中普遍存在的问题，如何准确地计算属性权重是决策结果准确性的重要保证。本文提出一种基于数据挖掘和模糊关联分析的多属性决策权重计算方法，通过整合数据挖掘技术和模糊关联分析方法，实现对决策属性的自动权重计算。实验结果表明，所提出的方法能够有效地解决多属性决策的权重计算问题。
1.引言
多属性决策是在现实生活中普遍存在的决策问题，它需要考虑多个属性的重要性，以达到正确的决策结果。在过去的研究中，很多方法都被提出来计算属性权重，如主观评价法、层次分析法等。然而，这些传统的方法存在主观性强、依赖于专家经验等问题。因此，我们需要一种新型的多属性决策权重计算方法，可以减少主观性，提高决策准确性。
2.相关工作
数据挖掘是一种从大量数据中提取模式和知识的过程，可以帮助我们理解数据背后的潜在规律。模糊关联分析是模糊集理论和关联分析相结合的一种方法，可以处理属性之间的关联程度。这两个方法在解决多属性决策问题中具有潜在的潜力。
3.方法提出
本文提出的多属性决策权重计算方法基于数据挖掘和模糊关联分析。具体步骤如下：
（1）数据预处理：对决策问题的属性进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
（2）数据挖掘：使用数据挖掘技术（如聚类、分类等）对属性进行挖掘，发现属性之间的相关性和重要性。
（3）属性选择：根据数据挖掘的结果，选择相关性较高的属性作为候选属性。
（4）模糊关联分析：对候选属性进行模糊关联分析，计算属性之间的关联程度。
（5）权重计算：根据属性之间的关联度和重要性，计算属性的权重。
4.实验与结果
为验证所提出方法的有效性，我们设计了一组实验。实验数据来自现实生活中多属性决策问题，包括客户信用评级、产品销售预测等。实验结果表明，所提出的方法在多属性决策问题中具有较好的性能和效果。
5.讨论与展望
本文提出的基于数据挖掘和模糊关联分析的多属性决策权重计算方法在多属性决策问题中取得了一定的成果。然而，仍然存在一些问题需要解决，如如何处理异常数据、如何选择合适的数据挖掘算法等。未来的研究可以进一步完善这些问题，并且将方法应用到更多的实际决策问题中。
结论：
本文提出了一种基于数据挖掘和模糊关联分析的多属性决策权重计算方法。该方法通过整合数据挖掘技术和模糊关联分析方法，实现对决策属性的自动权重计算。实验结果表明，所提出的方法能够有效地解决多属性决策的权重计算问题，具有一定的实用性和可行性。本文的研究对于提高决策准确性、减少主观性有一定的理论和实践意义。