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1.
考虑服务外包风险评估的不确定性,采用概率语言术语集获取FMEA方法所需的专家评价信息,通过给语言集赋予不同的概率以表达偏好的程度。针对传统FMEA方法没有考虑风险间的相互影响关系,风险严重度评估不够准确的问题,采用广义Choquet积分分析风险间的相互影响关系,得到修正后的风险严重度。考虑严重度、发生度和难检度直接相乘准确性低的问题,采用概率语言VIKOR方法对风险的三个因子进行综合评估。最后以公共体育场馆服务外包风险评估为例,验证了所提方法的有效性。  相似文献   
2.
产品/服务配置规则获取的主要方式是用数据挖掘技术从设计实例数据库中提取.客户化服务方案配置规则为服务功能需求和方案特征间的关联规则.考虑到常用关联规则挖掘算法Apriori具有运算复杂的缺点,提出基于PIETM(Principle of Inclusion—Exclusion and Transaction Mapping)算法的配置规则挖掘方法,考虑置信度和有趣度指标,提取强关联规则.针对配置实例数据库数据量较大时,配置规则挖掘的效率会降低且会产生大量冗余规则的问题,采用二元语义模型表达定性的服务功能需求,将同类客户群的功能需求进行合并,替换多样化的功能需求,减少规则的冗余.最后以一工程机械制造企业服务方案配置规则挖掘为例,验证了所提方法的有效性.  相似文献   
3.
提出了一种改进的偏好顺序结构评估法(Preference Ranking Organization Method For Enrichment Evaluations, PROMETHEE),即基于概率语言BWM与PROMETHEE II的多准则决策方法。针对多准则决策过程中,评价信息的模糊性和不确定性,采用概率语言(Probabilistic Linguistic Term Set, PLTS)处理评价信息,并纳入PROMETHEE II中对备选方案进行排序。针对传统的PROMETHEE II 中准则权重需要从外部获得的问题,采用最优最劣法(Best-worst Method, BWM)确定准则的权重。最后,以某企业无人机改造方案为例进行分析,验证所提方法的有效性和可行性。  相似文献   
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