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基于云模型的数字图书馆馆藏评价研究

发布时间:2024-05-24 23:43
  [目的/意义]针对具有语言评价信息的数字图书馆馆藏评价问题,提出一种基于云模型的数字图书馆馆藏综合评价方法。[方法/过程]首先,采用云模型表示数字图书馆馆藏的语言评价信息,在此基础上形成云模型综合评价矩阵;其次,利用Hamming距离测度云模型的差异性,并基于差异驱动原理的赋权法确定各评价指标的权重;然后,基于云的加权算术平均算子对评价信息进行综合集成,以此得到各方案的最终评价值并排序;最后,选取某数字图书馆馆藏评价实例进行分析。[结果/结论]该方法能够充分考虑语言评价信息的模糊性和随机性,可使评价结果更加贴近客观现实。

【文章页数】:5 页

【部分图文】:

图1云的数字特征

图1云的数字特征

云模型可以用数学期望Ex(Expectedvalue)、熵(Entropy)、超熵(HyperEntropy)来表示定性的概念,其中期望Ex代表定性语言概念论域的中心值,熵En代表定性概念不确定度的度量,超熵He代表熵He的离散程度。云模型可记作C(Ex、En、He),其主要....


图2正向云发生器

图2正向云发生器

正向云发生器的实现原理是:输入该定性概念的3个数字特征Ex、En、He以及云滴数N,输出N个云滴数的定量值xi(i=1,2,…,N)及其确定度μi,如图2所示:正向云发生器的实现步骤如下:


图3逆向云发生器

图3逆向云发生器

逆向云发生器的实现原理是:输入N个云滴数的定量值xi(i=1,2,…,N)及其确定度μi,输出该定性概念的3个数字特征Ex、En、He,如图3所示:逆向云发生器的实现步骤如下:



本文编号:3981390

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