【摘 要】
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多属性决策一直是管理科学领域中的一个难题,现有的理论针对这个问题给出了很多方案优选的方法和模型,但均有各自的优势与不足。多属性决策的难点在于难以明晰多属性决策中各
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多属性决策一直是管理科学领域中的一个难题,现有的理论针对这个问题给出了很多方案优选的方法和模型,但均有各自的优势与不足。多属性决策的难点在于难以明晰多属性决策中各个属性的量化指标与决策方案的优劣的非线性关联,而神经网络的拟合能力与泛化能力决定了其在多属性决策中广阔的应用前景。将可拓理论的相关思想作为基础,创造性地对多属性决策矩阵进行处理从而构建出径向基函数（Radial Basis Function,RBF）网络模型的学习样本,结合RBF网络模型优秀的拟合能力和泛化能力,最终通过训练后的RBF网络模型得到
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