A（e 8 ） = 0.876， A（e 4 ） = 0.872， A（e 6 ） = 0.857， A（e 2 ） = 0.856， A（e 7 ） = 0.835， A（e 5 ） = 0.827， A（e 3 ） = 0.808， A（e 1 ） = 0.797。 根据上述数据如何应用STC-IOWA算子得到下面相应的加权向量为： W = （0.361， 0.149， 0.112， 0.095， 0.082， 0.074， 0.066， 0.061）

根据您提供的数据和权重向量，我们可以应用STC-IOWA算子来计算相应的加权向量W。

首先，将A(e)值和对应的索引进行排序，得到按照相似信任中心度指标值排序的顺序：

A(e1) = 0.797 （索引1）
A(e2) = 0.856 （索引2）
A(e3) = 0.808 （索引3）
A(e4) = 0.872 （索引4）
A(e5) = 0.827 （索引5）
A(e6) = 0.857 （索引6）
A(e7) = 0.835 （索引7）
A(e8) = 0.876 （索引8）

然后，根据排序后的顺序，将对应的权重值赋给加权向量W：

W(索引1) = 0.361
W(索引2) = 0.149
W(索引3) = 0.112
W(索引4) = 0.095
W(索引5) = 0.082
W(索引6) = 0.074
W(索引7) = 0.066
W(索引8) = 0.061

最终得到的加权向量W为：

W = （0.361， 0.149， 0.112， 0.095， 0.082， 0.074， 0.066， 0.061）

这样，根据给定的数据和权重向量，我们成功应用了STC-IOWA算子，得到了相应的加权向量W。

相关问题

A(e 8 ) = 0.876, A(e 4 ) = 0.872, A(e 6 ) = 0.857, A(e 2 ) = 0.856, A(e 7 ) = 0.835, A(e 5 ) = 0.827, A(e 3 ) = 0.808, A(e 1 ) = 0.797.这是各个专家的相似信任中心度，根据IOWA算子计算专家权重

根据IOWA算子，我们需要首先对各个专家的相似信任中心度进行排序，从高到低。按照您提供的数据，排序结果如下：

1. A(e8) = 0.876
2. A(e4) = 0.872
3. A(e6) = 0.857
4. A(e2) = 0.856
5. A(e7) = 0.835
6. A(e5) = 0.827
7. A(e3) = 0.808
8. A(e1) = 0.797

接下来，我们需要计算每个专家的权重。一种常用的方法是将最高分的专家的权重设为1，然后逐个计算其他专家的权重相对于最高分专家的权重比例。

假设最高分的专家是A(e8)，则其权重为1。其他专家的权重可以按照以下公式计算：

权重 = 相似信任中心度 / A(e8)

计算得到各个专家的权重如下：

A(e8) = 1
A(e4) = 0.872 / 0.876 ≈ 0.995
A(e6) = 0.857 / 0.876 ≈ 0.980
A(e2) = 0.856 / 0.876 ≈ 0.978
A(e7) = 0.835 / 0.876 ≈ 0.953
A(e5) = 0.827 / 0.876 ≈ 0.943
A(e3) = 0.808 / 0.876 ≈ 0.923
A(e1) = 0.797 / 0.876 ≈ 0.910

这样，根据IOWA算子的计算，各个专家的权重分别为：
A(e8) = 1
A(e4) ≈ 0.995
A(e6) ≈ 0.980
A(e2) ≈ 0.978
A(e7) ≈ 0.953
A(e5) ≈ 0.943
A(e3) ≈ 0.923
A(e1) ≈ 0.910

A（e 8 ） = 0.876， A（e 4 ） = 0.872， A（e 6 ） = 0.857， A（e 2 ） = 0.856， A（e 7 ） = 0.835， A（e 5 ） = 0.827， A（e 3 ） = 0.808， A（e 1 ） = 0.797.这是各个专家的相似信任中心度，根据IOWA算子计算专家权重，并保证专家权重之和为1

根据IOWA算子，我们首先对各个专家的相似信任中心度进行排序，从高到低。按照您提供的数据，排序结果如下：

1. A(e8) = 0.876
2. A(e4) = 0.872
3. A(e6) = 0.857
4. A(e2) = 0.856
5. A(e7) = 0.835
6. A(e5) = 0.827
7. A(e3) = 0.808
8. A(e1) = 0.797

接下来，我们需要计算每个专家的权重。一种常用的方法是将最高分的专家的权重设为1，然后逐个计算其他专家的权重相对于最高分专家的权重比例。

假设最高分的专家是A(e8)，则其权重为1。其他专家的权重可以按照以下公式计算：

权重 = 相似信任中心度 / A(e8)

计算得到各个专家的权重如下：

A(e8) = 1
A(e4) = 0.872 / 0.876 ≈ 0.9955
A(e6) = 0.857 / 0.876 ≈ 0.9781
A(e2) = 0.856 / 0.876 ≈ 0.9769
A(e7) = 0.835 / 0.876 ≈ 0.9539
A(e5) = 0.827 / 0.876 ≈ 0.9429
A(e3) = 0.808 / 0.876 ≈ 0.9229
A(e1) = 0.797 / 0.876 ≈ 0.9101

为了保证专家权重之和为1，我们需要对上述计算得到的权重进行归一化处理。将每个权重除以所有权重的总和即可。

总和 = 1 + 0.9955 + 0.9781 + 0.9769 + 0.9539 + 0.9429 + 0.9229 + 0.9101 ≈ 7.6793

归一化后的权重如下：

A(e8) ≈ 1 / 7.6793 ≈ 0.1302
A(e4) ≈ 0.9955 / 7.6793 ≈ 0.1296
A(e6) ≈ 0.9781 / 7.6793 ≈ 0.1274
A(e2) ≈ 0.9769 / 7.6793 ≈ 0.1273
A(e7) ≈ 0.9539 / 7.6793 ≈ 0.1242
A(e5) ≈ 0.9429 / 7.6793 ≈ 0.1228
A(e3) ≈ 0.9229 / 7.6793 ≈ 0.1202
A(e1) ≈ 0.9101 / 7.6793 ≈ 0.1184

经过归一化处理后，各个专家的权重分别为：
A(e8) ≈ 0.1302
A(e4) ≈ 0.1296
A(e6) ≈ 0.1274
A(e2) ≈ 0.1273
A(e7) ≈ 0.1242
A(e5) ≈ 0.1228
A(e3) ≈ 0.1202
A(e1) ≈ 0.1184

这样，经过归一化处理，各个专家的权重之和为1。