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. The corresponding weighting vector is: W = (0.361, 0.149, 0.112, 0.095, 0.082, 0.074, 0.066, 0.061) .如何得到

根据您提供的数据，可以得到对应的权重向量W。权重向量W中的每个元素对应着相应的A(e)值。

根据您提供的A(e)值和权重向量W，可以按照相应的顺序计算得到：

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

其中，每个元素的顺序与A(e)值对应：

W₁ = 0.361
W₂ = 0.149
W₃ = 0.112
W₄ = 0.095
W₅ = 0.082
W₆ = 0.074
W₇ = 0.066
W₈ = 0.061

这样，根据给定的A(e)值和权重向量W，可以得到相应的权重向量。请注意，权重向量的和应为1，即∑ᵢ Wᵢ = 1。

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。