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对农业机械化项目的可实施性以及实施效果进行科学、合理、正确的评价,可为其进一步发展和长期规划提供有效的决策依据。由于其地域环境、发展阶段、产业结构的不同存在着诸多模糊性和不确定性,建立多层次多指标的模糊综合评价模型进行模糊评判是较为常用的评判方法。但现有的模糊隶属度转换算法存在着目标分类不明确和出现冗余数值的问题,采用基于熵的数据挖掘方法,通过定义指标区分权,清除对目标分类不起作用的冗余数值,实现正确的隶属度转换并用于农业机械化项目绩效模糊综合评价中,使评价结果更具真实性和可靠性。 相似文献
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