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李四海,满自斌.自适应特征权重的k-means聚类算法[J].计算机技术与发展.2013,23(6):98-105.刘业政,姜元春,林文龙.基于模糊距离和神经网络的自适应群决策方法[J].系统工程学报.2008,23(1):27-35.1.初始化专家权重、指标权重2.将多指标群体评价问题按照先集结专家权重或指标权重，得到群组评价问题和多指标评价问题。3.对于群组评价的专家权重，利用模糊隶属度对专家权重调整；对于多指标评价问题，利用RBF网络（先将所有指标作为输入计算综合结果，计算偏差；再计算缺一指标下，计算偏差，根据逼近精度去调整指标权）4.为解决不收敛问题，用专家权重扰动项策略。5.自适应思路还是通过计算本次结果与上一次结果的偏差大小张耀天,张旭成.基于层次分析法的自适应决策评价方法[J].北京航空航天大学学报.2016,42(5):1065-1070.周延年,朱怡安.基于灰色系统理论的多属性群决策专家权重的调整算法[J].控制与决策,2012,27(7)：1113-1116.利用灰色关联度确定专家权重，根据相邻两次评价结果偏差进行自适应调权。孙义,黄海峰,丁建华.多属性群决策权重调整自适应算法[J].计算机工程与应用.2014,50(2):35-39.张启平,刘业政,姜元春.决策单元交叉效率的自适应群评价方法[J].中国管理科学.2014,22(11):62-71.王俊英,李德华,吴士泓.决策关联分析下的专家权重自适应调整研究[J].计算机工程与应用.2010,46(3):17-20.多属性群体评价问题，主要对专家权重自适应调整。专家权重采用客观赋权（灰色关联）和主观赋权组合，通过与上一次评价结果的偏差进行自适应。这里通过对灰色关联的分辨系数和主观权重系数取不同值进行比较。胡珉,罗赛楠.权重自适应模糊层次分析法及应用[J].计算机工程与设计.2009,30(22):5151-5154.权重的调整分为两个部分，第一部分是采用梯度下降法进行根据样本修正原始权重，获得候选权重值，第二部分采用增量法对候选权重进行分类匹配比较，完成权重调整。王俊英,李德华.群决策专家权重自适应算法研究[J].计算机应用研究.2011,28(2):532-540