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亞馬遜自動廣告顯示在哪涉及Vague集的黑啟動方案優(yōu)選方法，包括步驟：根據(jù)電力系統(tǒng)中設(shè)備所處狀態(tài)和參數(shù)形成待評估的黑啟動方案，選擇合適的評價指標(biāo)，形成Vague值決策矩陣；根據(jù)備選方案的Vague指標(biāo)數(shù)據(jù)，選取理想方案；計算每個黑啟動備選方案與理想方案的相似度；確定每個評價指標(biāo)的Vague值權(quán)重；利用線性規(guī)劃模型求解求取最優(yōu)權(quán)重；計算每個方案的最終得分并進(jìn)行排序。提供的基于Vague值相似度的黑啟動決策方法利用的主觀信息少，且充分利用了指標(biāo)間的客觀信息，并通過比較備選黑啟動方案和理想方案的相似性快速得到各方案的優(yōu)劣排序，從而可為在線黑啟動決策提供支持。亞馬遜自動廣告顯示在哪公開人工智能的貨源分配的方法，涉及煙草資源分配、人工智能技術(shù)，充分利用煙草行業(yè)數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能算法，利用人工智能中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自主學(xué)習(xí)能力，深度挖掘各指標(biāo)之間深層關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了零售戶貨源策略的自動分配。首先，選取卷煙營銷中市場維度和客戶訂單維度的主要指標(biāo)，利用人工智能中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自主學(xué)習(xí)能力，經(jīng)過信號的前向傳播和誤差的反向傳播兩個過程，構(gòu)建各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。然后，進(jìn)行多次反復(fù)模型訓(xùn)練，將利用模型訓(xùn)練得到的參數(shù)，結(jié)合歷史各維度指標(biāo)數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的入?yún)?，自動計算零售客戶的貨源分配量。減少貨源分配過程中人為因素的影響，提高貨源分配結(jié)果與客戶需求的吻合度。

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