•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Integration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making

نویسنده:
Ying-Ming Wang
,
Ying Luo
سال
: 2010
شناسه الکترونیک: 10.1016/j.mcm.2009.07.016
یو آر آی: https://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/1259801
کالکشن :
  • Latin Articles
  • دانلود: (576.5Kb)
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    Integration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making

Show full item record

contributor authorYing-Ming Wang
contributor authorYing Luo
date accessioned2020-03-13T08:36:21Z
date available2020-03-13T08:36:21Z
date issued2010
identifier otherx6xevgOjl1aSlgsAW3UC2zE3E1aBh_OPkkGlokGQTUY9Tz9OtF.pdf
identifier urihttps://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/1259801
formatgeneral
languageEnglish
titleIntegration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making
typeJournal Paper
contenttypeFulltext
contenttypeFulltext
identifier padid9254050
identifier doi10.1016/j.mcm.2009.07.016
coverageAcademic
pages1-12
journal volume51
journal issue1-2
filesize590182
citations1
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace