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q阶犹豫模糊集及其在决策中的应用 被引量:4
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作者 徐玥 刘练珍 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期816-836,共21页
定义q阶模糊集的数乘、算术、几何等基本运算,研究运算的性质.结合犹豫模糊集与q阶模糊集,提出q阶犹豫模糊集的概念,定义q阶犹豫模糊集的一些运算并研究基本性质,提出q阶犹豫模糊集的得分函数和精确函数,实现q阶犹豫模糊集的对比.基于q... 定义q阶模糊集的数乘、算术、几何等基本运算,研究运算的性质.结合犹豫模糊集与q阶模糊集,提出q阶犹豫模糊集的概念,定义q阶犹豫模糊集的一些运算并研究基本性质,提出q阶犹豫模糊集的得分函数和精确函数,实现q阶犹豫模糊集的对比.基于q阶犹豫模糊集的基本运算法则,构建q阶犹豫模糊集的多属性群决策模型,并通过实例验证此决策模型的可行性和有效性. 展开更多
关键词 阶模糊集 犹豫模糊集 q阶犹豫模糊集 决策
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概率q阶犹豫模糊TODIM方法及其应用 被引量:1
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作者 周宇 周礼刚 +1 位作者 林志超 徐鑫 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期9-17,共9页
为了度量概率q阶犹豫模糊信息之间的差异,基于得分函数和综合犹豫度提出一种概率q阶犹豫模糊距离测度,并研究其性质。进而,基于概率q阶犹豫模糊距离测度,提出一种概率q阶犹豫模糊交互式多准则决策(TOmada de decis2o interative multicr... 为了度量概率q阶犹豫模糊信息之间的差异,基于得分函数和综合犹豫度提出一种概率q阶犹豫模糊距离测度,并研究其性质。进而,基于概率q阶犹豫模糊距离测度,提出一种概率q阶犹豫模糊交互式多准则决策(TOmada de decis2o interative multicritério,TODIM)方法。最后通过实例说明所提出的TODIM方法的合理性和有效性,并进行灵敏度分析。 展开更多
关键词 概率q阶犹豫模糊集 距离测度 TODIM 多属性决策
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区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子及其决策应用 被引量:1
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作者 黄林 袁修久 +3 位作者 索中英 庞梦洋 包壮壮 李智伟 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期54-66,共13页
将q阶犹豫模糊集进行了拓展,提出了区间值q阶犹豫模糊集;并将Frank算子与区间值q阶犹豫模糊集相结合,提出了区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子。首先,基于Frank算子定义了区间值q阶犹豫模糊元的运算性质,提出了区间值q阶犹豫模糊元的得分... 将q阶犹豫模糊集进行了拓展,提出了区间值q阶犹豫模糊集;并将Frank算子与区间值q阶犹豫模糊集相结合,提出了区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子。首先,基于Frank算子定义了区间值q阶犹豫模糊元的运算性质,提出了区间值q阶犹豫模糊元的得分函数、精确函数及其排序方法;其次,定义了区间值q阶犹豫模糊Frank算术平均算子、几何平均算子、有序加权平均算子以及混合平均算子,分别给出了算子的计算公式,研究了其相关性质并讨论了算子的特殊形式;最后,给出一种基于区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子的多属性决策方法,通过算例和比较分析说明了方法的可行性与有效性。该方法可以根据决策者的风险偏好态度灵活地选择参数以满足不同决策情况的要求。 展开更多
关键词 区间值q阶犹豫模糊集 Frank算子 算术平均算子 几何平均算子 混合平均算子 多属性决策
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属性权重未知情形下的q阶orthopair犹豫模糊TOPSIS法 被引量:3
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作者 金贵 周礼刚 +1 位作者 吴澎 刘欣悦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第6期256-263,共8页
在多属性决策问题中,q阶orthopair犹豫模糊集可以有效地处理不确定信息。基于Theil不等系数,提出一种新的q阶orthopair犹豫模糊距离测度,并研究该距离测度的性质。针对属性权重完全未知的q阶orthopair犹豫模糊多属性决策问题,构建离差... 在多属性决策问题中,q阶orthopair犹豫模糊集可以有效地处理不确定信息。基于Theil不等系数,提出一种新的q阶orthopair犹豫模糊距离测度,并研究该距离测度的性质。针对属性权重完全未知的q阶orthopair犹豫模糊多属性决策问题,构建离差最大化的属性权重模型。基于该权重确定模型和q阶orthopair犹豫模糊距离测度,提出一种改进的q阶orthopair犹豫模糊TOPSIS法。通过能源发展案例说明该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多属性决策问题 q阶orthopair犹豫模糊集 改进TOPSIS 离差最大化
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q-阶正交犹豫模糊幂Muirhead平均算子及推荐应用 被引量:1
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作者 臧誉琪 韩姗姗 费晓香 《模糊系统与数学》 北大核心 2020年第5期90-99,共10页
针对兼顾关联性及整体均衡性的多属性推荐问题,考虑到q-阶正交犹豫模糊数对于模糊偏好信息的表达优势,设计一种基于q-阶正交犹豫模糊幂Muirhead平均算子的多属性推荐方法。首先,给出新的q-阶正交犹豫模糊距离测度、得分函数及精确函数;... 针对兼顾关联性及整体均衡性的多属性推荐问题,考虑到q-阶正交犹豫模糊数对于模糊偏好信息的表达优势,设计一种基于q-阶正交犹豫模糊幂Muirhead平均算子的多属性推荐方法。首先,给出新的q-阶正交犹豫模糊距离测度、得分函数及精确函数;然后,联合幂平均算子和Muirhead平均算子,提出q-阶正交犹豫模糊幂Muirhead平均算子;进而,引入各属性重要程度,运用加权q-阶正交犹豫模糊幂Muirhead平均算子集结推荐偏好信息,由此获得推荐列表;最后,通过算例分析表明该多属性推荐方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 q-阶正交犹豫模糊集 幂Muirhead平均算子 多属性推荐
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