竞争性密度算子及其应用

从提升被评价对象竞争优势的角度对密度算子进行拓展研究,提出了竞争性密度算子的概念.首先,简要地介绍了密度算子,并给出了密度算子的具体表达式;基于此,给出了一种竞争规则,该规则分别从待集结信息的聚类和密度权重的确定两方面保证了被评价对象的竞争优势.最后,通过一个算例对竞争性密度算子的应用作了说明,并将其集结值与相应的已有集结算子的集结值进行比较,指出竞争性密度算子尤其适用于"偏才"或"怪才"的选取.     

基于密度算子的多阶段群体评价方法及应用

从密度算子的角度研究了多阶段群体评价信息的集结问题,并比较分析了各集结途径的评价结果.首先基于评价者判断的离散程度及与群体判断的接近程度,给出了一种评价者权重的确定方法,并基于时间度的概念,给出了阶段权重向量的确定方法.在此基础上,基于密度算子对评价信息进行多途径集结,同时考虑了同一时段和不同时段评价信息分布的疏密程度.最后,通过一个算例对多阶段群体评价信息集结方法的应用进行了说明,并对评价结果进行了比较分析.     

基于协商视角的密度算子及其应用

针对群体评价中专家信息的集结问题，从利益相关者协商的视角对密度算子进行拓展并将其用于解决该问题.协商的基本思想是使协商值与单个协商参与者(或利益集团)给出的协商信息偏差最小.在此基础上，基于密度算子信息集结的过程，结合着组内和组间信息的特征，分别给出了组内和组间协商的两种模型，以此实现信息的集结.最后，通过一个算例对该方法的应用进行了说明.该方法的研究可进一步完善密度算子的理论体系并拓展其实际应用范围.     

区间数密度算子及其应用

针对决策信息为区间数形式的不确定多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式拓展到区间数形式.通过引入"区间隶属度"的概念对区间数进行聚类,并给出一种通过规划模型确定密度加权向量的方法;在此基础上,对区间数密度中间算子及其合成算子进行了界定.最后,通过一个算例对区间数密度算子的应用进行了说明.该方法结合区间数的特征,进一步拓展了密度算子的理论体系和实际应用范围.     

一种基于二元语义信息处理的群体决策方法

针对决策者权重、属性权重和属性值均为语言形式的多属性群体决策问题,给出一种基于二元语义信息处理的群体决策方法.该方法采用二元语义概念对语言评价信息进行处理和集结运算,结合传统的理想点方法对方案进行优选.首先描述了具有语言评价信息的多属性群体决策问题,然后介绍了有关二元语义的定义及其相关性质,给出了基于二元语义的集结算子,并进一步给出了解决该类群体决策问题的具体步骤.最后给出了一个算例,验证了该方法的有效性.     

基于联系数的区间二元语义模糊多属性群决策方法

针对区间二元语义评价信息的不确定性,考虑区间二元语义变量取值的分布情况,定义了二元语义联系变量、二元语义正态分布变量,研究了它们的运算法则,并提出了二元语义联系变量信息集结算子;针对决策矩阵元素为区间二元语义变量属性权重完全未知的模糊多属性群决策问题,利用二元语义正态分布变量的方差,通过构建优化模型确定最优属性权重,提出了基于二元语义联系变量信息集成算子的模糊多属性决策方法,最后通过实例分析了方法的可行性和有效性.     

基于二元语义的非常规突发事件群决策方法

采用多粒度二元语义对非常规突发事件进行应急管理决策.首先将专家给出的语言评价信息用二元语义的形式来表示;然后从多个语言变量集中选择一个基本语言集并将多粒度语言信息一致化,再通过集结算子对专家信息进行集结,得到非常规突发事件群体综合评价结果;最后,给出算例说明了该方法的有效性.     

一种基于二元语义的多指标群决策方法

针对具有语言形式评价信息的多指标群决策问题,给出一种基于二元语义信息处理的群决策分析方法·该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念来描述语言评价信息并进行处理和集结运算·首先描述了具有语言评价信息的多指标群决策问题,然后在介绍有关二元语义的定义及其相关性质的基础上,给出了基于二元语义的几种集结算子,并且进一步给出了解决该群决策问题的具体步骤,最后给出了一个算例·     

区间数密度中间算子在多属性决策中的应用

针对群决策中的决策者群体偏好信息分布问题,研究了不确定多属性决策密度中间算子,把实数密度中间算子扩展到区间数密度中间算子.给出了区间数密度算子权向量的确定方法及具体过程.提出了区间数密度算子(IDM算子),定义了区间数密度加权平均中间算子(IDWA算子)和区间数密度加权几何平均中间算子(IDWGA算子),给出基于区间数密度算子的合成算子:密度算术加权平均算子(IDWAWAA算子)和密度有序加权平均算子(IDWGAOWA算子),最后用实例对算子密度权向量的确定进行了说明.     

基于乘性一致性调整算法的二元语义决策模型

为了提高专家评价信息的准确性和有效性,在二元语义的环境下,提出了一种基于乘性一致性调整算法的二元语义决策模型.首先,简单回顾二元语义偏好关系(2-TLPR)的概念;其次,为提升2-TLPR的一致性,构造局部调整的乘性一致性改进模型;通过上述算法,进一步重新构造全新的二元语义偏好关系,并运用二元语义算术平均算子进行集结;最后,将二元语义决策模型运用到公共卫生突发事件的决策问题中,并与现有方法的对比,验证了该决策模型的可行性与有效性.     

基于不确定语言信息的C-OWA和C-OWG算子及其应用

研究了不确定语言信息的集成问题，把连续的有序加权平均（C—OWA）算子和连续的有序加权几何（C-OWG）算子扩展到不确定语言环境之中。提出了一些新的不确定语言信息集成算子，如：加权的不确定语言偏差C-OWA（WULDC-OWA）算子和加权的不确定语言偏离C-OWG（WULDC-OWG）算子等，研究了它们的一些优良性质，如：齐次性、单调性等。分别给出了基于WULDC-OWA算子和基于WULC-OWG算子的不确定语言多属性决策方法，并且用实例对方法的求解过程进行了详细说明。     

具有语言信息的多指标群体综合评价

针对具有语言信息的多指标群体综合评价问题,提出了一种新的求解方法·在该方法中,首先将各决策者给出的语言评价信息转化为二元语义形式,然后通过求解所建立的优化模型得到群体综合评价值,再根据二元语义自身特点进行方案排序,并得到群体综合评价结果·利用二元语义描述和处理语言评价信息,能够有效避免信息的损失和集结结果的不精确性,因此,该方法具有计算简单和语言信息集结结果准确等特点·最后给出了一个算例·     

基于模糊软矩阵的多专家群决策方法

对模糊软矩阵信息的多专家群决策问题进行了研究.在模糊软集的基础上定义了模糊软矩阵,并定义模糊软矩阵间的相关运算法则,基于这些运算给出了加权算术平均算子和加权几何平均算子.针对在给定模糊软矩阵信息下如何对论域元素进行排序的问题定义了可能度,从而得到可能度矩阵并结合排序向量法给出了一种排序方法.最后,利用集成算子和可能度矩阵等工具给出了一种基于模糊软矩阵信息的多专家群决策途径,并利用实例验证该决策方法的可行性和有效性.     

基于语义簇的中文文本聚类算法

针对中文文本聚类受语义、 语法、 语境等因素的影响, 在使用传统向量空间模型向量化表征后, 文本向量之间相互独立, 语义关系被忽略, 影响聚类分析结果的问题, 提出一种基于语义簇的中文文本聚类算法. 该算法根据词共现的原理和语义相关性, 首先使用词频-逆向文档频率(TF-IDF)方法求得特征词权重, 利用特征词的搭配向量构建语义簇； 然后使用特征词及其搭配词的权重, 将特征词向语义簇中心进行空间变换, 求得嵌入语义信息的文档向量； 最后利用文档向量进行K-means聚类分析. 实验结果表明, 该向量化表示方法, 能有效提高文本向量对文本语义的逼近能力, 同时可提高文本聚类结果的准确率和召回率.     

基于Pythagorean犹豫模糊集成算子的多属性决策方法及其应用

基于Pythagorean犹豫模糊集理论,提出了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的集成算子来研究多属性决策问题。首先提出了Pythagorean犹豫模糊有序加权算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊有序加权几何平均算子;基于对Pythagorean犹豫模糊决策信息本身及其信息顺序位置重要性的兼顾,又提出了Pythagorean犹豫模糊混合算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊混合几何平均算子;最后,提出了基于Pythagorean犹豫模糊信息集成的多属性决策方法,并通过智慧医疗评估体系的例子说明提出的决策方法的可行性.     

基于拓展C-OWGA算子的多属性群决策方法

目的为求决策方法的简洁实用,研究决策信息为区间数的多属性群决策问题。方法将连续的OWGA(C-OWGA)集结算子拓展到不确定环境之中,提出了一些不确定信息(区间数)集成新算子,如加权的C-OWGA(WC-OWGA)算子、有序加权的C-OWGA(OWC-OWGA)算子以及混合的C-OWGA(HC-OWGA)算子。结果结合区间数的运算法则,利用HC-OWGA算子对决策信息进行集结而获得方案的排序。提出了基于HC-OWGA算子的不确定多属性群决策方法。结论算例表明该方法是可行有效的,且该方法有良好的应用前景。