改进的模糊一致矩阵决策方法及其应用

对基于模糊一致矩阵的决策方法目前尚存在的不足之处,如模糊优先关系矩阵的元素不能体现相应两个对象之间优劣的差异程度、满足条件a的最小值不容易确定、计算优度值进行单指标排序的方法有待改进等进行了分析,从模糊优先关系矩阵的构造、模糊一致矩阵的转化、排序方法等方面对基于模糊一致矩阵的决策方法进行了改进.将改进后的决策方法用于方案优选的实际问题,进行实证分析.分析结果表明,改进后的决策方法能更好地反映参评对象的实际情况.     

一种模糊决策优选模型在供应商选择上的应用

由于在选择供应商过程中包含了大量不确定和模糊因素,介绍了一种基于模糊一致矩阵的决策优选模型,讨论了它的原理及步骤,为选择供应商提供了一种把定性化的指标转化为定量化的衡量方法并以实例说明。     

一种模糊综合决策汉语谓词识别算法

汉语谓词识别是Internet内容安全、机器翻译的重要研究内容之一.本文设计出一种基于汉语语法规则,通过系统学习,自动建立模糊关系矩阵以识别汉语中心谓词的方法,并给出了相应的算法流程.实验表明,模糊综合决策汉语谓词识别算法,较传统的JXXT谓词识别器,具有更高的谓词识别率和算法稳定性.     

基于模糊偏好关系及OWA算子的多准则群决策方法

根据一种基于加权的新型模糊偏好关系及计算模糊关系的解析表达式，集结不同决策者的偏好信息，得出群体偏好矩阵，进而求出最优方案．此外，为了使专家在决策时能就所决策的问题达成最大程度的一致，提出了一些“软的”度量专家在决策时所达成的一致程度的一些指标及计算方法，为进一步调整专家决策时的评估信息提供了依据．     

模糊一致矩阵在多层次、多因素决策方案优选中的应用

主要是在模糊一致矩阵有关概念和运算性质的基础上,提出了多层次,多因素决策方案优选的实施方法。由于若干决策方案的优选问题往往牵涉到很多因素,因素之间通常又具有不同的层次,故本文所提出的方法比单层次的方法更具实用性。     

基于量度分析的模糊决策

不确定性条件下的决策问题长期以来受到人们的普遍关注(参见[1-6])。用模糊集的理论和方法来处理这类决策问题能给出更加直观而合理的决策模型,因而模糊关系下的模糊决策是一个很有价值的研究课题。本文给出了基于量度分析进行模糊决策的一种方法,它具有处理问题的普遍有效性,计算的简单性和实用性。     

在模糊偏好关系和模糊大多数下的一种群决策解的表示方法

Ｋａｃｐｒｚｙｋ（１９８６）在模糊好关系和模糊大多数下，利用计算一人上基于模糊逻辑的语言变量命题的真实度的方法，给出了几种群决策的解的概念与表示方法。     

一致判断矩阵与一致模糊矩阵的关系

通过对一致判断矩阵与一致模糊矩阵的关系研究证明,一致判断矩阵与一致模糊矩阵一样具有中分传递性,符合人类决策思维的一致性,运用模糊层次分析决策会造成判断信息,一致性及累积优势度的损失。     

一致判断矩阵与一致模糊矩阵的关系

通过对一致判断矩阵与一致模糊矩阵的关系研究证明：一致判断矩阵与一致模糊矩阵一样具有中分传递性,符合人类决策思维的一致性;运用模糊层次分析法决策会造成判断信息、一致性及累积优势度的损失．     

结构维修的模糊决策

基于模糊数学理论,建立了评估现有结构性能以及结构维修方案选择的数学模型,可为现有结构管理决策的科学化提供一定参考。     

Fuzzy决策矩阵及应用

引进了Fuzzy决策图及Fuzzy决策矩阵的概念，介绍了Fuzzy决策矩阵的性质，并给出了利用Fuzzy决策矩阵进行噪声评价的实例．     

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.     

如何构造模糊层次分析法中模糊一致判矩阵

通过对层次分析法及模糊层次分析法的介绍，讨论了模糊层次分析法中模型一致判断矩阵的定义及其性质，给出了模糊一致矩阵的简便构造方法，并给出了当所构造的模糊矩阵不具有一致性时，将其调整为模糊一致矩阵的简便实用方法。     

基于相似关系的不完备决策表属性约简

粗集理论是一种处理不精确，不完全与不相客知识的新的数学工具．属性约简是粗集理论研究的核心问题之一．通过属性约简，简化信息表的属性雏数．在许多情况下面临的信息系统是不完备的，本文研究不完备信息系统下决策表的属性约简问题．     

模糊相似关系下的模糊粗糙集

在模糊粗糙集模型中引入模糊相似关系,定义了一组上、下近似集,并讨论了模糊相似关系下的模糊粗糙集的一些性质,得出了它在模糊相似关系的包含运算、并运算、交运算、合成运算及闭包运算下的一些结论。最后定义了模糊粗糙集在模糊相似关系下的粗糙度和近似精度,并得出了一些结果．     

基于相对优势度的直觉模糊多属性决策方法

把区间数的相对优势度概念推广到直觉模糊数,再根据直觉模糊数两两比较的相对优势度构建模糊互补判断矩阵,提出一种直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到直觉模糊多属性决策中,得到一种基于相对优势度的直觉模糊数多属性决策方法．     

模糊包含关系

本文定义了集合的模糊包含关系，利用测度给出了模糊包含关系的隶属函数的一些生成方法，并在模糊集向量空间上研究了这些问题，得出了一些有意义的结果     

一种基于模糊互补判断矩阵的群体决策方法

对群体决策中,偏好信息以偏好次序型给出的情形进行了分析.利用定义2.1可把每位决策者给出的偏好次序型偏好信息转化为该决策者的模糊互补判断矩阵,并证明了此模糊互补判断矩阵是模糊一致性互补判断矩阵,再利用群组互补判断矩阵的行和归一化,对决策方案进行排序择优,并说明了此排序方法是强条件下保序的,最后给出算例.     

基于模糊相似矩阵的分类方法

粗糙集理论是一种处理不确定性问题的有力工具，它假定知识是一种对对象进行分类的能力，分类是推理、学习与决策中的关键问题，传统粗糙集所基于的是不分明关系，这往往使得分类过细，因而笔者探讨一种基于模糊相似矩阵的分类方式，把传统的等价关系弱化为模糊等价关系，从而可得到更具表达力的粗糙集模型。