基于直觉模糊动态信息交互的多属性群决策模型

针对目前的多属性群决策研究中很少考虑信息交互环节等问题,提出一种基于直觉模糊动态信息交互的多属性群决策模型。模型中用直觉模糊集表示决策属性值,通过定义两直觉模糊集的相似度,计算各个专家对方案的偏好矢量与理想方案偏好矢量间的相似度。通过计算群体的平均相似度和专家的决策偏差,若决策偏差大于给定阈值,则通过信息交互对决策偏好进行修正,直到所有的专家的决策偏差都小于给定阈值为止。计算各个方案与理想方案的加权相似度,按加权相似度排列,根据加权相似度最大原则选出最优方案。最后,通过结合1个实际案例讨论本模型的实施步骤,并与未考虑动态信息交互的模糊动态信息群决策方法进行比较,结果证明它是可行和有效的。     

一种结合勾股模糊相似度的多属性决策方法

为了解决现有勾股模糊相似度度量中由于忽略犹豫度而造成度量不精确的问题，提出一种新的相似度的度量方法.首先，在属性值为勾股模糊数的条件下，将勾股模糊相似度定义结合灰色关联分析的思想应用于多属性决策，提出一种新的结合勾股模糊相似度的灰色关联分析多属性决策方法，并设计了该方法的算法.通过一个翔实的算例分析证实了提出方法的正确性和有效性，证明其为多属性决策的一种新的可行方法 .通过两组实验结果的对比，提出的方法比其他方法的决策更贴近实际结果，验证了该方法的可靠性.该算法还避免了人工计算，具有高效性.     

一种Vague集矢量相似度量的汽轮机故障诊断方法

本文基于Vague集理论,提出一种新的Vague集矢量相似度量,并将其运用在汽轮机的故障诊断中,在汽轮机的故障诊断中,通过计算待诊断汽轮机检测数据与汽轮机故障知识样本间的相似度量值,并按计算的相似度量值作出排序。也就是说,计算出的相似度量值越大,表明汽轮机相应于某种振动故障类型的可能性就越大。经过实例诊断验证所提相似度量诊断方法的有效性。     

基于直觉可信分析的犹豫性度量

针对人脑对信任范畴的直觉模糊特征,采用经验映射与直觉反演原则提出了一种基于直觉可信分析的犹豫性度量方法,并且建立了犹豫集的概念。研究表明:建立人类直觉信息系统,是分析直觉模糊集的有效工具,犹豫度是对一个直觉行为可信的度量,模糊感知角度能够度量犹豫的形成和变化过程,同时最小模糊度模型为不确定性条件下行为选择的合理性提供了有效的犹豫控制方法。为不确定决策理论引入了新的分析方法,完善了直觉模糊集的内容,不仅提供了一个决策过程的控制策略,还为交互直觉学习系统建立了新的智能分析方法。     

基于Hausdorff距离的直觉模糊多属性决策的TOPSIS方法

传统的TOPSIS方法在考察目标方案与正、负理想方案的距离时多采用欧氏距离来度量.用Hausdorff距离替换欧氏距离,并用其来度量直觉模糊集（IFS）之间的距离,进而建立相对贴近度的概念,由此对目标方案进行排序、择优.实证分析结果表明该方法有效、实用,在直觉模糊多属性决策中,该方法比欧氏距离方法要简单,但计算结果完全一致.     

不完备信息系统的直觉模糊决策粗糙集

在不完备信息系统中把缺失值视为已知属性值集合的幂集,根据集合的性质定义了不完备信息系统中对象间的相似度和相异度,它们可以分别看作直觉模糊关系的隶属度和非隶属度,由此可以得到新的直觉模糊相似关系以及直觉模糊相似关系的截关系.用直觉模糊相似关系的截关系代替经典决策粗糙集模型中的等价关系,得到一种基于不完备信息系统的直觉模糊...     

直觉模糊语义匹配的相似性度量

首先引用Atanassov直觉模糊集的基本概念和运算,综合考虑其隶属度函数与非隶属度函数两个因素的影响,通过对Zadeh模糊集相似度的计算模型进行扩展,给出了直觉模糊语义匹配的相似度的几种扩展计算方法,即最大最小法、算术平均最小法、几何平均最小法、相关系数法、指数法等,并举例阐明其应用,从而使直觉模糊语义匹配度的计算方法得到进一步拓广。最后,研究了直觉模糊相似关系,证明了直觉模糊相似矩阵的一个定理。     

一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法

针对具有模糊语言值不确定性信息的决策问题,提出一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法.基于直觉模糊概念格,提出直觉模糊语言形式背景及直觉模糊语言形式概念,探讨直觉模糊语言形式概念间的偏序关系以及直觉模糊语言概念格之间的细于关系.在直觉模糊语言决策形式背景下,给出直觉模糊语言集之间的相似度以及加权相似度,讨论其相关性质.构建条件概念格和决策概念格,得到在直觉模糊语言决策形式背景下的规则集,建立直觉模糊语言规则提取应用模型.通过疾病诊断实例说明该方法的有效性和实用性.所提出的方法能够同时考虑决策过程中正反两方面的评价信息,减少决策过程中的信息损失.     

模糊集的直觉熵与直觉相似度

熵与相似度都是用来描述模糊集模糊程度的指标,现有方法都是通过将其刻画为具体的数值展开研究.针对当模糊集的模糊程度具有不确定性,无法利用具体的数值表示时,如何利用熵与相似度来进行度量的问题展开讨论.首先提出了直觉熵与直觉相似度的定义,其次利用两个定理说明直觉熵与直觉相似度可以相互转化.     

基于投影的不完全信息直觉模糊多属性决策方法

针对权重信息和属性值信息都不完全确定的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊多属性决策方法。该方法利用直觉模糊集表示不完全的属性值,并以直觉模糊加权投影衡量可选方案与理想方案之间的相似度;在此基础上,通过优化求解非线性规划模型得到了属性权重;并根据方案与正、负理想方案的相对贴近度进行了优劣排序。算例分析结果表明,该方法可以有效解决不完全信息下的多属性决策问题。     

连续区间Pythagorean模糊相似测度及其多属性决策方法

针对基于连续区间Pythagorean模糊相似测度的多属性群决策问题,首先,提出连续区间Pythagorean模糊有序加权平均(C-IVPFOWA)算子;然后定义一种新的连续区间Pythagorean模糊相似测度,并研究该相似测度的优良性质;接着,基于连续区间Pythagorean相似测度构建决策者权重和属性权重非线性优化模型,同时提出基于新的连续区间Pythagorean相似测度的多属性群决策方法;最后,通过智能家居工程案例验证所提出方法的可行性和有效性.     

求解序区间偏好信息群决策问题的理想点法

为了求解具有序区间偏好信息的群决策问题,提出了一种理想点法.首先对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述,给出了任意两个序区间之间距离的公式;然后依据传统理想点法的基本思路,给出了解决具有序区间偏好信息的群决策问题的计算步骤,其核心是运用所给出的距离公式计算每个方案与正理想点、负理想点之间的距离,并进一步根据计算得到的方案的相对接近度对方案进行排序.最后通过一个算例说明了给出方法的可行性和有效性.     

一种指标权重信息不完全的语言多指标决策方法

针对指标权重信息不完全且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有不完全信息的语言多指标决策问题进行了描述;然后给出了求解具有不完全信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算方案值与理想点的距离,构建线性规划模型,得到指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊数比较的可能度,可得到所有方案的排序结果.最后通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性.     

一种具有序区间偏好信息的群决策方法

针对方案偏好信息为序区间形式的群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述;然后依据传统Borda法的基本思路,将序区间偏好信息转化为Borda数值表,根据序区间的特点确定Borda分值计算规则;依据此Borda分值计算规则给出确定每个方案总Borda分值的计算公式,并根据每个方案总Borda分值的大小来进行方案排序;最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性和有效性.     

综合区间数Spearman秩相关系数及其应用

针对属性值为区间数,属性权重完全未知的区间多属性决策问题,提出了一种综合考虑方案与正理想、负理想方案之间的Spearman秩相关系数的决策方法。分析了相关文献中仅考虑方案到正理想方案的Spearman秩相关系数的局限性,在逼近理想点方法(TOPSIS)的启发下,定义了方案与负理想方案的Spearman秩相关系数;然后,在方案与正负理想方案Spearman秩相关系数的基础上,定义了方案的综合Spearman秩相关系数,并证明了其相关性质;最后,提出了基于综合区间数Spearman秩相关系数的多属性决策方法,并通过一个高校二级院系财务管理评价的实例,验证了所提出方法的是可行和有效的。     

考虑指标关联的直觉不确定语言型多指标群决策方法

提出了指标关联且指标值为直觉不确定语言变量的多指标群决策方法.首先给出了关于直觉不确定语言变量的相关概念及直觉不确定语言变量间的距离计算公式,然后,依据各专家针对指标集所给出的直接关系矩阵,运用DEMATEL方法确定各指标权重,并将各专家给出的决策矩阵集结为群体决策矩阵.进一步地,构建正负理想点向量,并计算各方案与正负理想点向量间的加权距离;在此基础上计算各方案的相似系数,并据此对所有方案进行排序.最后,通过一个项目风险应对策略选择的实例分析说明了本文方法的可行性和潜在应用.     

基于模糊多准则决策扩展方法的分模线选择和评估研究

针对在模具设计中选择和评估分模线的问题,提出一种模糊多准则决策(MCDM)的扩展方法。首先利用语言变量表示分模线备选方案的评级和准则重要性权值;然后,基于这些语言值求出最终模糊评估值的隶属函数;最后通过一种新型的最大最小集排序方法将规范化加权评级解模糊成清晰值;并对备选方案进行优劣排序。验证和对比实验表明了方法的有效性,与传统模糊多准则决策方法的比较表明,更具有适用性。     

基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,给出了一种基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法.根据提出的梯形直觉模糊数的Hamming距离公式,计算各方案和梯形直觉模糊数正负理想方案的距离,从而求得各方案和正理想解的相对贴近度,基于贴近度大小对方案集进行排序.最后,用数值实例进一步说明了该梯形直觉模糊TOPSIS方法的有效性和实用性.     

基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法

提出一个基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法，并从基于Vague集的模糊推理的观点看待模糊决策问题．将评价指标和侯选方案之间的关系用一组基于Vague集的推理规则来表示，将决策者的要求用一组Vague集来袁示，经过模糊推理等过程最后得到决策结果     

一种不确定型多属性决策方法及其应用

 讨论了权重完全未知且属性值为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于理想区间数贴近度的决策方法。首先定义区间数的距离,并给出区间数贴近度的公理化定义,讨论区间数贴近度的性质,然后针对区间型多属性决策问题给出一种区间型决策矩阵的规范化方法,并给出3种确定权重的方法,分别是模糊标度重心赋权法（主观赋权法）、基于最小相对熵原理的熵与相对熵综合赋权法（客观赋权法）以及利用优化方法,以待评方案与理想最优方案的贴近度最大化为优化目标,建立的贴近度最大化赋权法（主、客观组合赋权法）。利用权重可计算出每个方案与理想方案的综合贴近度,即可得到所有方案的排序结果。最后通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。