直觉模糊集及其在网络舆情中的应用

网络舆情是社会舆情在互联网空间的映射,是社会舆情的直接反映。由于实际问题的模糊性,模糊理论是一种有效的解决问题的工具。直觉模糊集在传统模糊集的基础上,增加了非隶属度因子,从而可以更充分、更准确地刻画不确定信息。本文从直觉模糊集的角度出发,概述了现有的理论及应用成果,包括直觉模糊集的基本概念、运算等,以及决策领域的信息测度、聚合算子、多属性决策方法。本文重点研究直觉模糊集在网络舆情决策领域的应用价值,探讨了当前的研究现状以及未来的发展方向。     

基于直觉模糊集合的软件质量评价模型

为了合理的评价软件质量,本文研究一种基于直觉模糊集合的多属性决策软件质量评价模型。该模型在模糊子集的隶属度的基础上,加入非隶属度及犹豫度,从这三个方面对软件质量指标进行评价,使之更加符合人们对事物评价的不确定性及犹豫程度。同时,本文还应用了直觉模糊熵权法来确定评价指标的权重值,并利用GIFHWA算子对直觉模糊集合进行集成,通过具体案例的结果对比,说明了本文给出的软件质量评价模型是有效的。     

直觉犹豫模糊集距离测度及其应用

在决策过程中考虑决策者对备选方案给出评估信息的犹豫性,定义了直觉犹豫模糊集的犹豫度。首先,结合传统的距离测度,给出了基于犹豫度的直觉犹豫模糊集的距离测度,通过具体的模式识别案例分析,将所提出的直觉犹豫模糊集的距离测度与已有的直觉犹豫模糊集的距离测度进行了比较,结果显示,所提出的距离测度具有实用性和有效性。其次,结合有偏好的决策问题和TOPSIS方法,给出了备选方案的决策模型和算法步骤。最后,将此方法应用于锂离子电池供应商模型,并对相应的参数进行了敏感性分析,证明了所提出的距离测度具有稳定性和可行性。     

基于相对熵的区间型直觉模糊集多属性决策方法

针对属性权重完全未知且属性值为区间的直觉模糊集的多属性决策问题进行了研究,定义了区间型直觉模糊数相对熵和含参数新的得分函数,然后由TOPSIS方法得到权重,最后通过实例分析验证了所提出方法的有效性和可行性.     

基于集对分析和直觉模糊集的语言型多属性群决策方法

针对语言型多属性群决策问题进行了研究,提出基于集对分析的直觉模糊群决策方法。首先给出语言信息与直觉模糊值的转换方法;分析集对分析的思想与直觉模糊集思想的兼容性,通过集对分析的方法求解出方案对于单个属性和所有属性的联系度表达式;最后通过一个排序公式对方案进行排序,并得出最优方案。算例证实了该方法的有效性。     

凹模糊集与凸直觉模糊集

给出了凹模糊集的定义，讨论了凹模糊集的一些性质，并用凸模糊集和凹模糊集的概念给出了凸直觉模糊集的概念和相应的性质。     

直觉模糊集的扩展研究

基于直觉模糊集的基本概念,考虑其隶属度、非隶属度和概率分布3个因素的影响,给出了直觉模糊集两种扩充:统计直觉模糊集和多值直觉模糊集,并给出了扩充直觉模糊集的运算和包含关系,从而使直觉模糊得到了推广和应用。     

区间直觉模糊集下TOPSIS招聘模型

针对区间直觉模糊环境下的多属性决策问题,提出一种基于逼近理想点确定备选方案排序的方法.在回顾相关理论知识的基础上,定义了区间直觉模糊集及其得分函数和精确函数,提出计算各备选方案远离或者接近理想点程度的算法,同时考虑各区间直觉模糊集的精确度,聚合属性权重判断各备选方案的排序.以学生的专业能力、组织能力、基本素养和创新能力...     

区间直觉模糊集的包含度的多目标属性决策方法

通过正常的蕴涵算子将Vague集的包含度公式进一步扩展到区间直觉模糊集上,并给出了基于区间直觉模糊集的包含度在多目标属性决策方法,最后通过实例阐明方法的有效性.     

多属性决策中属性值大小对其权重的影响

研究属性值大小对其属性权重的影响. 在常用权重分配方法的基础上,通过引入模糊集合的方法,提出了适合该情况下的属性分配方法.实例研究结果表明,考虑属性值大小的决策方法比传统的决策方法更为合理.     

属性权重、位置权重以及属性赋值均为直觉模糊数的信息集成算子及其应用

对于属性权重、位置权重以及属性赋值均为直觉模糊数的信息系统,注意到信息系统中属性数目比较少的情况下,数据自身的重要性程度对集成算子影响较大的特点,借助于本文提出的直觉模糊集上的广义加法和乘法,提出了属性权重、位置权重以及属性赋值均为直觉模糊数的信息集成算子,推广和总结了前人的结果.同时,对于数据信息表现为连续区间的数据集成,构建了组合连续区间数据的广义有序加权平均算子及其转换方法,并讨论了其性质.所得结果可直接应用到不确定多属性决策问题的讨论,最后给出了算例.     

基于三角函数的犹豫模糊新距离测度

距离测度主要用于度量不同数据之间的距离,结合三角函数的距离测度也被成功地应用于犹豫模糊集上。本文提出了基于正弦、余弦和正切函数的犹豫模糊距离测度以及含偏好的距离测度并验证了其优良性质;最后,提出了2种犹豫模糊多属性决策方法,并通过能源政策选择的案例验证了所提方法的有效性和实用性。     

模糊多属性群决策的Vague集方法

介绍Vague集的基本理论,分析现有记分函数的不足,提出一种改进的记分函数;给出一种基于Vague集求解模糊多属性群决策问题的新方法,该方法利用新的记分函数对决策方案进行排序,选出最优方案;以实例说明该方法的可行性与有效性.     

基于模糊距离的模糊数的排序及应用

引用模糊数之间的模糊距离,结合模糊数的权重面积,建立一种基于模糊距离的模糊数的排序方法,数值例子说明了排序指标的合理性;排序结果与已有的排序方法进行比较,说明方法的优越性.将该方法用于解决具体的模糊多属性决策问题,进一步验证该排序方法的合理性与有效性.     

基于决策者风险态度的直觉模糊多属性决策方法

根据直觉模糊多属性决策的特征,引进反应决策者风险态度的风险参数,构造融决策者风险态度、得分函数和精确函数为一体的综合得分函数,并依据综合得分函数得到一种排序直觉模糊数的新方法,再结合直觉模糊加权平均算子提出一种属性值为直觉模糊数的多属性决策方法,并通过算例说明该决策方法的可行性和有效性.     

基于多参数的群决策方法

研究了多指标决策问题中,指标随着时间的变化,增加了一个时间维度,以进行更合理的综合排序,有效克服群决策方法中只考虑指标、方案二维排序问题的弊端．给出了三维标度下的群决策方法及具体步骤,并通过实例得出,把时间考虑进去能更有效地把近几年的数据进行分析,从而为决策者提供更全面的决策依据．     

矿山设备选型的多属性决策模型

为了选择到性价比最优的矿山设备,综合考虑设备的多个属性,建立多属性决策模型。该模型以属性标准化为基础,利用模糊粗糙集确定属性权重,比较设备的属性值与参考值,最终确定与期望值偏离最小的方案为最优方案。以购买气动凿岩机为例,分析多属性决策的有效性。结果表明：该模型能够综合平衡各个指标,设备排序明确合理,优化了矿山设备的选型决策。     

基于模糊法和神经网络的增压开采方案的优选研究

多属性决策问题广泛存在于经济、管理、社会等各个领域中,如方案优选、工厂选址、资源分配、投资决策、项目评估、质量评估、科研成果评价、人才考核、产业部门发展排序、经济效益综合评价等,因此多属性决策理论及方法有着广阔的应用前景．对多属性决策理论、方法及其应用进行系统的研究具有重要的学术价值和实践意义．基于模糊理论的模糊优选方法是一种用于涉及模糊因素决策问题的优选方法,采用模糊优选方法可以较好地解决方案优选中的模糊性问题．本文以ANN、模糊理论为基础,对引入模糊优选方法解决气藏增压开采方案优选问题进行研究．     

基于模糊评价的产品设计方案决策研究

随着全球制造业不断发展,工业设计已经成为一个企业立足的根本。工业设计的核心是产品设计,因此产品设计方案的决策就有着至关重要的作用。以简要的产品评价及模糊评价法的相关理论为出发点,将这种理论方法应用于新产品设计方案评选中．实现更快更优的设计方案的决策。