基于概率语言术语集评价的三支决策方法研究

概率阈值的确定一直是三支决策研究的重点,尤其是在复杂模糊环境下.引入概率语言术语集评价损失函数,提出基于概率语言术评价的三支决策阈值确定以及规则的获取方法 .首先依据概率语言术语集的内涵和性质,构建三支决策问题中的概率语言术语集损失函数矩阵;再借助决策粗糙集等价模型,构建等价模型α-model和β-model并找出其最优解,进而确定相应的概率阈值;还提出一种具有概率语言术评价的三支决策方法.     

基于概率语言术语集的

基于VIKOR方法解决概率语言术语集语义环境下的多属性决策问题,将概率语言术语集刻画的属性指标与VIKOR方法有机结合,将候选方案的整体效益和个体属性遗憾程度同时纳入决策目标体系,并通过对VIKOR决策的判断准则进行修正,构建PLTS-VIKOR多属性决策模型,克服了以往TOPSIS法、集结算子综合法等在决策机制上的不足.通过决策实例验证了该方法的决策有效性和计算过程的相对简便性.     

基于调和概率语言术语集的Power平均算子

实践发现现存概率语言Power平均算子在应用中存在概率信息丢失、计算过于繁琐等问题,针对这些问题,提出一种基于调和概率语言术语集的Power平均算子。结合新的基本运算法则与新的支撑度,给出新的概率语言Power平均算子、概率语言Power几何平均算子、概率语言Power加权平均算子、概率语言Power加权几何平均算子,同时论证分析了这几类新型算子的性质。最后通过实验数据,将提出的算子与现存算子进行对比分析,验证了所提算子的有效性与可行性。     

基于概率不确定语言术语集和VIKOR法的多属性决策研究

将概率语言术语集概念中的语言术语推广到不确定语言变量,提出了概率不确定语言术语集的概念及其运算法则与基本性质,并在定义其得分值函数和精确函数的基础上,给出了任意两个概率不确定语言术语集之间的大小比较规则;然后,在运用概率不确定语言术语集刻画属性特征的背景下,利用多准则妥协解排序法,构建了多属性决策模型。最后,通过决策案例的计算,验证了该思想以及方法的可行性、有效性以及优越性。     

基于概率语言术语集和TODIM法的健康社区评价研究

为提升健康社区水平,提出基于概率语言术语集改进TODIM法的健康社区综合评价方法。首先,基于社会生态学理论,从社区治理、人际、设施、环境4个维度构建健康社区水平评价指标体系;其次,根据概率语言术语集确定初始指标权重,采用KANO模型修正确定最终指标权重,并将概率语言术语集中的距离测度与TODIM法相结合,通过计算各方案的全局优势度进行评价排序;最后,将此模型用于健康社区进行综合评价。结果表明,利用所构建模型对社区进行实证分析是可行的,概率语言术语集将模糊性、不确定性、难以量化的评价信息灵活准确地描述出来,使吸纳的评价信息更加全面。基于概率语言术语集和TODIM法对健康社区进行评价,在模糊环境下也可解决群决策问题,对提升地方政府对社区健康认知、推动健康社区建设有一定的参考价值。     

基于模糊语言评估的多属性决策方法

研究了属性权重确知，属性值以模糊语言形式给出的多属性决策问题，定义了一种模糊语言评估标度并给出其相应的区间数表达方式，利用区间数运算法则对各方案的属性值进行集结。基于区间数之间两两比较的可能度公式，构造可能变矩阵，并利用已有的排序公式求出其相应的排序向量。进而对决策方案进行排序和择优，最后进行了实例分析，数值结果表明：该方法可行且有效。     

基于概率语言相关系数的多属性群决策模型

针对评价信息为概率语言术语集,专家权重和属性权重完全未知的多属性群决策问题,提出基于概率语言相关系数的多属性群决策模型.首先定义了概率语言的相关系数并且拓展到概率语言矩阵间的相关系数; 然后基于每个专家的决策矩阵,通过最小化加权相关系数总和求得每个专家的属性权重向量,并且通过决策矩阵的相关系数客观地确定专家权重; 最后将经典的ELECTRE方法加以改进用于方案排序,并且通过算例分析与比较分析证明了该决策方法的有效性与优越性.     

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。     

概率为区间灰数的多目标风险型决策方法

本文提出了概率为区间灰数的多目标风险型决策的概念。对于概率为区间灰数,指标值为实数的多目标风险型决策问题,根据区间灰数的运算法则,化风险型决策为无风险型决策,再利用投影算法,根据投影值的大小对备选方案进行排序和择优。最后给出一个案例,证明方法的有效性。     

基于决策者偏好构造的概率语言型Z-number多属性决策方法

由于决策环境的日益复杂,专家评价信息往往会包含专家偏好,因此有必要对专家偏好进行识别与处理。针对这一情况,提出了基于决策者偏好构造的概率语言型Z-number并应用于多属性决策问题中。首先,针对专家偏好未知的情况,提出了一种基于修正的平均得分距离,由专家评价信息确定专家偏好。然后,依据得到的专家偏好,利用GOWPA算子与最大熵生成概率语言型Z-number。同时,获得专家评价信息的可信度,由专家可信度聚合专家信息并采用TODIM方法对方案进行排序。最后,在国家大力提倡节能减排的背景下,将所提方法应用于国家绿色矿山试点企业的选取上,验证了所提方法的有效性和可行性。     

属性权重信息不完全区间数多属性决策方法

依据传统的TOPSIS方法的基本思路,基于相对隶属度法,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤。其核心是借助每一方案的综合加权距离求得每个方案相对于优等方案的隶属度,再按隶属度的大小进行决策。该方法克服了以往研究此类问题时所遇到的区间数难以排序的困难,表明相对隶属度法的择优与排序能力要比传统的逼近理想解法强。最后,用实例说明了模型的可行性和有效性。     

L-R模糊数型群决策专家意见集成方法

群体决策弥补了个体知识和经验不足的缺陷,因而得到广泛应用。但由于现实问题的复杂性和个体知识、认识水平上的差异以及自身的其他因素影响,决策者对问题给出的意见往往是不一致的,决策者意见的可信度也是不同的。在决策过程中就有必要把决策者个体的意见集成为群体的一致意见。利用截集和隶属度把模糊数型专家意见转化成区间型意见,定义区间数的距离来衡量专家之间意见的偏差程度,提出一种确定专家意见的权重,并集成群体一致意见的方法。数值例子说明该方法合理、可行。     

基于PULTS优先度的一致准则决策方法

针对准则权重未知的多准则群决策问题,提出了一种新的基于随机优势得到的优先度,在概率不确定语言术语集(Probabilistic Uncertain Linguistic Term Sets,PULTS)环境下,通过充分考虑决策者基于个人偏好对各个准则之间重要性给出的评价来确定准则权重,基于一致准则法提出的一个新的决策方...     

基于区间数贴近度的最大树聚类算法研究

针对特征指标和权重指标均为区间数的多指标信息聚类问题,在传统的数值信息最大树聚类法的基础上,给出了基于区间数的多指标信息聚类问题的一种具体算法.在此过程中,加权相似矩阵的提出克服了属性权重对聚类产生的双重影响;并通过引入相对贴近度的概念,对相似区间进行排序.最后,通过实例验证了此算法的有效性.     

区间互补判断矩阵的拟一致性及其权重研究

根据模糊互补判断矩阵的加型一致性和积型一致性反映的相对优势度思想给出区间互补判断矩阵拟加型一致性、拟积型一致性的概念,并利用可能度的互补性将拟加型一致性和拟积型一致性统一为拟一致性.分两种情况讨论了区间互补判断矩阵的权重问题.首先针对拟一致性区间互补判断矩阵,运用可能度法求得区间型权重之间比较的模糊互补判断矩阵,并利用中转法得到精确数型的排序向量.然后针对一般的区间互补判断矩阵,根据区间互补判断矩阵与其区间数型权重在可能度方面的偏差关系,建立偏差模型以求得区间数型权重,用可能度法求得权重之间比较的模糊互补判断矩阵,并利用中转法得到精确数型的排序向量,并指出前者的求解过程实际上是后者的一个特例.给出了区间互补判断矩阵具有拟一致性的充要条件.最后通过实例验证了决策方法的有效性和实用性.     

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.     

基于登录词邻接关系的双条件概率的领域术语抽取算法

领域词典作为中文信息处理的基础,在各个领域都有着重要的应用.而人工构建领域词典不仅工作量大,而且缺乏时效性.因此,自动构建领域词典成为目前研究的重点,而构建领域词典的关键是从领域语料中自动抽取领域术语.本文以金融领域作为切入点,提出了根据登录词前后邻接关系计算邻接词之间的双条件概率自动识别领域术语.实验证明,本文提出的算法不仅能够有效地提取新术语,同时在小语料和低词频情况下也能取得较好的效果.     

考虑模糊区间的水库群优化调度决策方法

为有效解决多目标决策中存在的不确定性问题,提出考虑主客观因素模糊区间的综合赋权方法。首先利用模糊层次分析法确定反映决策者主观偏好的主观权重,其次引入区间数的相离度概念提取客观决策信息,最后利用基于博弈论的综合赋权方法确定综合权重,并根据综合权重选出最佳调度方案。该方法在金沙江下游梯级水库群多目标优化调度中的应用结果表明:综合的赋权法在多目标调度方案优选中具有可行性,综合权重选出的调度方案能同时体现决策者偏好和各指标客观特征,所选方案在各指标上表现均衡,为流域水资源多目标综合调度决策提供了新的思路。     

基于模糊集的术语搜索方法研究

本文通过对于科学共享背景下的术语数据详细的特征分析,引入一种建立在模糊集基础上的隶属度概念,在此基础上对于传统的搜索方法进行修改,辅之以用户爱好度这一指标作为拓展,使其更加适应对术语数据的处理。最后,文章也给出了一些该方法在其他方面的应用和改进方向。     

基于可能度的风险评价方法研究

为解决现有单值评价导致结果偏差较大的问题,同时也为解决评价过程中各专家权重的问题提出一种新的基于可能度的评价方法。首先建立风险评价模型,对评价因素集及评语集进行构建;接着邀请专家应用区间数法对各属性指标进行打分,对同一指标下的任意两个区间数,运用区间数比较的可能度公式,求出一个区间数大于另一个区间数的概率;然后基于可能度的区间数指标差异性确定各位专家的权重,进而对初始评价矩阵进行修正,最后利用一种模糊加权算子进行集成得到最终的评价值。通过应用案例与传统评价方法结果对比,本方法获得的评价结果更加客观可信。