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基于Vague集的评分函数改进
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摘要
在进行基于vague集的决策时,评分函数是其中一个影响决策结果的重要因素。针对现有的评分函数,分析它们的不足,中和乐观和悲观状态下的评分函数,同时考虑真假隶属度的绝对差距、未知信息、有用信息量的影响,得到了一种新的评分函数,并分析了新评分函数的优势和证明了新评分函数的性质。最后给出了具体的算法并通过具体的算例说明了新函数的实用性和优越性。
作者
李敏
沈淑慧
刘熠
机构地区
内江师范学院
出处
《内江科技》
2017年第5期57-58,共2页
基金
内江师范学院大学生创新创业训练项目(项目编号:X201534)
关键词
评分函数
VAGUE集
VAGUE集
信息量
隶属度
决策
算法
分类号
O159 [理学—基础数学]
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内江科技
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