基于区间二型模糊EDAS的多属性决策方法

针对多属性决策存在的复杂性和不确定性问题,提出基于区间二型模糊平均解距离法(evaluation based on distance from average solution,EDAS)的多属性决策方法。采用区间二型模糊集合(interval type-2 fuzzy sets,IT2FS)表达评价信息解决专家的偏好信息存在个体化差异问题,并纳入EDAS对备选方案进行排序。以区间二型模糊数表达评价信息构建决策矩阵,以计算得到的综合评价值的去模糊化结果作为最终的方案排序依据。针对EDAS中属性权重需要从外部获取的问题,采用区间二型模糊集合改进的最优最劣法(best-worst method,BWM)确定属性权重。最后,以某汽车制造企业选购新能源汽车云服务方案为例,验证所提方法的有效性。

基于犹豫模糊BWM与MOORA的多属性决策方法

针对多属性决策存在的信息不确定性与决策补偿性问题,提出基于犹豫模糊BWM与MOORA的多属性决策方法。采用犹豫模糊语义术语集(hesitant fuzzy linguistic term set,HFLTS)表达评价信息来解决专家在多个语义术语间犹豫不定的问题,并纳入比率分析多目标优化法(multi-objective optimization by ratio analysis,MOORA)中对备选方案进行排序,以区间数的形式表达专家评价矩阵,以计算得到的标准绩效值的平均数作为最终的方案优选依据。针对传统的MOORA中属性权重需要从外部获取的问题,采用犹豫模糊数改进的最优最劣法(best-worst method,BWM)确定属性权重。最后,以某企业选购工业机器人问题为例,验证所提方法的有效性。

基于低维材料的柔性神经形态电子器件

具有机械柔性和神经形态计算能力的柔性神经形态器件在仿生传感器、类脑计算芯片、可穿戴设备等领域具有广阔的应用前景,因此受到了广泛的关注.低维材料,如石墨烯、过渡金属二卤族化合物(TMDs)、纳米线和纳米管等材料,具有良好的可拉伸性和化学稳定性,可作为制备柔性器件的理想材料.本文系统地总结了一维和二维材料在柔性神经形态器件(包括两端忆阻器和三端突触型晶体管)中的应用,讨论了基本材料性质、器件结构和突触行为背后的开关机制,并强调了在实际应用中实现神经形态电路的障碍和未来应用的广阔前景.