基于GOWA算子的IITFN群决策方法

对区间直觉梯形模糊数(IITFN)决策方法进行了研究.通过定义区间直觉梯形模糊数的期望值和预期得分,进而给出区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法;同时,给出了广义有序加权平均算子及其性质.为了求广义有序加权平均(GOWA)算子的权重,提出了广义最小二乘法,进而建立了基于区间直觉梯形模糊数的属性权重完全未知的多属性群决策方法,并给出了相应的群决策方法.实例分析验证了所提出方法的有效性.

具有不确定信息的纯语言多属性群交互式决策研究

针对属性值为不确定语言变量,属性权重为语言信息,专家权重未知的多属性群决策问题,提出一种基于不确定纯语言混合调和平均算子即UPLHAA算子的交互式多属性群决策方法。首先,给出有关语言评价信息的基础知识,详细介绍了UPLHHA算子的定义和运算规则;然后结合交互式决策的专家权重确定方法提出了基于UPLHHA算子的动态决策方法,即DUPLHHA算法;最后通过实例说明了所提出方法的决策步骤。

直觉模糊优先有序加权距离算子及其在多属性群决策中的应用

在一些多属性群决策问题中,属性间可能存在一定的优先等级,因此在决策过程中有必要考虑属性间的优先关系。本文首先基于COWA算子定义了一种新的直觉模糊值间的距离。其次,基于属性间的优先关系,利用直觉模糊值的熵值给出多属性群决策问题中关联权重的计算方法。为了解决具有优先级的直觉模糊多属性群决策问题,定义了直觉模糊优先有序加权距离(IFPOWD)算子,并且提出了基于IFPOWD算子的多属性群决策方法。最后,运用实例证明了方法的有效性。

基于多属性群决策的柴油机故障证据融合方法

鉴于复杂机械系统中故障信息的不完备及不确定性造成证据理论在故障诊断决策级阶段融合的准确性问题,提出基于多属性群决策的故障证据融合方法.利用多属性群决策的属性分析,计算基于元素属性集合的决策体差异权重,以减小融合证据源的差异;结合柴油机目标故障的相似依赖关系,利用目标故障的可信度权重对冲突焦元信息再分配,旨在提高证据融合的准确性.对R6105AZLD柴油机台架试验结果表明:本文方法可大幅提高诊断准确度和鲁棒性.