基于区间值犹豫模糊熵的DB模式指标权重确定

为了解决DB模式施工评标中专家对评标指标权重打分时的不确定性,进一步提高指标权重的合理性,本文将区间值犹豫模糊熵的数学模型引入到DB模式施工评标方法中。在招标文件编制阶段利用区间值犹豫模糊熵计算公式对指标进行权重分配,使得犹豫这一不确定因素能够很好地应用到公路工程的施工评标中。通过陕西省某DB模式高速公路施工评标实例,验证了该方法的可行性。研究结果表明:考虑犹豫因素后的评标方法,更能反映评标专家打分时的不确定性,从而削弱评标专家打分时对评标结果的主观影响,使得改进后的方法能够很好地适用于公路工程施工评标。

区间值犹豫模糊信息系统中的信息熵研究

借鉴已有处理区间值犹豫模糊集中犹豫模糊元素中元素个数不等问题的研究方法,对区间值犹豫模糊集进行了处理,使区间值犹豫模糊集中犹豫模糊元素中元素个数达到相等,方便了区间值犹豫模糊集中运算和关系的定义.基于区间值犹豫模糊二元关系,给出了区间值犹豫模糊粒度结构概念和区间值犹豫模糊粒的基数概念,讨论了区间值犹豫模糊粒度结构上的三种偏序关系.基于区间值犹豫模糊粒的基数概念,结合Shannon熵给出了区间值犹豫模糊信息熵、联合熵、条件熵概念,讨论了区间值犹豫模糊信息熵的偏序性,并通过实例验证了有关概念的和定理的正确性.

基于区间值犹豫模糊熵-云模型的公路工程DB模式风险评价研究

为了解决公路工程设计施工总承包模式(以下简称“DB模式”)风险评价过程中专家对风险因素打分时的模糊性与随机行,进一步提高风险评价的准确性,提出区间值犹豫模糊熵-云模型的风险评价方法。从宏观风险、中观风险和微观风险等3个方面进行了风险因素识别,构建了公路工程DB模式风险评价指标体系,应用区间值犹豫模糊熵对评价指标进行赋权,在此基础上运用云模型确定了DB模式项目整体风险等级。通过陕西省某DB模式高速公路实例分析,验证了该方法的可行性。研究结果表明:陕西省某DB模式高速公路项目整体风险偏向Ⅲ级,需采取一定管控措施降低风险等级方可接受,所得结果与实际情况相符,表明基于区间值犹豫模糊熵-云模型的风险评价方法合理准确。

区间值犹豫模糊信息系统中的信息粒和粗糙熵

信息粒和粗糙熵作为研究信息系统不确定性问题的两种主要方法,已被广泛应用于许多领域。本文基于区间值犹豫模糊二元关系,给出了区间值犹豫模糊粒度结构概念和区间值犹豫模糊粒的基数概念,讨论了区间值犹豫模糊粒度结构上的三种偏序关系。在区间值犹豫模糊粒度结构基础上给出了区间值犹豫模糊信息粒度和粗糙熵的概念,讨论了区间值犹豫模糊信息粒度和粗糙熵的偏序关系,分析了区间值犹豫模糊信息粒度和粗糙熵与已有信息粒度和粗糙熵之间的关系,并通过实例验证了有关定义和定理的正确性。