基于相交距离可能度的模糊区间数排序方法研究

在决策制定和系统评价领域,模糊区间数因其能够有效表达不确定性而被广泛应用.针对模糊区间数排序在实际应用中的计算繁杂,且在大数据环境下的应用效率受限等问题,本文引入相交距离概念给出模糊区间数的相交距离公式,提出一种新的排序算法,并讨论了该公式的相关性质.通过对比实验,证实了该算法在处理模糊区间数排序问题时的有效性和实用性.

基于可能度的一种直觉模糊集相似度测量方法

研究直觉模糊集的相似度测量方法.首先给出两个直觉模糊数比较的可能度公式及其性质.在此基础上,定义两个直觉模糊集间的相似度测量公式,分析用此公式进行相似度测量的优缺点,旨为直觉模糊集在决策、模式识别和医疗诊断中的应用提供更为合理的工具.

基于ELECTRE的犹豫二元语义多属性群决策方法

针对属性权重完全未知,属性值为犹豫二元语义信息的多属性群决策问题,提出了一种基于ELECTRE的犹豫二元语义多属性群决策方法。定义了犹豫二元语义元比较的可能度公式,引入了犹豫二元语义元的距离测度。利用犹豫二元语义可能度公式确定和谐集、不和谐集与无差异集,分别根据可能度和距离测度确定和谐指数及不和谐指数,并构建相应的矩阵,通过和谐矩阵与不和谐矩阵余矩阵的Hadamard乘积确定综合优势矩阵,进而确定净优势值并实现方案间的排序。最后通过算例说明所提方法的可行性和有效性。

基于区间不确定语言信息的可能度研究

本文给出了一个新的基于区间不确定语言信息的可能度公式。首先,拓展了一个现有的基于区间数的可能度公式,将其表示为基于区间不确定语言信息的可能度公式,其次,给出拓展后的可能度公式的优良性质,例如互补性、传递性等,最后,结合UEOWA算子,通过实例说明这个拓展后的基于区间不确定语言信息的可能度公式的合理性。