一种带分布参数的区间粗糙数多属性决策方法

本文定义了带分布参数的区间粗糙数的运算法则和新的可能度公式,并证明了新的可能度公式满足的一些性质.其次,基于带分布参数的区间粗糙数间的序关系,将已提出的区间粗糙数加权集结算子推广至带分布参数的区间粗糙数有序加权集结算子.最后,基于新的可能度公式及有序加权集结算子,提出了一种解决属性权重未知时多属性决策问题的算法,并通过实例说明了算法的有效性和合理性.

基于联系数的区间粗糙数多属性决策方法

定义了正态分布的区间粗糙数,补充联系数的运算法则。利用集对分析的不确定性理论,建立了区间粗糙数的均值-方差联系数模型,针对属性值为区间粗糙数且权重已知的区间粗糙数多属性决策问题,提出了一种基于联系数的区间粗糙数多属性决策方法,并给出了决策的步骤。最后,通过实例分析,表明该方法的有效性和实用性,且计算简单易行。

区间粗糙数排序比较仿真及其在物流领域中的应用

区间粗糙数分布类型包括均匀分布、两阶段均匀分布、正态分布、二项分布以及指数分布等,通过MATLAB软件对特定分布类型下的区间粗糙数进行数万次仿真实验,结果表明同一组区间粗糙数在不同的分布假定下会得到不同的排序结果,尤其以二项分布和指数分布最为典型.区间粗糙数排序比较仿真算法被用于物流中心选址问题,得到的结果与其他文献的排序结果一致,表明了该算法的有效性与可行性,避免了基于复杂理论的数学分析和概率求解等问题,使得其推广应用更加方便.

基于区间粗糙数互补判断矩阵的一种排序方法

定义了区间粗糙数互补判断矩阵和正态分布区间粗糙数,并给出区间粗糙数互补和互反判断矩阵的相互转化公式.针对基于区间粗糙数互补判断矩阵的排序问题,提出了一种基于可能度的区间粗糙数互补判断矩阵的排序方法.通过对方案进行两两比较,构造区间粗糙数互补判断矩阵,求解出形式为区间粗糙数的权重向量,利用可能度公式得到权重向量的可能度矩阵,从而得到各方案的排序.实例分析说明了该方法的实用性和有效性.

区间数序列处理方法新探

区间估计是专家评价中的一种重要方法,目前对给定为区间数的决策方法研究较多,而对区间数的处理大多基于均匀分布或正态分布。文章针对这种对区间数序列的分析和处理方法研究的不足,提出了一种新的基于β分布的处理方法。该方法通过用β分布对区间数序列分布进行拟合,从而解决了对区间数序列难以进行分析和处理这一难点,并通过案例验证了该方法。结果表明,该方法原理正确,简便可靠,在决策管理中具有广泛的应用前景和普适性。

带分布区间数的可能度计算模型及其排序

在区间数决策理论中,将决策参数的取值分布信息纳入区间数概念内涵,是理论发展与客观现实的双重要求.文章基于区间数大小关系的内涵,运用概率论相关理论方法,定义带分布区间数的概念,构建了带分布区间数可能度的定义及其一般性计算模型,给出了两个区间数同是均匀分布区间数、或一个为均匀分布区间数而另一个为三角分布区间数、或同为三角分布区间数等三种情形的可能度计算公式,以及带分布区间数及其可能度的几个新性质,修正了以往学者提出的有关概念.针对区间数排序问题,修正了优序数排序法,同时揭示了对称分布区间数的优序数排序法与中值排序法的等价性.通过实例计算,验证了理论和方法的科学性和有效性,进一步完善了区间数决策理论,具有更好的应用价值.

检验分布的统计法比较

根据大量的试验数据经统计对未知的总体分布进行推断而求得分布类型;对已有经验参考的情况可做小样本的试验,先假设共分布类型再进行相应的拟合性检验,这种方法称为统计法.常用的方法有"X2检验法"和"K-S检验法".……

Weibull分布法在负偏态资料统计处理中的应用

以Weibull分布法作正偏态资料的中位数及其95％可信区间和正常值统计处理,可取得满意的结果。本文以视力资料为例,用Wcibull分布法对负偏态资料试作其统计处理。 1 方法本文用K-X变换法,把负偏态资料转换为正偏态资料后,再作Weibull分布法的统计处理。

多值映射后果空间上的格序决策及其应用研究

通过在分别以决策后果的上概率和下概率作为上、下界构成的区间数上定义"可能性小于"关系,将决策后果空间格序化,然后应用带概率分布的区间数的比较方法,研究了多值映射后果空间上的格序决策方法.最后作为应用研究,给出了格序决策中的一个算例.