基于新语言尺度函数的犹豫Z-number群决策模型

针对犹豫语言型Z-numbers(HLZ-numbers)的群决策问题,提出了在未知专家属性权重时以犹豫语言型Z-numbers为信息环境下的群决策方法;首先在Z-number理论和语言型语集的基础上提出了两类新的语言尺度函数(LSF)以及相关性质,并用新的语言尺度函数来度量语言型信息;其次结合两类新的语言尺度函数提出了犹豫语言型Z-numbers之间的距离公式,并建立了基于新的语言尺度函数的犹豫Z-numbers群决策模型;该模型结合集成算子理论,利用区间数算术平均将决策矩阵集成为综合矩阵,通过建立二维的可能度比较可能度矩阵,然后利用排序向量法进行排序;最后,通过一个实例分析验证了该方法的有效性和可行性。

融媒体文化语境下播音员主持人如何掌握语言的尺度和节奏

在融媒体文化语境下,播音员主持人需要准确把握语言的尺度和节奏。他们应该具备文化敏感性,理解不同群体的价值观念和文化差异,并根据观众需求调整语言风格。播音员主持人还需要培养个性化特色,掌握新媒体技术和提升跨媒体协作能力。在语言节奏方面,播音员主持人应培养节奏感,掌握正确的音速、停顿和语气,以传递情感和氛围。同时,他们需要与音效配合,提高声音和语言的协调性。

尺度参照语言测试的基本描述和题项分析

通过分数分布、题项分析及CRT题项分析说明语言测试中的CRT和NRT是一对具有本质不同的两种测试 ,从对区分熟练组与非熟练组考生和检测考生对掌握知识及教学目的是否达到教学大纲要求等方面 ,CRT更胜于NRT。文章同时提出目前对多数从事语言教学的教师来说还是比较陌生的切线指标分析方法 ,不但可以用于检测判别学生的成绩 ,还可以检测教师所教内容与学生确实已吸收知识之间的适度值。

论马克思主义大众化的语言艺术性

马克思主义要在新的时代背景下获得更好地继承和发展,就必须使之通俗化、艺术化和大众化。从加强语言修炼的角度思考马克思主义大众化的可行路径,增强其理论通俗化的可行性和实践性,这不仅需要从语言艺术性上对马克思主义理论加以凝练,而且马克思主义理论大众化的内容必须因材施教,马克思主义大众化语言艺术的表现形式要多种多样,马克思主义大众化语言艺术尺度的把握要科学规范。使马克思主义理论真正走近群众,贴近群众,被群众真正掌握,并且能够用通俗化的理论解决现实生活中的问题。

区间二型模糊语言Z-numbers及其应用

针对区间二型模糊多属性群决策问题,提出了以区间二型模糊语言Z-numbers(IT2FLZNs)为信息环境的群决策方法。首先,在区间二型模糊集和Z-numbers理论基础上提出了区间二型模糊语言Znumbers并定义了其相关运算性质,提出了两个区间二型模糊语言Z-numbers之间的相似度与距离;其次,在专家和属性权重都未知的情况下,根据决策中总体不确定性最小原则,利用相似度构建最优化模型,确定专家和属性的权重,并且通过综合比较各方案的群体效用值、个体遗憾值和亲密度来选择最优方案;最后,通过一个银行流动风险的实例验证所提方法的有效性与可行性。

基于犹豫区间直觉语言型Z-Number熵和决策者风险态度的多属性群决策分析

犹豫区间直觉语言型Z-number(HIILZN)是在语言型Z-number基础上拓展而来的,在处理现实世界决策上扮演重要的作用。本文主要提出了在以犹豫区间直觉语言型Z-Number为信息环境下决策者有风险偏好的多属性群决策模型,探究决策者不同风险态度对权重和方案排序的影响,对于进行金融投资以及风险投资等方面的决策均有一定的参考价值。本文首先提出了两种新的语言尺度函数,并基于语言尺度函数,提出了HIILZNs新型距离公式,并利用与HIILZNs正理想点的距离提出了HIILZNs的排序值公式。进一步地基于距离公式提出HIILZNs距离相似度公式,并利用距离相似度构造最优模型求解最优专家权重。接下来提出HIILZNs熵公式度量HIILZNs自身的不确定性,并基于决策者风险态度提出风险偏好因子,然后利用风险偏好因子和熵公式定义了风险偏好函数。最后构造排序值加风险偏好函数最大化的最优决策模型求解最优权重,然后利用WAA算子集结每个方案的属性值得到综合排序值并排序,并探究不同风险偏好下属性权重的变化以及对方案排序的影响。最后,通过一个实例验证该方法的科学性和有效性。

HULZNs环境下基于语义偏好参数的多准则群决策模型

针对语义分布不平衡环境下的语义偏好和决策信息的复杂性问题,为提高决策的准确性,提出了一个新型不平衡语言尺度函数.它可通过改变语义偏好参数来调节相邻语义之间的偏差,适用于不同的决策环境,并对相关性质进行了证明.在犹豫不确定语言型Z-numbers(hesitant uncertain linguistic Z-numbers,简称HULZNs)的环境下,定义了两个HULZNs之间的距离以及部分运算,建立了优先加权平均运算算子和一种新型多准则群决策模型.最后,对提出的新模型利用实例进行了分析,验证了方法的有效性和可行性.

新型犹豫不确定Z-Numbers熵及其多准则群决策分析

犹豫不确定语言型Z-Numbers的语言尺度函数是由两种不同语义的集合构成,分别度量两种语言尺度函数,确定其三个基本性质。结合语言尺度函数和犹豫不确定语言型Z-Numbers的模糊因子及犹豫因子,构造了犹豫不确定语言型Z-Numbers的交叉熵和熵,引入求解决策者权重和准则权重的两种最优化模型,通过求解最优化模型确定综合熵决策矩阵,由排序值公式给出多准则群决策问题的最优方案。通过一个实例分析比较得出相同的最优方案和不同排序,验证了该决策方法的有效性与可行性。

基于犹豫直觉模糊语言集均值-标准差偏好距离的多属性决策研究

在犹豫直觉模糊语言集和语言尺度函数的基础上定义了均值-标准差偏好的Hamming距离,并提出了基于犹豫直觉模糊语言集距离TOPSIS和TODIM的多属性决策方法,进一步利用这两种方法对实例问题建筑商的招标方案进行排序,并讨论了偏好参数对排序结果的灵敏度分析。为验证上述方法的有效性,与已有方法对同一实例的排序结果进行了比较分析。

犹豫不确定离散语言Z-numbers及其基于离散T模的多准则群决策问题的应用

介绍基于Z-numbers和语言模型的犹豫不确定离散语言Z-numbers(HUDLZNs).HUDLZNs能够有效地描述决策信息的复杂性和不确定性,并能较好地反映出决策者的犹豫性.在此基础上,提出一种基于离散T模融合和正理想方案的多准则群决策方法.首先,借助语言尺度函数来处理语言信息,并定义HUDLZNs间的距离、λ截集和Cλ截集;其次,提出基于HUDLZNs的离散T模融合;再次,结合离散T模融合和语言尺度函数的优点提出一种HUDLZNs的多准则群决策方法;最后,用ERP系统选型的实例进行阐明,并通过灵敏度分析和已有方法的比较进一步表明所提出方法的有效性和可行性.

考虑在线评论中个体标准差异的汽车产品排序方法

用户在线评论是影响消费者汽车产品选择决策的重要信息来源。已有的基于用户在线评论的产品排序研究中,较少考虑用户评价标准差异对排序结果的影响。基于文本型、数值型和极性评论数据,本文提出一种考虑个体评价标准差异的汽车产品排序方法:首先分析文本型评论中的用户情感,构建情感词典,得到初步情感得分;然后利用数值型和极性评论相关值为参数的可变语言尺度函数对情感得分进行调整,以平衡个体评价标准差异的影响;最后用概率语言集来表达调整后的情感得分及其概率密度,根据DS-PLWA算子进行融合得到最终评价结果。基于汽车之家论坛上6种汽车产品的用户在线评论数据,利用本文推荐排序方法进行实例分析,结果表明考虑个体评价标准差异会影响汽车产品排序结果。