研究属性权重完全未知的犹豫模糊决策问题.针对犹豫模糊元中人为添加元素导致的主观性过强问题,提出一种基于新型符号距离的犹豫模糊决策方法.首先,根据犹豫模糊集元素之间的方差以及元素个数定义一种含有对数函数
针对属性值为犹豫模糊元的决策问题, 提出一种基于粗糙集理论的多属性决策方法. 首先, 依据属性值与理想点的贴近度和给定的阀值得到判断矩阵; 然后, 根据判断矩阵对属性集进行约简, 确定属性权重; 最后
提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法, 即直觉梯形模糊TOPSIS 多属性群决策方法. 首先, 应用直 觉梯形模糊数形式表示方案属性偏好和属性权重信息且专家权重完全未知; 然后, 利用直觉
针对考虑匹配主体心理期望与感知的双边匹配决策问题, 提出多属性匹配决策方法. 首先, 描述匹配主体对另一方匹配主体进行满意度评价时存在心理期望的情形; 然后, 在此基础上, 以匹配主体对各属性的期望作
针对属性间具有关联性且属性值为区间灰数的多属性群决策问题,提出一种基于Choquet 积分的多属性灰靶群决策方法.根据模糊测度和Choquet积分的性质,定义关于区间灰数的Choquet积分信息集成算
基于积型语言标度的多属性群决策方法,王中兴,陈磊,主要研究属性权重和决策者权重均为区间数形式,属性值为语言偏好信息的多属性群决策问题。利用积型语言评估标度的运算法则,给出
论文研究-多属性决策的支持向量机方法.pdf,
针对属性值为区间粗糙数且权重未知的多属性决策问题,提出了基于相似系数和联系数的多属性决策方法,该方法可以弥补定性分析方法的不足。结合液压泵维修方式选择的实例,在维修策略选择所依据的属性上引入了有关可靠
区间型属性值及权重多属性决策问题的难点在于不确定权重信息的精确化和区间数的排序问题.灰熵模型中运用与理想解均衡接近的贴近度对方案排序的思想,不仅可以使多属性决策避开繁重的模糊数据精确化步骤,还可以有效
针对D-S 证据理论在融合高度冲突的证据时可能导致与直观结果相悖的问题, 已有的基于修改数据模型的方法更多地考虑如何提高冲突证据结果的聚焦程度, 而没有考虑冲突成因以及如何通过冲突原因判断来削减证据之
