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对目前空间数据质量评价的方法进行了研究,总结了现有方法存在的问题,提出用直觉模糊集理论对空间数据质量进行评价,通过实例分析所得结果证明了用直觉模糊集理论进行空间数据质量评价的科学性,并分析了直觉模糊集
如今,对区间值直觉模糊集理论进行了广泛研究以解决模糊性问题,DS证据理论已在不确定情况下的多属性决策(MADM)问题中得到广泛应用。 本文提出了一种基于区间直觉模糊集和DS证据理论的新方法来处理MAD
利用直觉模糊集研究网络风险评估问题.里面结合了直觉模糊熵,平均加权算子等技术研究多属性决策问题,研究出风险影响因子的权重,可以给相关人员提供很好的参考价值
区间直觉模糊数多属性决策的TOPSIS方法,卫贵武,,针对属性权重信息确定且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种逼近理想解的决策分析方法。该方法依据传统的TOPSIS方
空间数据质量的分析与应用的理论与方法,一本很好的书
基于直觉模糊集多属性决策的灰色关联分析法,卫贵武,,基于直觉模糊集理论, 提出了一种新的灰色关联分析方法来研究模糊多属性决策问题。首先, 根据直觉模糊集的几何意义, 引入了两个直觉
针对基本遗传算法收敛速度慢、稳定性差、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种扩大交叉规模的自适应遗传算法并用典型测试函数加以仿真研究。通过仿真可以看出,新算法具有搜索精度高、收敛速度快、抗早熟能力强等特点
直觉模糊集和区间值模糊集的割集,分解定理和表示定理
采用直觉梯形模糊数刻画专家的评价信息, 提出一种新的多属性群决策方法. 定义了直觉梯形模糊数的期望值、预期得分、有序加权集成算子和混合集成算子; 建立了基于直觉梯形模糊数的多属性群决策模型; 通过混合
权重为区间数的语言多属性群决策方法,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。利用不确定语言评估标度的运算法则,给
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