一种基于犹豫模糊语言信息的多属性群决策方法

在本文中,我们研究了多属性决策(MADM)问题,其中属性值采用犹豫的三角模糊信息形式。 首先介绍了犹豫三角形模糊元素的定义和一些运算规律,以及犹豫三角形模糊元素的得分函数。 然后,我们基于爱因斯坦运算

不确定语言多属性决策的组合方法,卫贵武,,研究了属性权重完全未知、属性值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题。引入了不确定语言变量的运算法则,以及不

针对群推荐系统中被推荐项目具有多粒度性、犹豫性、模糊性的特点,首先在多粒度犹豫模糊语言术语集的基础上,提出多粒度犹豫模糊语言熵的概念及计算公式,采用熵的计算公式求解被推荐项目的属性权重;然后,将传统的

针对故障树分析方法在故障搜索中存在的不足,提出一种基于灰色关联度模糊多属性决策的故障搜索方法。利用故障树分析综合考虑最小割集的故障概率和搜索成本,并用灰度来描述这些信息的可信度,计算最小割集跟灰色模糊

直觉模糊数多属性决策的偏差最大化方法，卫贵武，，针对权重信息未知的直觉数多属性决策问题，首先引入了直觉模糊数的一些运算法则、直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后对权重信

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针对属性信息为三角犹豫模糊信息的多属性决策问题，结合Einstein运算，构建了一种基于三角犹豫模糊Einstein集成算法的多属性决策方法。首先，考虑到决策信息为三角犹豫模糊数且属性间存在一定的内在