基于核和灰度的区间灰数多属性决策方法

以GM(1, 1) 模型为代表的灰色预测模型实际上是对白数的建模和预测, 而不是对区间灰数的建模和预测.发展趋势和认知程度两个维度可以很好地描述区间灰数序列, 对此, 可先将区间灰数序列转化成相应的发

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

为了解决多属性决策问题,采用三角模糊数的三角函数表达式进行多属性决策,从概率统计的角度提出均值与方差也是三角模糊数特征参数,用二元联系数表示三角模糊数的特征参数,并映射到D—u空间。不仅结果可信,而且

针对模糊群体多属性决策问题, 提出一种新的灰色多属性决策方法. 该方法依据一般的灰色关联分析方法 的基本思路, 将灰色关联度和欧氏距离有机结合, 构造出一种平均相似度对方案进行评价. 平均相似度同时反

针对多方参与、评价指标有差异且存在模糊性的多属性方案优选问题，提出了一种考虑风险偏好的区间直觉模糊软集决策方法。对这类区间直觉模糊软集的多属性决策问题，提出了一个三阶段的决策方法，且按照决策者三种不同

风险偏好视角下员工主动离职的区间多属性决策模型研究，王国辉，史晓露，本文首先介绍了员工离职研究的背景和重要性，然后对员工离职相关文献进行了简单评述，提出员工离职决策测算的研究问题。在现有研

研究包含实数、区间灰数的混合型预测问题. 首先通过计算灰数层的面积和区间灰数的认知程度, 将区间灰数序列转变成实数序列; 然后分别预测灰数层的面积和区间灰数的认知程度, 推导还原得到区间灰数预测模型;

为了简化传统决策的复杂运算,将结构元理论引入模糊多属性决策,模糊数的复杂运算转化为同序单调函数的运算。结果表明:将模糊结构元理论同经典ELECTRE方法结合用来解决模糊多属性决策问题,弥补了使用ELE

论文研究-多属性决策方法及应用.pdf,  本文将多属性决策问题转化为寻求一概率分布问题, 利用Kullback信息量, 给出了一种排序方法。

不确定纯语言多属性群决策方法,卫贵武,,研究了属性权重和专家权重均以语言变量的形式给出,属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。利用不确定语言评估标度