基于证据理论和前景理论的犹豫 直觉模糊语言多准则决策方法

摘　要　Dempster证据组合规则在D2S证据理论中将几组相互独立的证据融合,得到一组新的证据。Dempster证据组合规则在D2S证据理论中起着十分重要的作用。在对Dempster证据组合规则进行

针对以单传感器监测数据作为井下安全性评估依据存在难以获得丰富、全面、准确的环境信息的问题,提出一种基于粗糙集和D-S证据理论的井下风险评估方法,并进行了具体的实例分析。该方法对多传感器采集的参数进行基

研究信息值为区间灰数, 指标权重未知的动态风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和灰靶思想的决策方法. 该方法定义了区间灰数的距离测度和排序方法; 以各指标值的平均值作为参照点计算各时段的前景矩阵;

为了克服现有方法因立论假设过于理想而存在决策结果的科学性和满意性较差以及决策过程效率低下等 缺陷, 基于前景理论构建了能够吸纳多种模糊信息且能从中识别有效前景的优选模型及判别定理, 并针对结果价值 的

论文研究-基于灰色关联系数和D-S证据理论的区间数投资决策方法.pdf,  主要研究投资方案的指标值为区间数时的投资方案选择问题.定义了效益型和成本型指标下的理想属性区间数,并且通过理想属性偏离度定义

基于Bayes理论的测试性评估方法能充分利用产品研制阶段先验信息，评估结论置信度相比经典方法有了很大提高。针对先验信息不确定性影响Bayes评估结论的问题，提出基于D-S证据理论的测试性综合评估方法。

针对态势估计中的事件检测需要依靠领域知识，提出一种基于Rough-Vague集与D-S证据理论的态势估计方法。基于Rough集与Vague集进行事件检测，根据目标历史数据建立事件决策表，通过属性约简得

论文研究-基于云模型与证据理论的共识分析方法.pdf,  针对综合集成研讨厅中发散型研讨具有连续性、模糊性、复杂性等特点, 提出了一种基于云模型与证据理论的共识分析方法. 该方法利用云模型根据研讨信息

基于改进D-S证据理论的融合检测方法研究，宁秀梅，罗涛，数据融合技术能够综合考虑多个传感器提供的各个侧面信息，可获得对观测对象更全面、更客观的多方面信息，从而得到更加准确的决策

信息不完全确定的多准则直觉模糊决策的折衷解法，王坚强，张忠，针对权系数信息不完全确定和准则值为直觉模糊集的多准则决策问题，提出了信息不完全确定的多准则直觉模糊决策的TOPSIS方法和信息不