基于二型模糊集及其拓展的多属性决策方法

发布时间：2021-05-17 23:18

　　二型模糊集作为模糊集的拓展集,具有更精确地表达不确定性信息的优点。为了适应日益复杂的决策环境,许多二型模糊集及其拓展形式相继被提出,但目前针对二型模糊集的研究依然有限,导致二型模糊集的优势没有得到充分的体现。为了进一步体现二型模糊集的优势,以适应日益复杂的决策环境,使得评价过程和评价指标更加的准确合理,对二型模糊集及其拓展形式开展进一步地研究是非常有必要的。本论文就二型模糊集的相关问题展开研究,主要介绍了二型模糊集及其拓展的模糊集,以及它们的性质和运算,探讨了几种在不确定信息下的多属性决策方法。本文具体研究工作如下:第一章本章简单介绍了本文的选题背景与研究意义,介绍了模糊集与二型模糊集的研究现状,并概括了本文的研究工作及主要创新点。第二章本章利用信息能公式提出了二型模糊集的相关系数、加权相关系数以及二型模糊集的聚类方法,并通过实例验证该方法的可行性。第三章本章结合梯形直觉模糊数和二型直觉模糊数,提出了梯形二型直觉模糊数,并给出其相关运算。利用豪斯多夫距离公式度量两个梯形二型直觉模糊数之间的距离测度。利用灰色关联双向投影法解决梯形二型直觉模糊数的多属性决策问题。最后用例子阐述该方法的有效... 

【文章来源】：南昌大学江西省 211工程院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 引言
    1.1 选题背景与研究意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 主要工作及创新点
第2章 二型模糊集的相关系数及其应用
    2.1 预备知识
    2.2 二型模糊集的相关系数
    2.3 二型模糊集的加权相关系数
    2.4 基于二型模糊集相关系数的多属性决策方法
    2.5 数值例子
        2.5.1 模式识别
        2.5.2 聚类分析
    2.6 本章小结
第3章 梯形二型直觉模糊数及其应用
    3.1 预备知识
    3.2 梯形二型直觉模糊数的运算法则
    3.3 梯形二型直觉模糊数的得分函数以及距离测度
        3.3.1 得分函数
        3.3.2 基于豪斯多夫距离的梯形二型直觉模糊数距离公式
    3.4 基于梯形二型直觉模糊数的灰色关联双向投影法
    3.5 数值例子与比较分析
        3.5.1 数值例子
        3.5.2 比较分析
    3.6 本章小结
第4章 概率区间二型犹豫模糊集及其应用
    4.1 预备知识
    4.2 概率区间二型犹豫模糊集的运算法则
    4.3 概率区间二型犹豫模糊集的聚合算子法则
    4.4 概率区间二型犹豫模糊集的排序值
    4.5 概率区间二型犹豫模糊集多属性群决策方法
    4.6 数值例子与比较分析
        4.6.1 数值例子
        4.6.2 比较分析
    4.7 本章小结
第5章 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 进一步工作的方向
致谢
参考文献
攻读学位期间研究成果



本文编号：3192643