不确定信息环境下的决策评估方法研究

发布时间：2024-12-21 06:41

　　基于普通数据类型的信息融合方法与信息聚集函数是很多评估和决策问题的基础,并应用在许多领域中。随着现代化科技和经济的日益发展,全球经济化的形成,越来越多的管理和决策问题遇到的数据都不再是简单的数据类型,而是更为复杂的不确定信息。正是由于信息的不确定性,导致了社会的经济发展出现了一系列问题,因而这类研究是迫切需要的。在多属性群决策中,各专家间或指标间的相对重要性既可体现为权值向量,也可体现为模糊测度。提出了多属性群决策中的信息融合范式和概念框架;指出了通常需通过使用两阶段的信息融合,从而得到最终综合评价结果。在不同的不确定决策环境中,基于数据评估的不一致性和不确定性分别给出了两种权值向量的确定方法。给定n和m维模糊测度,通过引入认知强度的概念作为认知不确定参数,提出了生成nm维的模糊测度的方法。讨论与“认知方法”及认知不确定性有关且基于离散模糊测度的一般化积分方法。具体包括了认知模糊积分,一般化认知模糊积分和适应的认知模糊积分。前两种积分并不是聚集函数,只是预聚集函数。而适应的认知模糊积分是一种新的聚集函数,它有更好的对所有参数的单调性质。适应的认知模糊积分有两种等价的定义,其中一种可以更方...

【文章页数】：109 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 研究意义
    1.3 国内外关于该课题的研究现状及趋势
    1.4 一些常见的不确定信息类型
    1.5 论文研究内容与可能的创新之处
    1.6 论文组织及逻辑结构
第2章 不确定信息环境下的多属性群决策评估及相应的三种权重与模糊测度确定方法
    2.1 信息融合在多属性决策评估与群决策中的重要作用
    2.2 多属性群决策评估中的信息融合范式和概念框架
    2.3 基于专家间的一致度给出确定指标间相对重要性(权值向量)V
    2.4 基于单一评估值的确定度生成专家间相对重要性(权值向量)W
    2.5 基于群决策中的专家决策主体中不确定信息生成交叉积相对重要性W×V
    2.6 本章小结
第3章 基于认知差异不确定性的认知模糊积分及其在科研评价中的应用
    3.1 聚集函数与预聚集函数
    3.2 关于若干积分形式的一些新观点
    3.3 一类新的预聚集函数-认知模糊积分
    3.4 一些基于模糊测度积分的算例与比较分析
    3.5 适应的认知模糊积分作为一种新的聚集函数
    3.6 认知h指数及其在科研成果评估中的应用
    3.7 本章小结
第4章 基本不确定信息(BUI)的信息融合范式与方法
    4.1 基本不确定信息的定义与相关信息融合问题
    4.2 基本不确定信息聚集范式和确定度聚集公理
    4.3 明晰论域条件下的确定度聚集
    4.4 基于基本不确定信息向量的信息融合方法和聚集函数
    4.5 基于BUI信息的信息融合及其在群决策评估中的应用
    4.6 本章小结
第5章 提取和度量犹豫不确定信息的方法及理论研究
    5.1 管理决策与评估中的犹豫不确定信息
    5.2 静态犹豫的一些讨论和方法
    5.3 模糊Dispersion以及基于信心分布的静态犹豫度
    5.4 度量动态犹豫过程(连续型):微分方法和傅里叶系数方法
    5.5 度量动态犹豫过程(离散型):差分方法和有限元傅里叶系数方法
    5.6 本章小结
第6章 不确定信息环境下的决策评估方法结论与展望
    6.1 研究的基本结论
    6.2 研究结果可能的运用与进一步展望
参考文献
在读期间发表的学术论文及研究成果
致谢



本文编号：4018569