毕达哥拉斯模糊数新的排序方法和运算法则

发布时间：2021-04-29 22:40

　　首先在全面考虑到隶属度、非隶属度、犹豫度三方面信息基础上,定义新的毕达哥拉斯模糊数（PFN）的记分函数和精度函数,得到一种新的排序方法.并且与旧的排序方法进行对比,说明新的记分函数和精度函数的合理性与有效性.然后在毕达哥拉斯模糊Einstein运算和毕达哥拉斯交叉影响集成运算的基础上,定义新的毕达哥拉斯模糊运算法则,给出相应的证明,并得到一些性质,丰富了毕达哥拉斯模集理论. 

【文章来源】：四川师范大学学报(自然科学版). 2020,43(04)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 基础知识
    1.1 直觉模糊集
    1.2 毕达哥拉斯模糊集
2 毕达哥拉斯模糊数的记分函数和精度函数
    2.1 记分函数和精度函数
    2.2 毕达哥拉斯模糊数新的记分函数和精度函数
3 毕达哥拉斯模糊数运算法则与性质
    3.1 毕达哥拉斯模糊Einstein运算法则
    3.2 毕达哥拉斯模糊数新的运算法则
    3.3 毕达哥拉斯模糊数新的运算性质
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]毕达哥拉斯模糊Hamacher集成算子及其决策应用[J]. 刘卫锋,常娟,何霞.  系统工程理论与实践. 2018(06)
[2]毕达哥拉斯模糊交叉影响集成算子及其决策应用[J]. 刘卫锋,杜迎雪,常娟.  控制与决策. 2017(06)



本文编号：3168309