決策的過程往往受到環(huán)境復(fù)雜性的作用,專家更加傾向于使用不同粒度的語言評(píng)價(jià)信息,多粒度的語言偏好表示成為必然;區(qū)間直覺模糊集由于能夠表示‘亦此亦彼’的模糊概念而受到眾多研究人員的廣泛關(guān)注。本文綜合考慮區(qū)間直覺模糊集與多粒度語言信息集的特點(diǎn),定義區(qū)間直覺多粒度語言信息的概念并將其運(yùn)用在解決多屬性群決策的問題中。本篇論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）提出了區(qū)間直覺多粒度語言信息集和區(qū)間直覺二元語義集概念本文綜合區(qū)間直覺模糊集相關(guān)特性,并彌補(bǔ)其沒有明確的模糊對(duì)象的缺陷,將區(qū)間直覺模糊集和多粒度語言信息集相結(jié)合提出了區(qū)間直覺多粒度語言信息集的表現(xiàn)形式,并對(duì)其基本性質(zhì)進(jìn)行了闡述。另外,將區(qū)間直覺模糊集和二元語義集相結(jié)合,構(gòu)造了區(qū)間直覺二元語義信息集的概念,并描述了相關(guān)運(yùn)算法則,證明了區(qū)間直覺二元語義變量的加權(quán)集結(jié)算子。（2）探究了區(qū)間直覺多粒度語言信息集的一致化方法為了解決在多粒度語言信息集的運(yùn)算過程中存在的信息失真問題,一致化處理的步驟是不可或缺的。本研究提出了兩類區(qū)間直覺多粒度語言變量一致化處理的方法,第一種是使用多粒度語言變量轉(zhuǎn)換為二元語義的方法將區(qū)間直覺多粒度語言變量轉(zhuǎn)換為區(qū)間直覺二元語義變量... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 問題提出和研究目的
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 區(qū)間直覺模糊集群決策方法研究現(xiàn)狀
        1.3.2 區(qū)間直覺模糊集和語言信息結(jié)合的群決策方法研究現(xiàn)狀
        1.3.3 云模型的群決策方法研究現(xiàn)狀
    1.4 主要研究?jī)?nèi)容和內(nèi)容結(jié)構(gòu)
2 理論基礎(chǔ)
    2.1 群決策相關(guān)研究
        2.1.1 群決策中專家權(quán)重確定方法
        2.1.2 決策理論
    2.2 云模型理論
        2.2.1 云模型數(shù)字特征
        2.2.2 基于云模型的計(jì)算
    2.3 區(qū)間直覺模糊集理論
        2.3.1 區(qū)間直覺模糊集定義
        2.3.2 區(qū)間直覺模糊集相關(guān)運(yùn)算
        2.3.3 區(qū)間直覺模糊熵
    2.4 語言評(píng)價(jià)集理論
        2.4.1 多粒度語言評(píng)價(jià)集及其的一致化方法
        2.4.2 二元語義集
3 區(qū)間直覺多粒度語言信息及其一致化方法
    3.1 區(qū)間直覺二元語義信息
        3.1.1 區(qū)間直覺二元語義信息集的定義
        3.1.2 區(qū)間直覺二元語義信息相關(guān)算法
        3.1.3 區(qū)間直覺二元語義變量大小的比較
        3.1.4 區(qū)間直覺二元語義變量的集結(jié)
    3.2 基于云模型的偏好表示及相關(guān)概念
        3.2.1 基于云模型的語言偏好表示
        3.2.2 兩云模型的交點(diǎn)確定方法
    3.3 區(qū)間直覺多粒度語言信息一致化處理方法
        3.3.1 區(qū)間直覺多粒度語言信息
        3.3.2 基于二元語義的區(qū)間直覺多粒度語言信息的一致化方法
        3.3.3 基于云模型的區(qū)間直覺多粒度語言信息的一致化方法
    3.4 算例分析
        3.4.1 區(qū)間直覺多粒度語言信息一致化為區(qū)間直覺二元語義實(shí)例分析
        3.4.2 區(qū)間直覺多粒度語言信息一致化為為云模型實(shí)例分析
    3.5 本章小結(jié)
4 區(qū)間直覺多粒度語言信息的多屬性群決策方法
    4.1 問題描述
    4.2 專家權(quán)重的確定方法
        4.2.1 個(gè)體評(píng)價(jià)信息的辨別區(qū)分度
        4.2.2 個(gè)體與群體的相似度
        4.2.3 個(gè)體與其他個(gè)體的鄰近度
        4.2.4 總體權(quán)重的確定
        4.2.5 算例分析
    4.3 基于區(qū)間直覺二元語義的屬性權(quán)重確定方法
        4.3.1 區(qū)間直覺模糊熵的確定
        4.3.2 基于區(qū)間直覺模糊熵的屬性權(quán)重確定方法
    4.4 區(qū)間直覺多粒度語言信息的群決策方法算例分析
        4.4.1 基于區(qū)間直覺二元語義變量的群決策步驟
        4.4.2 基于區(qū)間直覺二元語義信息的群決策算例分析
        4.4.3 基于云模型的多屬性群決策步驟
        4.4.4 基于云模型的群決策算例分析
        4.4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于梯形云模型的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性挖掘方法[J]. 曲廣龍,楊洪耕.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2015(07)
[4]基于前景理論及云模型風(fēng)險(xiǎn)型多準(zhǔn)則決策方法[J]. 趙坤,高建偉,祁之強(qiáng),李存斌.  控制與決策. 2015(03)
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[7]三角模糊數(shù)和層次分析法在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究[J]. 范英,李辰,晉民杰,王快,胡琴,馮子一.  中國安全科學(xué)學(xué)報(bào). 2014(07)
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[10]基于熵和關(guān)聯(lián)系數(shù)的區(qū)間直覺模糊決策方法[J]. 陳曉紅,戴子敬,劉翔.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2013(04)

碩士論文
[1]基于區(qū)間云模型的時(shí)間序列分析[D]. 王杰.電子科技大學(xué) 2014
[2]基于區(qū)間直覺語言信息的多準(zhǔn)則群決策方法研究[D]. 王佩.中南大學(xué) 2012
[3]直覺模糊熵、區(qū)間直覺模糊熵及其應(yīng)用[D]. 高志海.曲阜師范大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3584811