【摘要】：模糊推理五蘊(yùn)涵算法將A和A~*(或B和B~*)的接近程度考慮進(jìn)去,使得計(jì)算結(jié)果更接近于人類思考的推理機(jī)制.單值智集在處理不確定性和不一致性方面比直覺模糊集和一般模糊集更具有優(yōu)勢(shì).本文主要研究關(guān)于模糊推理五蘊(yùn)涵算法和基于單值智集的多屬性群決策問(wèn)題.具體研究?jī)?nèi)容以及創(chuàng)新點(diǎn)如下:首先,基于多型變?cè)浑A形式系統(tǒng)MTL?_(ms)給出五蘊(yùn)涵原則解的謂詞形式表示,把五蘊(yùn)涵算法納入嚴(yán)格的邏輯框架,為模糊推理五蘊(yùn)涵算法奠定嚴(yán)格的邏輯基礎(chǔ).其次,基于規(guī)范化的Minkowski距離研究區(qū)間值模糊推理五蘊(yùn)涵算法的魯棒性,給出基于三種特殊的區(qū)間值蘊(yùn)涵算子的五蘊(yùn)涵算法解的擾動(dòng),證明基于區(qū)間值?ukasiewicz蘊(yùn)涵算子的五蘊(yùn)涵算法是魯棒的.最后,給出一種新的基于單值智集的正切相似度,并且將直覺模糊最好最壞方法擴(kuò)張到單值智集的環(huán)境下,給出單值智集最好最壞方法,使得這個(gè)算法可以解決一些包含不一致性信息的不確定性問(wèn)題,并通過(guò)例子證明該算法的可行性.
【圖文】：

中國(guó)計(jì)量大學(xué)碩士學(xué)位論文步:確定最好屬性和最壞屬性.定義4.5 SVNWA,聚合四個(gè)單值智集偏好關(guān)系:<0.5000,0.5000,0.5000> <0.5240,0.3201,0.3201> <0.9318,0.0200,0.0200> <0.7044,0.3201,<0.4267,0.5041,0.5041> <0.5000,0.5000,0.5000> <0.6560,0.2280,0.2280> <0.5462,0.4015,<0.1645,0.7772,0.7772> <0.3156,0.6690,0.6690> <0.5000,0.5000,0.5000> <0.4448,0.5770,<0.3468,0.5967,0.5967> <0.4201,0.5390,0.5390> <0.6631,0.3276,0.3276> <0.5000,0.5000,上面聚合得到的單值智集偏好關(guān)系,我們可以畫出有向圖如圖中我們選擇真隸屬度Ti j≥ 0.5 (i, j = 1, 2, 3, 4) 的弧, 得到有向.2中所有弧的輸出度,得到下列結(jié)果: Dout1= 3, Dout2= 2, Dout3= 的排序關(guān)系為Dout1> Dout2> Dout4> Dout3.也就是說(shuō),最好的屬性是C3.

i j≥ 0.5 (i, j = 1, 2, 3, 4) 的弧, 得到有向圖如圖 4.2.計(jì)算圖4.2中所有弧的輸出度,得到下列結(jié)果: Dout1= 3, Dout2= 2, Dout3= 0, Dout4= 1.因此,屬性的排序關(guān)系為Dout1> Dout2> Dout4> Dout3.也就是說(shuō),最好的屬性是C1,最壞的屬性是C3
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：O159;O225

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本文編號(hào)：2680710