模糊集的提出為處理復雜的不確定性問題提供了有效的途徑.而模糊集的各種拓展形式更加全面地描述了不確定信息,其中較為典型的形式有直覺模糊集、中智集、猶豫模糊集等.直覺模糊集、中智集、猶豫模糊集作為復雜模糊信息表達的幾種主要形式,已經被廣泛應用在各個領域.而多屬性決策與聚類是復雜模糊信息研究的重要方向,受到了越來越多國內外學者的關注.對于復雜模糊信息的多屬性決策,根據集成算子進行信息融合是解決這種復雜模糊信息多屬性決策問題的一個有效途徑.在模糊聚類中,模糊相似矩陣的建立是模糊聚類的一個基礎,將模糊相似矩陣合成模糊等價矩陣進行聚類也是一個重要的研究方向.無論是信息融合中的集成算子還是聚類中的矩陣合成,都涉及到運算問題.但集成算子的運算主要是根據Algebraic t-范數和t-余范數來進行的,矩陣合成則是利用最大最小t-范數和t-余范數進行運算.而Algebraic t-范數和t-余范數以及最大最小t-范數和t-余范數都是阿基米德t-范數和t-余范數的特殊情形.因此,阿基米德t-范數和t-余范數為集成算子與矩陣合成的運算提供了一般化的規(guī)則.在直覺模糊集、中智集以及猶豫模糊集的基礎上,學者們延伸... 

【文章來源】：閩南師范大學福建省

【文章頁數】：89 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 復雜模糊信息多屬性決策方法研究現狀
        1.2.2 模糊聚類方法研究現狀
    1.3 本文的主要研究內容
第2章 預備知識
    2.1 復雜模糊信息的表達形式
        2.1.1 單值中智數
        2.1.2 正態(tài)中智數
        2.1.3 對偶猶豫模糊數
    2.2 阿基米德范數
第3章 基于非負正態(tài)中智數的多屬性決策方法
    3.1 非負正態(tài)中智數的排序
    3.2 非負正態(tài)中智數的對偶廣義Bonferroni平均算子及其性質
    3.3 非負正態(tài)中智數多屬性決策方法
    3.4 實例分析
    3.5 本章小結
第4章 基于對偶猶豫模糊數的多屬性決策方法
    4.1 基于阿基米德范數的對偶猶豫模糊幾何Heronian平均算子及其性質
    4.2 對偶猶豫模糊數多屬性決策方法
    4.3 實例分析
    4.4 本章小結
第5章 基于單值中智數的等價矩陣聚類算法
    5.1 單值中智數廣義的交和并的性質
    5.2 基于阿基米德范數的單值中智數合成矩陣及其性質
    5.3 單值中智數的聚類算法
    5.4 實例分析
    5.5 本章小結
第6章 總結與展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間取得的科研成果



本文編號：3513434