毕达哥拉斯三角模糊数集成算子及其决策应用

将毕达哥拉斯模糊数与三角模糊数相结合,提出了毕达哥拉斯三角模糊数的概念,定义了其运算,研究了其运算规律,推广了直觉三角模糊数和毕达哥拉斯模糊数,并通过定义毕达哥拉斯三角模糊数的得分函数和精确函数,实现毕达哥拉斯三角模糊数的排序。然后,定义了毕达哥拉斯三角模糊数加权平均算子(PTFWA)和有序加权平均算子(PTFOWA)、毕达哥拉斯三角模糊数加权几何算子(PTFWG)和有序加权几何算子(PTFOWG)以及毕达哥拉斯三角模糊数混合平均算子(PTFHA)和混合几何算子(PTFHG),研究了它们的性质,并给出其计算公式。最后,提出了基于毕达哥拉斯三角模糊集成算子的决策方法,通过实例说明了其可行性。     

广义毕达哥拉斯正态模糊集成算子及其决策应用

将毕达哥拉斯模糊数与直觉正态模糊数相结合,提出了毕达哥拉斯正态模糊数,研究了其运算和运算性质,定义了毕达哥拉斯正态模糊数的得分函数和精确函数,实现其大小排序.然后,针对毕达哥拉斯正态模糊信息的集成问题,提出毕达哥拉斯正态模糊有序加权平均(PNFOWA)算子、广义有序加权平均(GPNFOWA)算子和毕达哥拉斯正态模糊有序加权几何平均(PNFOWGA)算子及广义有序加权几何平均(GPNFOWGA)算子,并研究了其性质.最后,提出基于广义毕达哥拉斯正态模糊集成算子的多属性决策方法,并通过实例说明该方法的有效性.     

基于Hamacher算子的对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言多属性决策方法

针对对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言信息的多属性决策问题,提出了一种基于Hamacher算子的多属性决策方法。首先,给出了对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言集的定义和得分函数。然后,基于Hamacher算子定义了对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言变量之间的运算法则。在此基础上,提出了一系列对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言Hamacher集结算子,并研究了其一般显著特征以及参数取不同值的特殊情况。最后,利用新算子给出一种解决多属性决策问题的方法,并通过算例来实现,验证了其有效性和实用性。     

基于区间犹豫模糊集成算子的入侵检测模型

针对属性值为区间犹豫模糊信息的入侵检测模型选择决策问题,对于区间犹豫模糊集成算子,构建了一种入侵检测模型选择方法。首先,为了完善欠缺,新定义了区间犹豫模糊Hamacher算子基本运算法则;其次,基于新的基本运算法则,对区间犹豫模糊有序加权几何Hamacher(I-IHG)算子与区间犹豫模糊有序加权平均Hamacher(I-IHA)算子分别改进,并且讨论两类算子的性质;最后,通过数据入侵检测模型系统的选择实例,验证了所提出的决策算法是可行的和有效的。     

毕达哥拉斯模糊幂平均算子

将幂平均算子应用到毕达哥拉斯模糊决策环境中,定义了毕达哥拉斯模糊幂平均算子(PFPA)、毕达哥拉斯模糊幂有序加权平均算子(PFPOWA)、毕达哥拉斯模糊幂几何算子(PFPG)和毕达哥拉斯模糊幂有序加权几何算子(PFPOWG),并分别研究了它们的性质。最后,提出了基于毕达哥拉斯模糊幂平均算子的决策方法,并通过实例说明了其可行性与有效性。     

基于隶属度与非隶属度交叉影响的直觉模糊集运算法则及其应用

考虑到不同直觉模糊集的隶属度与非隶属度之间可能存在着某些关联和相互影响,本文提出了直觉模糊集上的改进的加法运算、数乘运算、乘积运算和幂运算.在这些运算的基础上,我们重新给出了直觉模糊加权算术平均算子、直觉模糊有序加权算术平均算子、直觉模糊加权几何平均算子和直觉模糊有序加权几何平均算子的表达式,并研究了他们的一些性质.最后通过实例,说明了新的集成算子在决策应用中的有效性.     

犹豫模糊语言集结算子及其在多属性群决策中的应用

犹豫模糊语言术语集是在犹豫模糊集和语言术语集的基础上,建立的一种更为合理的处理定性信息的方法。属性变量为犹豫模糊语言的群决策问题是近年来决策科学的一个研究热点,采用算子进行信息集结是解决该问题的一种有效方法。本文将幂几何算子引入到犹豫模糊语言变量环境下,定义了犹豫模糊语言加权幂几何算子、犹豫模糊语言加权幂有序几何算子、犹豫模糊语言线性加权幂有序几何算子,并探讨了它们的相关性质和特例。新算子通过综合考虑变量位置和自身重要性及相互间的支撑度,从而使决策结果更加令人信服。基于上述算子,论文还提出一种犹豫模糊语言多属性群决策方法,并通过数值案例验证方法的可行性和有效性。     

Pythagorean犹豫模糊语言Maclaurin集结算子及其应用

基于Pythagorean犹豫模糊集、直觉模糊语言集和Maclaurin对称平均算子研究了属性间关联关系的Pythagorean犹豫模糊语言多属性决策问题.首先,定义了Pythagorean犹豫模糊语言集,并提出了Pythagorean犹豫模糊语言数的运算法则、得分函数及其精确函数.然后,根据Pythagorean犹豫...     

区间毕达哥拉斯模糊Heronian平均算子及其决策应用

将Heronian平均算子推广至区间毕达哥拉斯模糊环境,定义了区间毕达哥拉斯模糊Heronian平均(IVPFHM)算子、区间毕达哥拉斯模糊加权Heronian平均(IVPFWHM)算子、区间毕达哥拉斯模糊几何Heronian平均(IVPFGHM)算子、区间毕达哥拉斯模糊几何加权Heronian平均(IVPFGWHM)算子,并研究了这些新集成算子的基本性质。最后,给出基于IVPFWHM算子和IVPFGWHM算子的多属性决策方法,并通过实例说明所提方法在区间毕达哥拉斯模糊信息集成中的合理性与优越性。     

基于Power几何算子的对偶犹豫不确定语言多属性决策方法

本文给出了对偶犹豫模糊不确定语言集的定义及其运算法则,构造了其得分函数、精确函数,针对属性间存在支持关系的情形,提出了基于该模糊集的Power加权几何平均算子和有序加权几何平均算子,同时给出了一种基于Power几何算子的对偶犹豫模糊不确定语言变量多属性决策方法。最后实例验证了该方法的有效性和可行性。     

区间中智犹豫模糊Frank优先集成算子及其应用

研究了属性之间及决策者之间均存在优先关系的区间中智犹豫模糊多属性群决策问题。首先,基于Frank运算定义了区间中智犹豫模糊元的运算法则。其次,提出了区间中智犹豫模糊Frank优先加权平均(INHFFPWA)算子和区间中智犹豫模糊Frank优先加权几何(INHFFPWG)算子,研究了其性质及特殊情况。最后,将区间中智犹豫模糊Frank优先算子应用于多属性群决策问题中,验证了所提方法的可行性与有效性。     

广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子在多属性决策中的应用

在对偶犹豫模糊语言集、概率对偶犹豫模糊集和广义幂集结算子的基础上,研究了在概率对偶犹豫模糊语言环境下的广义幂集结算子问题。首先,给出了概率对偶犹豫模糊语言集的定义、运算规则、得分函数、精确函数、距离测度、熵。然后,定义了广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子,并研究其具有的性质。其次,提出了一种决策方法来解决集结数据之间存在相互关系的概率对偶犹豫模糊语言多属性决策问题。最后,结合相关案例验证了该方法的有效性和可行性。     

犹豫正态模糊优先集成算子及其在城市综合评估中的应用

犹豫正态模糊数综合了正态模糊数的分布规律和犹豫模糊集的不确定性,在决策问题中有很大的作用。在某些问题上,方案的属性间往往有优先关系,针对此类信息的集成问题,本文提出了准则间具有优先关系的犹豫正态模糊优先加权平均算子、犹豫正态模糊优先加权几何平均算子,并讨论了这些算子的性质。在此基础上,提出了一种基于犹豫正态模糊优先集成算子的群决策方法,最后通过实例分析说明了该算子的有效性和可行性。     

三角毕达哥拉斯模糊Choquet积分算子及其应用

针对属性值为三角毕达哥拉斯模糊数且属性之间相互关联的多属性决策问题,将三角毕达哥拉斯模糊集与Choquet积分相结合,提出了三角毕达哥拉斯模糊Choquet积分平均算子(TPFCA)和三角毕达哥拉斯模糊Choquet积分几何算子(TPFCG),给出其计算公式;然后又研究了算子的性质:幂等性、单调性、有界性等;最后将三角毕达哥拉斯模糊Choquet积分算子用于多属性决策中,提出了基于三角毕达哥拉斯模糊Choquet积分算子的多属性决策方法,并且通过实例说明这些算子的有效性.     

概率犹豫模糊Bonferroni平均算子及其决策应用

研究了属性值为概率犹豫模糊元的多属性决策问题。考虑到属性间的相互影响关系,提出基于Bonferroni平均算子的概率犹豫模糊多属性决策方法。首先,为避免概率犹豫模糊元运算时计算量过大的情形,提出新的运算法则。其次,定义了概率犹豫模糊Bonferroni平均算子和概率犹豫模糊几何Bonferroni平均算子,并讨论了其性质。另外,为比较概率犹豫模糊元大小,定义了概率犹豫模糊符号距离。最后,通过实例说明所提方法的应用过程。     

直觉正态模糊数幂均算子及其决策应用

将幂均算子推广到直觉正态模糊数决策环境中。定义了直觉正态模糊数的运算,研究了运算性质。在此基础上,提出直觉正态模糊数幂均(INFPA)算子、有序加权幂均(INFPOWA)算子、广义直觉正态模糊数幂均(GINFPA)算子和广义有序加权幂均(GINFPOWA)算子,分析了GINFPA算子的特殊形式并研究其性质。针对属性值为直觉正态模糊数的多属性决策问题,提出基于GINFPA算子的决策方法。最后,通过一个算例说明决策方法的有效性和可行性。     

毕达哥拉斯模糊信息集成算法应用于企业资源计划系统

提出了一种基于毕达哥拉斯模糊信息集成算法的多决策模型。该模型首先在毕达哥拉斯模糊信息环境下,通过阿基米德范数定义了新的加法、乘法、数乘以及幂运算;随后将几何Bonferroni平均算子应用于毕达哥拉斯模糊集,分析了PFGBM(Pythagorean Fuzzy Geometric Bonferroni Mean)的基本特征性质和常用的PFGBM表达形式;最后设计了基于PFGBM的多决策模型并应用到处理企业资源计划系统的更新选择实例中。实验表明,构建的模型提高了企业资源计划决策的适用范围和灵活性。     

毕达哥拉斯模糊概率集成算子及其在多属性群决策中的应用

定义了基于实数集信息的概率加权几何(PWG)算子和概率有序加权几何(POWG)算子。在此基础上,讨论了集成毕达哥拉斯模糊信息的毕达哥拉斯模糊概率加权几何(PFPWG)算子和毕达哥拉斯模糊概率有序加权几何(PFPOWG)算子,并研究了PFPOWG算子的主要性质。最后,将PFPOWG算子应用于多属性群决策中,并通过实例及对比分析的方法来说明PFPOWG算子的灵活性和有效性。     

梯形直觉模糊数集成算子及在决策中的应用研究

在直觉模糊集理论基础上,用梯形模糊数表示直觉模糊数的隶属度和非隶属度,进而提出了梯形直觉模糊数;然后定义了梯形直觉模糊数的运算法则,给出了相应的证明,并基于这些法则,给出了梯形直觉模糊加权算数平均算子(TIFWAA)、梯形直觉模糊数的加权二次平均算子(TIFWQA)、梯形直觉模糊数的有序加权二次平均算子(TIFOWQA)、梯形直觉模糊数的混合加权二次平均算子(TIFHQA)并研究了这些算子的性质;建立了不确定语言变量与梯形直觉模糊数的转化关系,并证明了转化的合理性;定义了梯形直觉模糊数的得分函数和精确函数,给出了梯形直觉模糊数大小比较方法;最后提供了一种基于梯形直觉模糊信息的决策方法,并通过实例结果证明了该方法的有效性。     

区间犹豫模糊Bonferroni mean算子在多属性决策中的应用

针对在信息集成时, 需要考虑输入变量之间的相互影响以及专家评价值为区间犹豫模糊信息的多属性决策问题, 提出一种基于区间犹豫模糊Bonferroni mean算子的多属性决策方法。考虑到由于Bonferroni mean(BM)算子能够良好的反映输入变量之间相互影响, 首次提出了评价值为区间犹豫模糊集信息环境下的两种新的集成算子, 即区间犹豫模糊Bonferroni mean(IVHFBM)算子和区间犹豫模糊几何Bonferroni mean(IVHFGBM)算子。并讨论了其相关的一些特性。同时基于输入变量会具有不同重要程度的情况, 定义了区间犹豫模糊加权Bonferroni mean(IVHFWBM)算子和区间犹豫模糊加权几何Bonferroni mean(IVHFWGBM)算子。针对评价信息以区间犹豫模糊集表示的决策问题, 提出了基于IVHFWBM算子和IVHFWGBM算子的多属性决策方法。最后通过实例证明了该方法的可行性和有效性。