直觉梯形模糊语言Frank算子及其在决策中的应用

本文在直觉梯形模糊语言集的基础上,引入了Frank算子,提出一组新的算子——直觉梯形模糊语言Frank集结算子,并将其应用到多属性决策中。首先,本文提出了直觉梯形模糊语言集Frank算子的表达式,并给出相应的运算规则。然后提出了直觉梯形模糊语言Frank加权算术平均(ITrFLFWA)算子、直觉梯形模糊语言Frank加权几何平均(ITrFLFWG)算子、直觉梯形模糊语言Frank广义加权平均(ITrFLGFWA)算子等,并证明了其具有幂等性、有界性、单调性等性质。最后,通过实例验证了直觉梯形模糊语言Frank算子可以有效解决直觉梯形模糊语言环境下的多属性决策问题。     

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。     

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.     

区间直觉正态模糊数集成算子及其在决策中的应用

研究了区间直觉正态模糊数(IVINFN)决策信息及其集成算子。首先,定义了区间直觉正态模糊数的概念,提出了运算法则;其次,给出了区间直觉正态模糊数诱导有序加权平均(IVINFN-IOWA)算子和区间直觉正态模糊数诱导有序加权几何(IVINFN-IOWGA)算子的概念,探讨了其性质;在此基础上,分别定义了基于均值和标准差的区间直觉正态模糊数的得分函数和精确函数,给出其排序方法。最后,针对属性值为区间直觉正态模糊数且权重已知的多属性决策问题,给出了其决策方法,并进行了实例分析,结果表明该决策方法是有效的。     

直觉模糊Power交叉影响平均算子及其在群决策中的应用

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,本文将Power算子推广到直觉模糊环境中,提出了直觉模糊Power几何交叉影响平均算子和直觉模糊Power算术交叉影响平均算子,研究了其性质并做了比较分析。通过实例,说明了新的集成算子在群决策应用中的有效性。最后将本文提出的算子与现存的直觉模糊Power几何平均算子做了稳定性比较。     

直觉三角模糊数密度算子及其决策应用

首先提出了一种直觉三角模糊数集聚类的方法,然后考虑到属性信息分布的疏密程度,针对属性值为直觉三角模糊数的多属性决策问题提出了直觉三角模糊数密度算子,给出了密度算子与已有几种信息集结算子合成的形式,并研究了直觉三角模糊数密度算子的性质.最后通过一个决策算例说明了直觉三角模糊数密度算子的有效性.     

基于交叉影响的IFWGA算子及其在多属性决策中的应用

不同直觉模糊数在信息集结过程中,其隶属度与非隶属度之间可能存在着相互影响.提出了直觉模糊数上的改进的乘法运算和幂运算,重新给出了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IFWGA集成算子在多属性决策中的应用是可行和有效的.     

区间直觉梯形模糊Bonferroni平均算子及在多属性群决策中的应用

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于加权区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(WIVITFBM)算子的决策方法.首先,基于IVITFN的运算法则和Bonferroni平均(BM)算子,定义了区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(VITFBM)算子和WIVITFBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于WIVITFBM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。最后通过MAGDM算例验证了该算子的有效性与可行性。     

基于模糊数直觉模糊PG算子的多属性决策方法

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊PG(TFNIFPG)算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PG(Power Geometric)算子,定义了TFNIFPG算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPG算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策.最后通过某项目投资算例验证了该算子的有效性与可行性.     

三角直觉模糊决策的变权方法

研究了属性值为三角直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于变权综合的决策方法。首先,针对三角直觉模糊数,提出一种新的三角直觉模糊排序方法;其次,定义了三角直觉模糊变权加权算术平均算子和三角直觉模糊变权加权几何平均算子;然后,提出一种基于三角直觉模糊变权集成算子的多属性决策方法;最后,数值算例说明了该方法的有效性。     

梯形模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子及其应用

本文研究决策信息为梯形模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于梯形模糊数直觉模糊加权Bonferroni平均(TFNIFWBM)算子的决策方法.首先,介绍了TFNIFN的概念和运算法则,基于这些运算法则和Bonferroni平均(Bonferroni mean,BM)算子,定义了梯形模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子和TFNIFWBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于TFNIFWBM算子的多属性群决策模型,结合排序方法进行决策.最后,将该方法应用在MAGDM中,算例结果表明了该方法的有效性与可行性.     

一种新的直觉模糊混合算术平均算子

提出一种新的直觉模糊混合算术平均(IFHAA)算子.算子在决策过程中不仅考虑到集结元素自身的重要性,同时兼顾了集结位置的重要性,且具备一些优良性质.首先回顾了直觉模糊集基本知识,之后提出IFHAA算子并讨论其相关性质,最后结合实例论证了算子的实用性和有效性.     

广义直觉模糊指标的构造及其应用

针对现有广义直觉模糊指标的构造并未利用直觉模糊集广义补算子的不足,本文首先利用直觉模糊广义补算子给出了一种新的广义直觉模糊指标的构造法,其次对广义直觉模糊指标所具有的性质进行了严格证明,最后将其用于图像阈值化分割并给出其直觉模糊广义补算子参数的选取方法.实验结果表明,本文所提出的广义直觉模糊指标构造法是有效的,对于光照不均匀图像能获得满意的分割效果.     

基于GOWA算子的直觉模糊多属性决策方法

针对直觉模糊环境下的多属性决策问题,提出了一种基于广义有序加权平均(GOWA)算子的决策方法。首先构造了直觉模糊集相对隶属度和相对非隶属度计算公式,使得决策方案的定性、定量指标的属性评价值和权重都可以用直觉模糊集进行统一描述,然后提出能集结直觉模糊集的GOWA算子,进而建立了直觉模糊多属性决策问题的GOWA决策方法。最后利用一个实例对文中模型与方法进行了验证、说明。     

基于改进直觉模糊集成算子的多属性决策方法及其应用研究

基于直觉模糊集理论,提出了改进直觉模糊集成算子方法来研究多属性决策问题。本文定义了直觉模糊数的运算法则和比较了直觉模糊信息的一系列集成算子,然后改进了传统得分函数,并将其与直觉模糊集成算子相结合,从而得到新的直觉模糊信息的集成方式,将其运用于解决属性权重已知的直觉模糊多属性决策问题。最后,通过具体实例说明该方法的有效性和具体应用过程。     

直觉模糊交叉影响Choquet积分算子及其决策应用

直觉模糊Choquet积分集成算子能有效解决属性关联的直觉模糊决策问题,直觉模糊数交叉影响运算能反映出不同直觉模糊数的隶属度和非隶属度之间的交叉影响.通过将直觉模糊Choquet积分平均算子与直觉模糊数交叉影响运算相结合,定义了直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子,包括直觉模糊交叉影响Choquet积分平均算子(IFICIA)和直觉模糊交叉影响Choquet积分几何算子(IFICIG),推导出它们的计算公式,讨论了它们的性质.通过研究直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子的特殊形式,发现直觉模糊交叉加权平均算子(IFIWA)和有序加权平均算子(IFIOWA)、直觉模糊交叉加权几何算子(IFIWG)和有序加权几何算子(IFIOWG)等均为它们的特例。最后,提出了基于直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子的决策方法,通过决策实例说明其可行性和稳定性。     

基于IOWHA算子的直觉模糊多属性决策方法及其应用

对于直觉模糊(IFS)环境下的多属性决策问题,引进了诱导有序加权调和平均算子(IOWHA),然后构建了直觉模糊集之间的运算关系,提出了直觉模糊集的逆的概念,继而得出能集结直觉模糊集的IOWHA算子并给出其在TOPSIS决策方法中的应用,实证分析的结果表明该方法有效、可行.     

三角模糊数直觉模糊PA算子及其应用

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数（TFNIFN）且属性间存在相互关联的多属性群决策（MAGDM）问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊PA （TFNIFPA）算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PA （Power Average）算子,定义了TFNIFPA算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPA算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策.最后通过MAGDM算例验证了该算子的有效性与可行性.     

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.     

考虑权重信息未知的区间直觉模糊三支群决策方法

本文提出优化视角下专家权重信息未知的区间直觉模糊三支群决策方法。首先利用区间直觉模糊加权平均算子集结不同专家提供的区间直觉模糊损失评价,获得群体综合损失评价结果。以专家个体与群体综合评价相似度越髙,越能反映群体综合评价意见且赋予髙的专家权重为原则,分别构建专家权重信息完全未知和部分已知的权重确定模型。进而建立确定区间直觉模糊三支决策概率阈值对的优化模型,并提出基于专家权重信息未知的区间直觉模糊三支群决策方法。最后,算例分析及比较结果表明所提出方法的有效性。