模糊互补矩阵的广义一致性变换及其性质研究

本文给出了模糊互补矩阵广义一致性变换的定义,并论证了模糊互补矩阵经广义一致性变换后所具有的性质;指出相关文献的研究成果只是本文研究结论的特殊情况;深化了对参数β的理解,并给出了该参数取值范围的一个合理区间,从而把模糊一致矩阵及其性质从理论上推广到更大的应用范围之中.     

基于广义一致性变换的模糊互补矩阵的合成

在模糊互补一致矩阵合成定义的基础上,论证了模糊互补矩阵经广义一致性变换后进行合成依然是模糊互补一致性矩阵,得出了模糊互补矩阵群体决策的排序计算公式,并论证了其具有的一些性质.     

基于广义一致性变换的相异标度法构造的判断矩阵的排序

针对不同标度构造的判断矩阵的一致性检验以及排序问题,给出了判断矩阵广义一致性变换的定义,并论证了判断矩阵经广义一致性变换后所具有的性质通过对比分析指出研究结论具有更广的应用范围,深化了对参数β的理解,给出了参数β取值范围的一个合理区间.进而归纳出由不同标度法构造的判断矩阵的具体的广义一致性变换及其排序方法.     

广义模糊一致矩阵的性质及指数排序方法

在模糊一致矩阵的基础上,引入了广义模糊一致矩阵.研究了广义模糊一致矩阵的性质及指数排序方法,给出了判定模糊矩阵是广义模糊一致矩阵的充要条件,得到了广义模糊一致矩阵的求排序向量的指数排序方法,以及该指数排序方法是强条件下保序的结论.     

模糊判断矩阵一致性的调整方法

给出了模糊判断矩阵一致性调整的新方法 .该方法是在模糊判断矩阵一致性定义及判定方法的基础上 ,通过构造和分析模糊判断矩阵的调和矩阵 ,进一步给出了将模糊判断矩阵改进为满意一致性矩阵的计算步骤 .最后给出了一个算例 .     

一种校正模糊判断矩阵一致性的新方法

给出一种校正模糊判断矩阵一致性的新方法。首先 ,给出关于模糊判断矩阵满意一致性的定义及判定方法 ,然后通过构造和分析能够反映完全一致性矩阵和原判断矩阵之间关系的偏差矩阵 ,给出校正模糊判断矩阵一致性的计算步骤 ,最后给出了一个算例。     

一种改进的模糊一致性判断矩阵构造方法

本文在文献[1]的基础上,提出了一种改进的模糊一致性判断矩阵构造方法,并给出了两个检验一致性的标准。     

模糊矩阵三种广义逆的判定定理

给出模糊矩阵存在广义{1,3}逆,广义{1,4}逆和Moore-Penrose广义逆的判定定理.     

模糊互补判断矩阵的一种一致性调整方法及其收敛性

首先对一个常用的检验互补判断矩阵一致性标准作了简化,对任一模糊互补矩阵构造相应的模糊一致矩阵,在此基础上给出了一种一致性调整的新方法,并证明了此方法的收敛性。最后用一个算例说明这种调整方法的应用。     

模糊判断矩阵一致性检验与校正新方法

借助于贴近度,给出一个判别模糊判断矩阵一致性程度的指标,并提出一种新的校正模糊判断矩阵一致性的方法;最后进行了算例分析.     

基于乘性模糊互补判断矩阵的FAHP

根据乘性一致性的定义,从人的主观判断与其权重的函数关系出发,获得了乘性模糊互补判断矩阵的元素表达式,论证了利用乘性模糊互补判断矩阵求取因素相对权重的可行性,最后给出了一种基于乘性一致模糊判断矩阵的排序方法.从而使得乘性模糊互补判断矩阵的应用的理论基础更加坚实.     

基于一致性逼近的三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

研究了元素为三角模糊数形式的互补判断矩阵的一致性和排序问题.分析了三角模糊数互补判断矩阵和三角模糊数互反判断矩阵之间的相互转换关系,提出了这两类判断矩阵完全一致性的概念并得到了三角模糊数互补判断矩阵的元素和排序权值之间的关系,在此基础上建立了一个多目标优化模型,通过求解该模型得到三角模糊数互补判断矩阵的排序向量,利用已有的模糊数比较大小公式得到方案的排序,最后给出了一个算例.     

一种调整模糊判断矩阵一致性的方法

依据人类判断思维的特性定义了一个模糊判断矩阵顺序一致性的标准,根据模糊一致矩阵的性质研究判断矩阵的导出矩阵,以导出矩阵为依据将初始判断矩阵进行调整,使其最终达到顺序一致性。最后给出一个算例。     

模糊判断矩阵排序向量的确定方法研究

首先给出模糊判断矩阵的两种一致性的定义。然后分析现有确定模糊判断矩阵排序向量的方法的特点及存在的问题，在此基础上，系统研究确定模糊判断矩阵排序向量的两类方法，第一类方法是先将模糊判断矩阵转化为AHP判断矩阵，然后将后者的排序向量作为前者的排序向量；另一类方法是直接由一致性或具有满意一致性的模糊判断矩阵计算排序向量。最后用算例说明所提出方法的应用。     

基于相容性的模糊判断矩阵一致性改进新方法

模糊判断矩阵是决策者给出的一种重要的偏好信息形式。根据模糊判断矩阵互补性的特点,提出一个模糊判断矩阵相容性的指标,并研究模糊判断矩阵相容性和一致性的关系,在此基础上定义了一个模糊判断矩阵与其特征矩阵的偏差矩阵,给出了一致性改进的新方法,最后进行了实例分析,结果表明该方法行之有效。     

基于空间分解变换的模糊错误矩阵方程求解

模糊错误逻辑对现实世界的对象用(u,x)表示为((U,S(t),■T(t),L(t)),(x(t)=f((u(t),■),GU(t)),GU(t)),用模糊错误变换矩阵可以表示分解、相似、增加、置换、毁灭、单位变换等6种变换方法,本论文基于求解方程XA′=B,针对■的分解,研究了基于空间分解变换的错误矩阵方程求解。以期从矩阵方程求解的角度对错误转化规律进行探索研究。