發(fā)布時(shí)間：2017-07-05 16:07

  本文關(guān)鍵詞：語(yǔ)言環(huán)境下的多屬性決策方法研究

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【摘要】：多屬性決策是現(xiàn)代決策理論的一個(gè)重要組成部分,已在現(xiàn)代政治、經(jīng)濟(jì)、醫(yī)療科學(xué)、軍事和科技等諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用.在處理實(shí)際決策問(wèn)題過(guò)程中,由于人類思維的模糊性,掌握的知識(shí)和數(shù)據(jù)的差異,以及實(shí)際決策問(wèn)題的復(fù)雜性、不確定性,使得決策問(wèn)題的某些屬性信息是模糊的或者難以用定量的形式來(lái)表示,而運(yùn)用“好”、“一般”、“差”等自然語(yǔ)言形式來(lái)表達(dá)人們的意愿.因此,對(duì)評(píng)價(jià)值為語(yǔ)言信息的多屬性決策方法的研究顯得尤為重要.目前為止,用于集結(jié)語(yǔ)言信息的方法主要有以下幾種：基于擴(kuò)展原理的方法、符號(hào)轉(zhuǎn)移法、二元語(yǔ)義表示法和語(yǔ)言變量直接計(jì)算法等方法.擴(kuò)展原理法和符號(hào)轉(zhuǎn)移法的集結(jié)結(jié)果通常不能與原始術(shù)語(yǔ)集中的語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)完全匹配,只是通過(guò)近似的方法進(jìn)行處理集結(jié)結(jié)果,在這個(gè)過(guò)程中容易產(chǎn)生信息丟失,二元語(yǔ)義表示法將語(yǔ)言信息轉(zhuǎn)換成二元組,并定義二元組上的運(yùn)算法則,從而提出相應(yīng)的集結(jié)算子；但是該方法只適用于等距離語(yǔ)言標(biāo)度,具有一定的局限性；方法四的運(yùn)算結(jié)果可能會(huì)超出邊界或違反直覺,且實(shí)數(shù)與語(yǔ)言變量的乘積形式在實(shí)際問(wèn)題中沒(méi)有意義,難以解析.為了克服上述方法存在的缺陷,本文將模糊多重集概念推廣到語(yǔ)言環(huán)境中,創(chuàng)新性地提出模糊語(yǔ)言多重集來(lái)處理語(yǔ)言信息.因此主要從如下幾個(gè)方面開展工作：1.將模糊多重集推廣到語(yǔ)言環(huán)境中,提出模糊語(yǔ)言多重集的概念,并定義序關(guān)系及給出語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集與模糊語(yǔ)言多重集之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系.提出模糊語(yǔ)言多重集上的兩類距離測(cè)度函數(shù),即加性距離測(cè)度和積性距離測(cè)度.2.基于加性距離測(cè)度函數(shù),提出一種新的語(yǔ)言信息集結(jié)模型,并通過(guò)求解模型進(jìn)而誘導(dǎo)出語(yǔ)言信息集結(jié)FLMWAA算子,研究FLMWAA算子的優(yōu)良性質(zhì),提出基于FLMWAA算子的多屬性決策方法.通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證它的可行性和有效性.3.基于積性距離測(cè)度函數(shù),提出一種新的語(yǔ)言信息集結(jié)模型,并通過(guò)求解模型進(jìn)而誘導(dǎo)出語(yǔ)言信息集結(jié)FLMWGA算子,研究FLMWGA算子的優(yōu)良性質(zhì).提出基于FLMWGA算子的多屬性決策方法,通過(guò)數(shù)值例子驗(yàn)證它的可行性和有效性.
【關(guān)鍵詞】：語(yǔ)言信息 模糊語(yǔ)言多重集 距離測(cè)度 集結(jié)算子 多屬性決策
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O225
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景和意義11-13
• 1.2 基于語(yǔ)言信息的多屬性決策方法的研究現(xiàn)狀和存在問(wèn)題13-15
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 理論基礎(chǔ)17-24
• 2.1 語(yǔ)言變量17-18
• 2.2 語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集及其拓展18-19
• 2.3 語(yǔ)言標(biāo)度函數(shù)及其拓展19-21
• 2.4 二元語(yǔ)義表示模型21-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 模糊語(yǔ)言多重集24-28
• 3.1 模糊語(yǔ)言多重集24-25
• 3.2 模糊語(yǔ)言多重集的序關(guān)系25-26
• 3.3 語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集與模糊語(yǔ)言多重集之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系26-27
• 3.4 本章小結(jié)27-28
• 第4章 模糊語(yǔ)言多重上的距離測(cè)度28-34
• 4.1 基于語(yǔ)言標(biāo)度函數(shù)的加性距離測(cè)度28-30
• 4.2 基于語(yǔ)言標(biāo)度函數(shù)的積性距離測(cè)度30-33
• 4.3 本章小結(jié)33-34
• 第5章 新的語(yǔ)言信息集結(jié)FLMWAA算子及其多屬性決策方法34-47
• 5.1 基于加性距離測(cè)度的語(yǔ)言信息集結(jié)模型34-37
• 5.2 語(yǔ)言信息集結(jié)算子(FLMWAA)及其性質(zhì)37-41
• 5.3 基于FLMWAA算子的多屬性決策方法41-42
• 5.4 數(shù)值例子42-46
• 5.5 本章小結(jié)46-47
• 第6章 新的語(yǔ)言信息集結(jié)FLMWGA算子及其多屬性決策方法47-60
• 6.1 基于積性距離測(cè)度的語(yǔ)言信息集結(jié)模型47-50
• 6.2 語(yǔ)言信息集結(jié)算子(FLMWGA)及其性質(zhì)50-54
• 6.3 基于FLMWGA算子的多屬性決策方法54-55
• 6.4 數(shù)值例子55-59
• 6.5 本章小結(jié)59-60
• 結(jié)論與展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-68
• 致謝68-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間概況69
• 一、發(fā)表或錄用及完成論文69
• 二、受資助的項(xiàng)目69

【相似文獻(xiàn)】

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