發(fā)布時(shí)間：2024-12-21 06:41

　　基于普通數(shù)據(jù)類型的信息融合方法與信息聚集函數(shù)是很多評(píng)估和決策問題的基礎(chǔ),并應(yīng)用在許多領(lǐng)域中。隨著現(xiàn)代化科技和經(jīng)濟(jì)的日益發(fā)展,全球經(jīng)濟(jì)化的形成,越來(lái)越多的管理和決策問題遇到的數(shù)據(jù)都不再是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)類型,而是更為復(fù)雜的不確定信息。正是由于信息的不確定性,導(dǎo)致了社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)了一系列問題,因而這類研究是迫切需要的。在多屬性群決策中,各專家間或指標(biāo)間的相對(duì)重要性既可體現(xiàn)為權(quán)值向量,也可體現(xiàn)為模糊測(cè)度。提出了多屬性群決策中的信息融合范式和概念框架;指出了通常需通過使用兩階段的信息融合,從而得到最終綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。在不同的不確定決策環(huán)境中,基于數(shù)據(jù)評(píng)估的不一致性和不確定性分別給出了兩種權(quán)值向量的確定方法。給定n和m維模糊測(cè)度,通過引入認(rèn)知強(qiáng)度的概念作為認(rèn)知不確定參數(shù),提出了生成nm維的模糊測(cè)度的方法。討論與“認(rèn)知方法”及認(rèn)知不確定性有關(guān)且基于離散模糊測(cè)度的一般化積分方法。具體包括了認(rèn)知模糊積分,一般化認(rèn)知模糊積分和適應(yīng)的認(rèn)知模糊積分。前兩種積分并不是聚集函數(shù),只是預(yù)聚集函數(shù)。而適應(yīng)的認(rèn)知模糊積分是一種新的聚集函數(shù),它有更好的對(duì)所有參數(shù)的單調(diào)性質(zhì)。適應(yīng)的認(rèn)知模糊積分有兩種等價(jià)的定義,其中一種可以更方...

【文章頁(yè)數(shù)】：109 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 研究意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外關(guān)于該課題的研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)
    1.4 一些常見的不確定信息類型
    1.5 論文研究?jī)?nèi)容與可能的創(chuàng)新之處
    1.6 論文組織及邏輯結(jié)構(gòu)
第2章 不確定信息環(huán)境下的多屬性群決策評(píng)估及相應(yīng)的三種權(quán)重與模糊測(cè)度確定方法
    2.1 信息融合在多屬性決策評(píng)估與群決策中的重要作用
    2.2 多屬性群決策評(píng)估中的信息融合范式和概念框架
    2.3 基于專家間的一致度給出確定指標(biāo)間相對(duì)重要性(權(quán)值向量)V
    2.4 基于單一評(píng)估值的確定度生成專家間相對(duì)重要性(權(quán)值向量)W
    2.5 基于群決策中的專家決策主體中不確定信息生成交叉積相對(duì)重要性W×V
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于認(rèn)知差異不確定性的認(rèn)知模糊積分及其在科研評(píng)價(jià)中的應(yīng)用
    3.1 聚集函數(shù)與預(yù)聚集函數(shù)
    3.2 關(guān)于若干積分形式的一些新觀點(diǎn)
    3.3 一類新的預(yù)聚集函數(shù)-認(rèn)知模糊積分
    3.4 一些基于模糊測(cè)度積分的算例與比較分析
    3.5 適應(yīng)的認(rèn)知模糊積分作為一種新的聚集函數(shù)
    3.6 認(rèn)知h指數(shù)及其在科研成果評(píng)估中的應(yīng)用
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基本不確定信息(BUI)的信息融合范式與方法
    4.1 基本不確定信息的定義與相關(guān)信息融合問題
    4.2 基本不確定信息聚集范式和確定度聚集公理
    4.3 明晰論域條件下的確定度聚集
    4.4 基于基本不確定信息向量的信息融合方法和聚集函數(shù)
    4.5 基于BUI信息的信息融合及其在群決策評(píng)估中的應(yīng)用
    4.6 本章小結(jié)
第5章 提取和度量猶豫不確定信息的方法及理論研究
    5.1 管理決策與評(píng)估中的猶豫不確定信息
    5.2 靜態(tài)猶豫的一些討論和方法
    5.3 模糊Dispersion以及基于信心分布的靜態(tài)猶豫度
    5.4 度量動(dòng)態(tài)猶豫過程(連續(xù)型):微分方法和傅里葉系數(shù)方法
    5.5 度量動(dòng)態(tài)猶豫過程(離散型):差分方法和有限元傅里葉系數(shù)方法
    5.6 本章小結(jié)
第6章 不確定信息環(huán)境下的決策評(píng)估方法結(jié)論與展望
    6.1 研究的基本結(jié)論
    6.2 研究結(jié)果可能的運(yùn)用與進(jìn)一步展望
參考文獻(xiàn)
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果
致謝



本文編號(hào)：4018569