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对区间直觉模糊信息的集成方法进行了研究.定义了区间直觉模糊数的一些运算法则,并基于这些运算法则,给出区间直觉模糊数的加权算术和加权几何集成算子.定义了区间直觉模糊数的得分函数和精确函数,进而给出了区间直觉模糊数的一种简单的排序方法.最后提供了一种基于区间直觉模糊信息的决策途径,并进行了实例分析. 相似文献
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三支决策理论采取“三分而治”的处理思路,为复杂问题求解提供了一种简洁高效的解决方案.对此,借助软集理论研究犹豫模糊集和三支决策方法,通过定义犹豫模糊集的值空间和值陪集,引入犹豫模糊集的典范软集、单位区间参数化软集和导出犹豫模糊集等概念,解决犹豫模糊集和软集的相互表示问题.此外,利用软粗糙集理论建立一种基于犹豫模糊集的广义粗糙模型,借助给定的预决策集,计算软上近似集并确定评价函数,进而提出一种基于软粗糙集的犹豫模糊三支决策方法.最后,通过两个数值实例和相关对比分析,验证所提出三支决策方法的合理性和有效性. 相似文献
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对层次分析中在单一准则下导入一组新元素的强保序条件进行了研究,给出在原有元素中导入一组新元素时,保持新旧两组元素各自原有权值之比的一个充分条件,并给出了3个判断矩阵(原有元素构成的判断矩阵,导入的新元素构成的判断矩阵及其合成判断矩阵)排序向量之间及其一致性之间的关系,丰富和完善了保序性理论,并提高了其实用性,最后通过算例分析验证了该条件的有效性。 相似文献
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在线教育场景中,由于授课者与学习者处于“准分离”状态,授课者难以感知学习者的情感状态.因此,研究面向在线教育的学习者情感识别有助于授课者改进教学策略,同时有利于在线教育平台刻画学习者的学习偏好.目前,面向在线教育的学习者情感识别领域已经有许多研究成果,从不同方面对其进行分析和总结很有必要.首先,从离散模型、维度模型和学习者情感类别3个部分对情感表示模型进行阐述;其次,阐述面向在线教育的3种情感测量方法以及学习者情感数据获取方法;接着,总结涵盖基于文本数据、面部表情、语音信号、生理信号以及多模态数据的学习者情感识别方法;最后,讨论当前面向在线教育的学习者情感识别研究中存在的不足和可能的解决方案,旨在对面向在线教育的学习者情感识别相关工作进行深入分析与总结,为相关研究者提供有价值的参考. 相似文献
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语言修饰集作为一种刻画不确定信息的有效表达方式,用更加符合语言习惯的表达形式描述决策者对事物的评价结果.与其他语言术语相比,语言修饰集旨在修正隶属函数使其在表达专家的决策信息过程中更具有有效性、客观性,因此基于语言修饰集的研究是非常必要的.鉴于此,对语言修饰集的发展进行综述:首先回顾语言修饰集的研究背景;然后对语言修饰集在运算法则、语义量化、模糊逻辑、分类器等方面的发展进行回顾,同时介绍一些基于语言修饰集在情感分析、工程风险管理等方面的应用;最后展望语言修饰集的研究前景. 相似文献
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概率犹豫模糊集是在犹豫模糊集的基础上为每个隶属度添加与之相对应的概率值.与犹豫模糊集相比,它可以更加准确和全面地表达专家给出的初始决策信息,因此,基于概率犹豫模糊集的决策理论与方法更加可靠且符合实际.这里对概率犹豫模糊决策理论与方法进行综述.首先介绍其发展过程;然后分别对它的信息融合理论、偏好关系理论以及决策方法等进行阐述;最后展望了概率犹豫模糊决策理论与方法的未来研究方向. 相似文献
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定义了方案达成度和方案综合度,对于属性权重信息不能完全确知且对方案有偏好的多属性决策问题,提出一种基于方案达成度和综合度的交互式决策方法,该方法既能充分利用已知的客观信息,又有最大限度地发挥决策的主观能动性,并通过对方案达成度和综合度的给定和修正来实现人机交互决策,应用实例说明了该方法的有效性和实用性。 相似文献