一种基于三角模糊互补偏好关系的群决策方法

定义了两个三角模糊互补偏好关系的闵可夫斯基距离,利用三角模糊互补偏好关系与平均三角模糊互补偏好关系的距离来确定专家权重。基于三角模糊互补偏好关系的闵可夫斯基距离,提出了群体共识度指标。通过最大化群体共识度构建规划模型,确定群体三角模糊互补偏好关系。最后,提出了一种新的三角模糊互补偏好关系的群决策方法。     

基于复直觉模糊偏好关系的群决策算法

基于复直觉模糊系统,在专家权重未知的情况下,提出了基于复直觉模糊偏好关系的专家权重确定算法和群决策算法。以高血压药物治疗效果为例说明了算法的求解过程,验证了算法的实用性,并利用MATLAB软件对复直觉模糊系统进行了仿真验证。     

基于前景理论的一种犹豫模糊多属性群决策方法

针对犹豫模糊环境下属性权重未知的多属性群决策问题,建立了一种基于前景理论的犹豫模糊多属性群决策方法。根据决策者的单属性偏好函数,提出了一种改进的熵权法来确定属性权重。通过引入前景理论,将犹豫模糊决策矩阵转换为基于参考点为正负理想解的前景决策矩阵,利用方案的收益损失比代替贴合度,并依此对方案进行排序,最后验证了该方法的有效性和可行性。     

基于CNN和犹豫模糊决策的欺诈攻击检测

推荐系统能够有效缓解互联网的迅猛发展带来的信息过载问题,但欺诈攻击的存在制约了推荐系统的健康发展,因此如何准确、高效地检测欺诈攻击是推荐系统安全领域的重要问题。针对传统检测方法依赖专家知识人工提取特征的局限性以及已有基于深度学习的欺诈攻击检测方法存在的硬分类问题,利用卷积神经网络（CNN）自动获取用户空间和时间上的低维表示向量,提出了一种基于CNN和犹豫模糊集的欺诈攻击检测方法CNN-HFS。首先对每个用户分别从评分值、评分偏好和评分时间这三个视角抽取三个行为矩阵,利用双三次插值法对三个矩阵进行缩放得到对应的密集评分矩阵、密集偏好矩阵和密集时间矩阵;然后,将每个用户任意视角下的缩放矩阵视为一个图像,在三个不同视角下分别训练CNN,计算任意用户在每个视角下属于攻击用户类的隶属度;最后,引入模糊犹豫集对多视角下的检测结果进行综合决策,根据决策结果识别出攻击用户。实验结果表明,CNN-HFS在MovieLens 1M数据集上的F1值超过95%,在Amazon数据集上的F1值达到85%。与七种对比方法相比,CNN-HFS在两个数据集上均具有更高的检测精度、召回率及F1值。     

一种语言直觉模糊偏好关系的群决策方法

针对语言直觉模糊偏好关系下的群决策问题,本文提出一种考虑加法一致性和群共识的决策方法。该方法主要通过局部迭代算法提高语言直觉模糊偏好关系的一致性和强化共识达成过程并尽可能地保留原始合理信息。文章提出一个转化方法将标准直觉模糊权重向量转化成加法一致的语言直觉模糊偏好关系并建立一个目标规划模型求出标准直觉模糊权重;对于加法不一致的语言直觉模糊偏好关系,提出局部迭代方法来提高一致性;建立加强的共识达成过程来帮助决策者找到满意解。为了更好地使用本文提出的决策方法,给出一个整体决策算法。最后通过一个具体的案例说明该方法是合理有效的。     

群决策中基于互补判断矩阵的逆判问题研究

针对群决策中互补判断矩阵的逆判问题，给出了一种分析方法．在该方法中。首先将互补判断矩阵转化为互反判断矩阵，然后依据互反判断矩阵中提供的信息。通过数理统计的分析方法，给出一种估计量，对专家提供的偏好信息进行反判，从而对专家的评判水平进行甄别、排序。并给出了专家的客观权重，最后用一个算例说明了该方法的有效性和实用性．     

我国保障房建设PPP融资模式研究

大规模实施保障性住房,是保障和改善民生、促进社会和谐稳定的必然要求。"十二五"期间全国计划新建保障性住房3600万套,而资金不足严重阻碍了保障房建设。本文分析了PPP融资模式在保障房建设中的可行性,为解决保障房融资困境提供帮助。     

基于决策者不确定偏好的模糊多属性决策方法

模糊多属性决策中,决策者对于不确定性不同的偏好,会产生对模糊数不同的排序,因而会导致不同的决策结果。为此,在考虑决策者对于不确定性的偏好特性后,给出了决策者的不确定偏好模糊效用函数,并在此基础上提出了一种模糊数的比较和排序的新方法。通过具体的算例,说明了这种方法正确性。     

一种基于模糊偏好信息的多属性决策方法

传统的多属性决策方法在解决某些主次属性区别明显的决策问题时效果不理想，为此，从决策者提出的模糊偏好信息出发，结合方案满意度和方案在各属性上的达成程度，提出了一种解决此类问题的新方法。算例表明．该方法具有较强的实用性和可操作性。     

群决策中4种偏好信息的转换方法研究

研究了群决策中不同偏好信息的相互转换关系问题,从比值和差值关系角度出发,综述了现有的4种偏好信息(偏好次序、效用值、互反判断矩阵以及互补判断矩阵)之间的相互转换方法,并得到了4个更具合理性的新转换公式。算例表明该方法是可行和有效的。     

基于直觉模糊决策算法的排课系统选择研究

针对属性信息为直觉模糊数且属性信息之间存在相互关系的排课系统选择问题,构建了一种基于广义直觉模糊加权Heronian几何(GIFWHG)算子的直觉模糊多属性决策算法。该算法首先基于Archimedean范数和Heronian平均,提出了广义直觉模糊Heronian几何(GIFHG)算子,并探讨了GIFHG算子的基本性质和几种常见形式,同时引入GIFWHG算子,最后构建了新的直觉模糊多属性决策算法,通过自动排课系统的选择实例验证了该算法的可行性和有效性。     

基于层次分析法的棚户区改造PPP 模式融资风险分析

棚户区改造是一项重大的民生工程,一直以来资金问题都是制约棚户区改造的一大瓶颈,为此国家积极倡导棚户区改造PPP模式,鉴于棚户区改造项目的特殊性及PPP模式运作程序的复杂性,棚户区改造PPP模式风险管理的难度较大。运用层次分析法(AHP)构建风险层次结构模型,对棚户区改造PPP模式融资风险进行定性与定量分析,进而判断出影响项目的关键风险因素。结论对于棚户区改造PPP模式风险管理具有借鉴和指导意义。     

基于OWA算子的不同形式偏好信息的群决策方法

研究了决策者(或专家)的偏好信息以不同形式给出的群决策问题。首先，利用不同偏好信息之间的转换公式，将偏好次序型、效用值型、互补判矩阵型三种偏好信息一致化为互反判矩阵型的偏好信息。其次，利用OWA算子对一致化的决策信息进行群集结，再对各方案的相对优势度进行综合集结，并以此进行方案的排序。提出了基于OWA算子的群决策方法。最后，通过实例说明方法的可行性和实用性。     

质量功能部署中基于多种形式偏好信息的群决策方法

质量功能部署是一个需要跨职能部门的多个成员参与的小组群决策过程.由于小组成员具有不同的知识、背景、能力和经验等,因此在决策过程中他们可能会给出不同形式的偏好信息.通过定义相应的转化函数,本文将这些不同形式的偏好信息一致化为基于二元语义的语言判断矩阵的形式,并给出了相应的群偏好集结和权重求解方法.最后,通过一个实例验证了方法的有效性和实用性.     

基于一致性区间模糊判断矩阵的群决策方法

研究定义了区间模糊判断矩阵的一致性,并在此基础上构造一致性区间模糊判断矩阵．定义了相容性的概念,并根据相容性的性质构造优化模型,进行群决策．     

基于区间直觉梯形模糊数的群决策方法

针对准则值为区间直觉梯形模糊数（IVITFN）的群决策问题,定义了新的区间直觉梯形模糊数的加性的运算法则;基于这些运算法则,给出了几种区间直觉梯形模糊数信息的算术集成算子,包括区间直觉梯形模糊数的加权算术平均（IVITFNWAA）算子、区间直觉梯形模糊数的有序加权平均（IVITFNOWA）算子和区间直觉梯形模糊数的混合集成（IVITFNHA）算子;基于IVITFNWAA算子和IVITFNHA算子,提出了一种准则值为区间直觉梯形模糊数而准则权重确知的群决策方法。最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性。     

城市轨道交通PPP融资模式风险分担机制研究

PPP融资模式成功的一个关键因素是PPP风险管理,而风险的识别与分担是风险管理的前提与基础.首先分析PPP模式的内涵及优势,然后运用检查表法和RBS法,通过汇总归类,全面系统地识别城市轨道交通PPP融资风险,同时依据PPP项目风险分担原则,建立风险分担流程模型,运用线性规划设计模型对风险分担进行理论分析,达到PPP项目各参与方对风险分担方案的整体满意度最大,最后根据上述方法及模型,通过调研汇总得出城市轨道交通PPP融资风险分担的一般结果.     

开采方案模糊优选的群决策

有限开采方案优选决策后果影响深远，需组成决策群进行决策。本文应用层次分析法、模糊数学、灰色系统理论等知识构建了矿业有限开采方案多评价指标层次结构及个体评判决策模型；并应用基于集值统计意义下的权威加权模型集结各决策者的个体评判决策，实现开采方案模糊优选的群决策。     

液压泵选择的模糊决策方法

在任何一个系统中,均存在着大量的模糊性信息。此时,常规的数学方法就显得无能为力。运用数学这一数学工具,可以定量描述进而分析,处理各种模糊概念、模糊信息、科学地指导各行各业工作的顺利开展。在液压系统的方案设计中,液压泵类型的选择至关重要。本文根据模糊约束下的条件极值的求解原理,提出了以ｆ（ｎ）＝Ｎｏｕｔ／ＧＮｄｒｉｖｅ作为液压选型模糊决策过一新概念。所阐述的模糊优化方法,也可借鉴于其它实际问题的模糊