论文目录 | |
摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-12页 |
1 绪论 | 第12-26页 |
1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
1.2 相关研究述评 | 第13-21页 |
1.2.1 马田系统研究综述 | 第13-17页 |
1.2.2 模糊积分多属性决策方法研究综述 | 第17-18页 |
1.2.3 区间数多属性决策方法研究综述 | 第18-20页 |
1.2.4 文献简评 | 第20-21页 |
1.3 研究内容及创新点 | 第21-23页 |
1.3.1 研究内容 | 第21-22页 |
1.3.2 研究创新点 | 第22-23页 |
1.4 研究理论及方法 | 第23页 |
1.5 章节安排及研究思路 | 第23-26页 |
1.5.1 章节安排 | 第23-24页 |
1.5.2 研究思路 | 第24-26页 |
2 相关理论和方法概述 | 第26-39页 |
2.1 马田系统 | 第26-33页 |
2.1.1 经典马田系统 | 第26-31页 |
2.1.2 施密特正交马田系统 | 第31-33页 |
2.2 模糊测度和模糊积分理论 | 第33-37页 |
2.2.1 模糊测度 | 第33-35页 |
2.2.2 模糊积分 | 第35-37页 |
2.3 区间数理论 | 第37-38页 |
2.3.1 区间数定义 | 第37页 |
2.3.2 区间数运算 | 第37页 |
2.3.3 区间数距离 | 第37-38页 |
2.3.4 区间数规范化 | 第38页 |
2.4 本章小结 | 第38-39页 |
3 基于经典马田系统的模糊积分多属性决策方法 | 第39-64页 |
3.1 基于马田系统和φ_s转换函数的模糊积分多属性决策方法 | 第39-54页 |
3.1.1 φ_s转换函数及其局限性 | 第40-41页 |
3.1.2 利用Shapley值转换λ模糊测度的合理性分析 | 第41-42页 |
3.1.3 基于马田系统的Shapley值计算方法 | 第42-47页 |
3.1.4 决策方法 | 第47-48页 |
3.1.5 算例分析 | 第48-54页 |
3.2 基于马田系统的2可加Choquet模糊积分多属性决策方法 | 第54-63页 |
3.2.1 2可加模糊测度和2可加Choquet模糊积分 | 第54-58页 |
3.2.2 Shapley值的计算 | 第58-59页 |
3.2.3 交互性指标的计算 | 第59-60页 |
3.2.4 决策方法 | 第60页 |
3.2.5 算例分析 | 第60-63页 |
3.3 本章小结 | 第63-64页 |
4 基于施密特正交马田系统的模糊积分多属性决策方法 | 第64-85页 |
4.1 基于施密特正交马田系统的属性权重计算方法 | 第64-66页 |
4.2 基于属性权重和φ_s转换函数的λ模糊测度计算方法 | 第66-67页 |
4.3 基于属性权重和交互度的2可加模糊测度计算方法 | 第67-70页 |
4.4 灰模糊积分关联度 | 第70-75页 |
4.5 基于λ模糊测度的灰模糊积分关联度多属性决策方法 | 第75-76页 |
4.6 基于2可加模糊测度的灰模糊积分关联度多属性决策方法 | 第76-77页 |
4.7 算例分析 | 第77-84页 |
4.7.1 算例1 | 第77-80页 |
4.7.2 算例2 | 第80-84页 |
4.8 本章小结 | 第84-85页 |
5 基于加权马田系统的模糊积分多属性决策方法 | 第85-96页 |
5.1 加权马田系统 | 第85-86页 |
5.2 基于加权马田系统的属性测度密度计算方法 | 第86-88页 |
5.3 决策方法 | 第88页 |
5.4 算例分析 | 第88-95页 |
5.4.1 实例计算 | 第88-90页 |
5.4.2 方法比较 | 第90-95页 |
5.5 本章小结 | 第95-96页 |
6 基于区间马田系统的模糊积分多属性决策方法 | 第96-109页 |
6.1 区间样本数据描述统计量 | 第96-99页 |
6.2 基于区间马田系统的模糊测度计算方法 | 第99-103页 |
6.3 算例分析 | 第103-108页 |
6.3.1 模糊测度的计算 | 第103-105页 |
6.3.2 模糊测度有效性的验证 | 第105-108页 |
6.4 本章小结 | 第108-109页 |
7 基于广义马田系统的区间数多属性决策方法及扩展 | 第109-129页 |
7.1 立体视角下区间数决策向量 | 第109-111页 |
7.2 基于广义马田系统的区间数立体决策原理及方法 | 第111-116页 |
7.2.1 决策原理 | 第111-113页 |
7.2.2 决策方法 | 第113-116页 |
7.3 算例分析 | 第116-119页 |
7.4 方法扩展 | 第119-128页 |
7.4.1 基于相对熵的区间数立体决策方法 | 第119-122页 |
7.4.2 基于灰色相对关联度的区间数立体决策方法 | 第122-124页 |
7.4.3 基于欧式距离函数的区间数立体决策方法 | 第124-128页 |
7.5 本章小结 | 第128-129页 |
8 结论与展望 | 第129-131页 |
8.1 研究结论 | 第129-130页 |
8.2 研究展望 | 第130-131页 |
致谢 | 第131-132页 |
参考文献 | 第132-144页 |
附录A 攻读博士学位期间发表的论文情况 | 第144-145页 |
附录B 攻读博士学位期间参加的科学研究情况 | 第145页 |