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- 作者： 冯源，李丽莎 （ 太原师范学院数学与统计学院 ）
- 出处： 224 2023 第22卷 第3期 P19-27
- 关键词： 混合中智数 改进余弦相似度 改进欧式距离 三支决策
- 摘要： 在多属性三支决策中，有一类方法需要计算各方案期望损失和理想损失之间的距离，通常利用欧式距离和余弦相似度来计算.而在数据源为混合中智数的三支决策中，这两个度量对于某些值存在不可分辨的情况.为此，对传统的欧式距离和余弦相似度进行了改进，在计算隶属度、犹豫度和非隶属度的基础上，增添了犹豫度补集这一因素.并
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- 作者： 冯源，危婷 （ 太原师范学院数学系 ）
- 出处： 1072 2022 第36卷 第2期 P72-77
- 关键词： 区间中智集 交叉熵 信息判别度 决策
- 摘要： 区间中智集是用区间数的形式来表现信息的不确定性、不精确、不完整和不一致信息的中智集。本文构造了区间中智集的交叉熵并提出了一种基于区间交叉熵的多准则决策方法，该法适用于数据为区间中智集的问题。在决策过程中，首先通过交叉熵计算每个备选方案与理想备选方案之间的交叉熵以及信息判别度，然后通过区间数的排序选择
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点击量：1
- 作者： 冯源，危婷 （ 太原师范学院数学系 ）
- 出处： 224 2021 第4期
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点击量：1
- 作者： 冯源，曹月静 （ 太原师范学院数学系 ）
- 出处： 27 2021 第51卷 第2期 P68-77
- 关键词： 多属性群决策 相似度 标准区间
- 摘要： 针对评价信息为多值中智数的多属性决策问题,提出基于最小最大相似度求解属性权重与标准区间求解专家权重的方法.该方法首先根据最小最大模型求解属性权重,将初始评价矩阵集结为综合决策矩阵,其次利用数字分析法求得标准区间,根据各专家与标准区间的相似度确定专家权重,再对综合评价矩阵集结得各方案的综合评价值,对综
- 作者： 冯源，张晓慧，曹月静 （ 太原师范学院数学系 ）
- 出处： 1341 2021 第37卷 第6期 P162-167
- 关键词： 多属性群组决策 最大最小偏差 标准区间 区间相似度
- 摘要： 针对专家偏好信息为区间型的多属性群决策问题,文章提出基于最大最小偏差与区间相似度的决策方法。该方法首先根据最大最小偏差的模型求解属性权重,将专家决策矩阵集结为综合决策矩阵,其次通过构造区间数相似度计算标准区间的程度,根据各专家偏好信息贴近标准区间的程度确定专家权重,利用加权和集结各方案的综合评价值,
- 作者： Zhang, Xiaohui，Feng, Yuan （ aDepartment of Mathematics, Taiyuan Normal University, Jinzhong, 030619, China ）
- 出处： 3153 2020 Vol.47 No.4 P455-459
- 关键词： Minimax disparity Minimum variance Orness measure Weights vector
- 摘要： The determination of weights vector is one of the key issues in the theory of ordered weighted averaging operators. Therefore, many weight generating
- 作者： Zhang, Xiaohui，Feng, Yuan （ Department of Mathematics, Taiyuan Normal University, Jinzhong, 030619, China ）
- 出处： 3153 2020 Vol.47 No.4 P455-459
- 关键词： Minimax disparity Minimum variance Orness measure Weights vector
- 摘要： The determination of weights vector is one of the key issues in the theory of ordered weighted averaging operators. Therefore, many weight generating
- 作者： 张晓慧，冯源，曹月静 （ 太原师范学院数学系 ）
- 出处： 2924 2020 第6期
- 作者： 张晓慧，冯源 （ 太原师范学院数学系 ）
- 出处： 1899 2020 第4期
- 作者： 冯源，张晓慧 （ 太原师范学院数学系 ）
- 出处： 224 2018 第4期 P69-74
- 关键词： 语言型偏好 微调整 转换函数 逆转换函数
- 摘要： 针对语言型偏好的群组决策问题,提出一种利用专家权重微调整进行决策优选的方法.首先定义了转换函数和逆转换函数.将语言型评价通过转换函数转变为数值型,然后运用专家权重的微调整方案为专家赋权,并依据此权重利用加权和进行方案排序,最后用逆转换函数将结果转换为语言型结论.
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