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内容简介

犹豫模糊集作为模糊集的一种**拓展，其基本组成为犹豫模糊元素，每个犹豫模糊元素是由若干个可能的数值构成的集合。因此，犹豫模糊集比其他模糊集的拓展形式能够更全面、细致地刻画决策者的犹豫信息。犹豫模糊集由西班牙学者Torra和Narukawa于2009年引入以来，已经受到学者们的高度关注，并且被应用于决策、聚类分析、医疗诊断、人事评估、信息检索等诸多领域。本书将系统地介绍犹豫模糊集理论的主要研究成果，包括：犹豫模糊集成技术、犹豫模糊偏好关系、犹豫模糊测度、犹豫模糊聚类算法、犹豫模糊多属性决策模型、犹豫模糊语言决策方法，及其在实际生活中的应用。

目录

《模糊数学与系统及其应用丛书》序
前言
符号说明

第1章 犹豫模糊集成算子及其应用
1.1 犹豫模糊元素
1.1.1 比较方法
1.1.2 基本运算和关系
1.2 犹豫模糊集成算子
1.3 犹豫模糊Bonferroni平均算子
1.4 犹豫模糊几何Bonferroni平均算子
1.5 基于拟算术平均和导出思想的犹豫模糊集成算子
1.6 广义犹豫模糊集成算子
1.7 犹豫积性集成算子
1.8 犹豫模糊优先“或”算子

第2章 犹豫模糊信息的距离、相似性、关联和熵测度及聚类算法
2.1 犹豫模糊集的距离和相似性测度
2.2 犹豫模糊元素的距离和关联测度
2.3 犹豫模糊熵和交叉熵及其在多属性决策中的应用
2.4 犹豫模糊二元熵测度
2.4.1 模糊熵测度
2.4.2 非明确熵测度
2.5 犹豫模糊集的关联系数及其在聚类分析中的应用
2.6 犹豫模糊凝聚式层次聚类算法
2.7 层次犹豫模糊K-均值聚类算法
2.8 犹豫模糊最小生成树聚类算法
2.8.1 图和最小生成树
2.8.2 犹豫模糊最小生成树聚类算法
2.8.3 数值例子

第3章 基于犹豫偏好关系的群决策方法
3.1 群决策中的犹豫模糊偏好关系
3.2 犹豫积性偏好关系
3.3 犹豫模糊偏好关系的传递性和积性一致性
3.3.1 犹豫模糊偏好关系的一些性质
3.3.2 犹豫模糊偏好关系一致性迭代算法
3.3.3 基于犹豫模糊偏好关系积性共识性的群决策途径
3.4 犹豫模糊偏好关系回归转化方法
3.4.1 基于加性传递性的犹豫模糊偏好关系回归转化方法
3.4.2 基于弱性一致性的犹豫模糊偏好关系回归转化方法
3.5 群决策中犹豫模糊偏好关系的排序方法
3.5.1 犹豫模糊偏好关系的a规范化排序方法
3.5.2 犹豫模糊偏好关系的夤娣痘�排序方贰�
3.6 群决策环境下求解AHP中犹豫积性偏好关系排序向量的方法
3.6.1 排序方法的描述
3.6.2 犹豫模糊规划法
3.6.3 数值例子

第4章 犹豫模糊多属性决策方法
4.1 不完全权重信息下基于TOPSIS的犹豫模糊多属性决策方法
4.2 犹豫模糊多属性决策的ELECTREⅠ法
4.3 犹豫模糊多属性决策的ELECTREⅡ法
4.4 不完全权重信息下犹豫模糊交互式多属性决策方法
4.4.1 不完全权重信息下基于满意度的犹豫模糊多属性决策方法
4.4.2 不完全权重信息下犹豫模糊交互式多属性决策方法

第5章 基于犹豫模糊语言信息的决策方法
5.1 模糊语言方法和犹豫模糊语言术语集
5.2 犹豫模糊语言偏好关系的一致性测度
5.2.1 犹豫模糊语言偏好关系及其一致性
5.2.2 犹豫模糊语言偏好关系的一致性改进方法
5.3 拓展的犹豫模糊语言偏好关系的一致性测度
5.3.1 EHFLTSS和EHFLPRs
5.3.2 偏好关系图
5.3.3 EHFLPRs的加性一致性
5.3.4 EHFLPRs的弱性一致性
5.3.5 讨论
5.4 基于犹豫模糊语言Bonferroni平均算子的多准则决策方法
5.4.1 犹豫模糊语言Bonferroni平均算子
5.4.2 HELBM和WHFLBM算子的应用
5.5 基于改进MACBETH方法的犹豫模糊语言多属性决策方法
5.5.1 基于改进的MACBETH方法的犹豫模糊语言多属性决策方法
5.5.2 实例分析
参考文献

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