直觉梯形模糊几何集成算子及其在群决策中的应用

文章首先定义了直觉梯形模糊数及其运算法则,基于这些运算法则,给出了直觉梯形模糊几何集成算子,即直觉梯形模糊加权几何(IT-WG)算子、直觉梯形模糊有序加权几何(IT-OWG)算子以及直觉梯形模糊混合几何(IT-HG)算子。在此基础上,提出了在属性权重已知的情形下专家评价值以直觉梯形模糊信息给出的多属性群决策方法。最后以产品最优设计方案的选择为实例进行分析,所得结果验证了该方法的有效性。     

犹豫模糊软集及其在多属性群决策中的应用

研究了评价值信息为犹豫模糊软集形式的多属性群决策问题。首先介绍了犹豫模糊软集的概念,并讨论了其相关运算及性质。考虑群决策中可能存在各专家权重系数完全未知的情况,定义了犹豫模糊软矩阵及其得分矩阵,并建立基于得分矩阵间关联系数的最优规划模型,以此确定各专家的权重。然后,基于犹豫模糊软集信息,定义了两种集成算子,即犹豫模糊软集算术加权算子和犹豫模糊软集几何加权算子,并利用水平软集工具计算各方案的机会值,得出最优决策。最后,提出一种基于犹豫模糊软集环境下的多属性群决策方法。     

基于可信性测度的绿色施工方案模糊综合评价

基于三角模糊变量的可信性测度期望公式来确定各指标对评价目标的重要性模糊关系以及备择方案满足评价指标的模糊期望,最后运用"相加相乘"模糊合成算子计算各方案的"得分",得出方案排序。     

模糊事故树分析在LPG储罐火灾爆炸风险中的应用

利用三角模糊数来表示LPG储罐火灾、爆炸事故的各个基本事件发生概率;在事故树及模糊算子的基础上,得出顶事件的概率分布;利用中值法进行模糊重要度分析,确立了影响系统的主要因素,为LPG储罐系统可靠性研究提供了技术途径。     

品牌延伸战略价值的实物期权评价新方法——基于语言算子扩展与成功率分析的模糊复合视角北大核心CSCDCSSCI

研究目标:提出一种品牌延伸战略价值评估的实物期权新方法。研究方法:本文采用语言算子刻画未来收益现值,利用基于实物期权二叉树定价思想的正态模糊数扩展法来量化语言算子。在此基础上,提出成功率因子改进实物期权定价公式,构造出蕴含多种机会价值的模糊复合实物期权品牌延伸价值评价模型。研究发现:在实证研究中,选取了一个典型的企业品牌延展案例,通过建立蕴含多种机会价值的模糊复合实物期权品牌延伸价值评价模型,得到了品牌延伸战略价值评估值。进而将不同方法加以对比,分析本文方法合理性。研究创新:将模糊数与复合实物期权相结合、基于期权定价公式的语言算子扩展、运用成功率修正实物期权定价公式。研究价值:模型符合品牌延伸价值评价的现实数据特点,同时将战略设计与战略评价相结合,能够有效地捕捉延伸战略的机会价值。     

基于IFHA算子和IFHG算子的空间数据质量评价方法

直觉模糊集多属性决策对空间数据质量评价是模糊评价和多属性评价模糊评价的综合评价方法。IFHA算子和IFHG算子是既考虑了数据质量的肯定、否定以及不确定性多种因素,又夹杂着合适的位置权重的研究方法,其方法与传统的评价方法相比较能更加真实、细腻地描述和刻画客观世界的模糊性本质。文章通过算例进行比较分析,解释其原因与不足。     

直觉模糊熵的多属性在企业选拔管理人员中的应用

本文采用一种基于熵程序的直觉模糊多属性决策程序的方法,建立了一种选拔最优秀的管理人员的直觉模糊多属性决策模型。首先计算直觉模糊矩阵,然后确定各个属性的权重,最后利用标准得分矩阵和加权平均算子计算各个人员的综合评分,并以此作为决策依据。最后通过实例验证了算法的有效性。     

基于IOWA-FAHP的物流需求组合预测模型

面向物流需求的预测问题,提出了一种基于诱导有序加权平均算子和模糊层次分析法相结合的组合预测模型。首先,采用诱导有序加权平均算子建立组合预测模型,并基于历史数据解算各单项预测模型的加权系数;然后,针对组合预测模型中各单项模型的加权系数确定问题,引入模糊层次分析法,得到各单项预测模型的公平排序,进而确定各单项预测模型在预测年的诱导值序列,从而预测出相应物流需求量;最后通过应用算例验证了该模型的正确性和可靠性。     

基于IOWA-FAHP的物流需求组合预测模型

面向物流需求的预测问题,提出了一种基于诱导有序加权平均算子和模糊层次分析法相结合的组合预测模型.首先,采用诱导有序加权平均算子建立组合预测模型,并基于历史数据解算各单项预测模型的加权系数;然后,针对组合预测模型中各单项模型的加权系数确定问题,引入模糊层次分析法,得到各单项预测模型的公平排序,进而确定各单项预测模型在预测年的诱导值序列,从而预测出相应物流需求量;最后通过应用算例验证了该模型的正确性和可靠性.     

基于直觉模糊的医院患者满意度研究

医院患者满意度综合反映了医院医疗服务水平。文章基于直觉模糊集理论建立了一个多级直觉模糊满意度计算模型,利用直觉模糊集算子有效地诱导出直觉模糊满意度,将定性与定量的方法结合起来进行满意度计算,使计算结果信息量更大、更加科学合理且自动化程度高。以商洛职业技术学院附属医院为例,通过问卷调查数据,基于直觉模糊满意度模型,计算医院患者满意度。探索一些指标满意度较低的原因;并针对患者普遍不满意的指标提出具体建议。     

股权激励下经营者综合业绩评价指标研究

介绍了股权激励下企业经营者业绩考核指标的现状和问题,在此基础上从绩效产出、胜任素质和行为表现三方面出发,构建了基于股权激励的经营者综合业绩考核指标体系以及评价标准,运用模糊综合评价方法量化了定性指标。     

基于AHP的法学硕士学位论文综合评价方法及应用

针对目前法学硕士学位论文评价方法中存在的准则权重确定片面性、专家决策模糊性和评价指标不确定性问题,提出了基于AHP的法学硕士学位论文综合评价方法。该方法首先将群体决策和模糊决策的AHP优化模型引入法学硕士学位论文的评价中,以确定各个层次的指标权重。然后,通过模糊算子加以集结,得到了定性的法学硕士学位论文综合模糊评价结果,最终基于定性结果得出了论文的定量评价分值。实验表明:该综合评价方法不仅能够对法学硕士学位论文进行有效地评价,而且对得到的评价结果能够进行定性与定量相结合的分析。     

基于直觉模糊集的供应链战略合作伙伴选择

企业建立良好的战略合作伙伴关系可以使供应链产生更强的竞争优势。文章通过对供应链战略合作伙伴的基本原则和影响因素进行分析,建立了合作伙伴的评价指标,运用直觉模糊集广义混合加权集结算子,对合作伙伴选择问题进行了综合评价,并通过实例说明该方法能够很好的解决供应链战略合作伙伴选择的实际问题,具有科学性和可操作性。     

Strategy-proof fuzzy aggregation rules

We investigate the structure of fuzzy aggregation rules which, for every permissible profile of fuzzy individual preferences, specify a fuzzy social preference. We show that all fuzzy aggregation rules which are strategy-proof and satisfy a minimal range condition are dictatorial. In other words, there is an individual whose fuzzy preferences determine the entire fuzzy social ranking at every profile in the domain of the aggregation rule. To prove this theorem, we show that all fuzzy aggregation rules which are strategy-proof and satisfy the minimal range condition must also satisfy counterparts of independence of irrelevant alternatives and the Pareto criterion. There has been hardly any treatment of the manipulability problem in the literature on social choice with fuzzy preferences.     

On random fuzzy variables of second order and their application to linear statistical inference with fuzzy data

This paper summarizes some results on random fuzzy variables with existing expectation and variance, called random fuzzy variables of second order. Using the Frechét-principle and – via support functions – the embedding of convex fuzzy sets into a Banach space of functions it especially presents a unified view on expectation and variance of random fuzzy variables. These notions are applied in developing linear statistical inference with fuzzy data. Detailed investigations are presented concerning best linear unbiased estimation in linear regression models with fuzzy observations. Received: November 1999     

基于模糊组合权的模糊TOPSIS方法在供应商选择中的应用研究

供应商的选择在供应链管理中是很重要环节,供应商选择的成功与否将直接影响到整个供应链的竞争优势,故有必要对供应商选择进行深入研究。本文将已有的模糊组合权方法和模糊TOPSIS方法相结合,提出一种基于模糊组合权的模糊TOPSIS方法,并将其应用于供应商的选择研究中。文章首先总结已有的相关研究结果,给出供应商评价的准则,接着介绍三角模糊数的相关理论,推出模糊组合权及模糊TOPSIS的算法步骤,最后通过一个算例验证方法的可行性。     

模糊识别在工程造价估算中的应用

探讨了模糊识别在工程造价估算中的应用,重点就模式库的建立和模式匹配与估算,建立了相应的模糊聚类、模糊贴近度、指数平滑等应用模型,并通过实例对模糊识别的过程进行了计算说明。     

模糊模型识别和决策评价的研究现状及应用

模糊模型识别、模糊综合评价和模糊聚类是当前模糊数学应用比较广泛的三个领域。由于客观事物本身的模糊性,加上人们对客观事物的反映过程也产生模糊性,使得经典的识别和评价方法越来越不能满足客观实际的要求,于是模糊识别及评价随之产生并发展起来。文中介绍了模糊模型识别及其模糊综合评价决策的方法和研究现状,结合现实生活中的实际问题对二者的应用加以说明。对在模糊模型识别过程中所用到的模糊聚类分析问题加以研究、概括,并利用SPSS软件来获得聚类结果,以使文中的理论更加充实、完善。