一种改进的模糊软集多参数决策方法

• 作者: 张亚男 杨勇 沈健
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊软集 合成模糊软集 决策
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1546-1551
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.08.025

摘要

模糊软集多参数决策方法中经常将Zadeh交与代数积使用在数据融合方法中,在一些实际应用中会产生信息缺失,导致决策者无法做出准确的选择.针对这一问题,结合Einstein运算法则提出一种新的数据融合方法,用于解决信息缺失和对象无法排序的问题.所提出的基于模糊软集的多参数决策方法是通过Einstein积运算进行多个参数集合的整合,从而得到一个合成模糊软集,再由合成模糊软集计算得到对照矩阵与得分表,最终得到对象的全排序,为决策者提供判断依据.通过实例结果,可以验证新方法在决策问题中的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨勇	西北师范大学计算机科学与工程学院	47	263	10.0	14.0
2	沈健	西北师范大学计算机科学与工程学院	9	60	5.0	7.0
3	张亚男	西北师范大学计算机科学与工程学院	4	13	1.0	3.0