基于云模型的非確定性數(shù)據(jù)綜合評(píng)價(jià)問題研究.pdf

1、／，‘一■＼黎：膨爐z角矢誓博士學(xué)位論文作者姓名：周金明學(xué)科專業(yè)：統(tǒng)計(jì)學(xué)研究方向：管理統(tǒng)計(jì)方法與應(yīng)用指導(dǎo)教師：蘇為華教授提交日期：2018年3月浙江_T商大學(xué)博二l二學(xué)位論文于結(jié)合(∞偽一截集技術(shù)，對(duì)Bonferroni均值的概念進(jìn)行拓展為Bonferroni調(diào)和平均算子，并介紹了梯形直覺模糊數(shù)的概念及其運(yùn)算；給出(三角)梯形直覺模糊數(shù)的一種排序方法，同時(shí)提出了加權(quán)梯形直覺模糊Bonferroni調(diào)和均值算子以及規(guī)范賦權(quán)三角直覺模糊Bo

2、nferroni調(diào)和均值算子。給出了直覺模糊云的概念及其運(yùn)算，并給出直覺模糊云逆向云生成算法；最后，分別通過基于加權(quán)梯形直覺模糊Bonferroni調(diào)和均值算子的最佳供應(yīng)商選擇問題、基于規(guī)范賦權(quán)三角直覺模糊Bonferroni調(diào)和均值算子的風(fēng)險(xiǎn)投資評(píng)估問題和基于云模型的直覺模糊Bonferroni均值算子的信息系統(tǒng)安全評(píng)估問題等算例進(jìn)行分析，結(jié)果表明本章所提出方法的有效性和可行性。第四章為基于云模型的畢達(dá)哥拉斯模糊數(shù)正負(fù)理想解評(píng)價(jià)方法。

3、本章致力于對(duì)直覺模糊數(shù)與畢達(dá)哥拉斯模糊數(shù)概念問的區(qū)別與聯(lián)系進(jìn)行分析，提出畢達(dá)哥拉斯模糊云模型的概念，分析了畢達(dá)哥拉斯云模型的優(yōu)良性質(zhì)以及畢達(dá)哥拉斯模糊云模型距離的測(cè)度方法，并結(jié)合云模型生成算法提出了畢達(dá)哥拉斯模糊云的集成方法，然后利用正負(fù)理想解方法解決了電子商務(wù)中買家的關(guān)于所購(gòu)商品的評(píng)價(jià)信息對(duì)潛在客戶的影響分析。第五章為基于云模型的區(qū)間數(shù)伴語(yǔ)言變量混合多屬性評(píng)價(jià)方法。本章致力于介紹區(qū)問數(shù)的概念，區(qū)間數(shù)的代數(shù)運(yùn)算性質(zhì)和區(qū)間數(shù)可能度排序方法

4、，結(jié)合(正態(tài))云模型的普適性和利用語(yǔ)言變量的定性定量轉(zhuǎn)換的黃金分割法，提出了混合多屬性的云模型綜合評(píng)價(jià)方法，并將其應(yīng)用于解決空襲目標(biāo)的危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估問題，實(shí)現(xiàn)了信息盡可能少的損失和扭曲，表明該方法的優(yōu)越性。第六章為基于云模型的不確定語(yǔ)言變量多指標(biāo)相似度評(píng)價(jià)方法。本章以統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量為例，給出了一種基于云模型的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)新方法。首先，確定云模型的評(píng)價(jià)等級(jí)語(yǔ)言粒度，對(duì)其進(jìn)行軟劃分，并根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，從準(zhǔn)確性、及時(shí)性、適用性