基于云模型的非確定性數(shù)據(jù)綜合評價問題研究.pdf

1、／，‘一■＼黎：膨爐z角矢誓博士學位論文作者姓名：周金明學科專業(yè)：統(tǒng)計學研究方向：管理統(tǒng)計方法與應用指導教師：蘇為華教授提交日期：2018年3月浙江_T商大學博二l二學位論文于結(jié)合(∞偽一截集技術，對Bonferroni均值的概念進行拓展為Bonferroni調(diào)和平均算子，并介紹了梯形直覺模糊數(shù)的概念及其運算；給出(三角)梯形直覺模糊數(shù)的一種排序方法，同時提出了加權梯形直覺模糊Bonferroni調(diào)和均值算子以及規(guī)范賦權三角直覺模糊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，分別通過基于加權梯形直覺模糊Bonferroni調(diào)和均值算子的最佳供應商選擇問題、基于規(guī)范賦權三角直覺模糊Bonferroni調(diào)和均值算子的風險投資評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)安全評估問題等算例進行分析，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哥拉斯模糊數(shù)正負理想解評價方法。

3、本章致力于對直覺模糊數(shù)與畢達哥拉斯模糊數(shù)概念問的區(qū)別與聯(lián)系進行分析，提出畢達哥拉斯模糊云模型的概念，分析了畢達哥拉斯云模型的優(yōu)良性質(zhì)以及畢達哥拉斯模糊云模型距離的測度方法，并結(jié)合云模型生成算法提出了畢達哥拉斯模糊云的集成方法，然后利用正負理想解方法解決了電子商務中買家的關于所購商品的評價信息對潛在客戶的影響分析。第五章為基于云模型的區(qū)間數(shù)伴語言變量混合多屬性評價方法。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價方法，并將其應用于解決空襲目標的危險態(tài)勢評估問題，實現(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言變量多指標相似度評價方法。本章以統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量為例，給出了一種基于云模型的統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量評價新方法。首先，確定云模型的評價等級語言粒度，對其進行軟劃分，并根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的評價指標體系，從準確性、及時性、適用性