湖南省教育科学“十一五”规划课题(XJK06CJJ044)
- 作品数：14 被引量：157H指数：8
- 相关作者：汪新凡杨小娟袁玲高兴更多>>
- 相关机构：湖南工业大学株洲职业技术学院更多>>
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- 相关领域：自然科学总论理学经济管理社会学更多>>
- 区间数多属性决策的Vague集方法被引量：5
- 2007年
- 对属性值为区间数的多属性决策问题,采用Vague集方法进行处理.首先利用区间数决策矩阵的规范化把区间评价值转化为Vague值,然后利用Vague集方法对方案进行排序并选出最优方案.实例分析阐明了本文方法的有效性和实用性.
- 汪新凡
- 关键词：多属性决策区间数VAGUE集VAGUE值排序
- 基于CC-OWG算子的区间数多属性群决策方法被引量：4
- 2009年
- 针对属性权重和属性值均以区间数形式给出的不确定多属性决策问题,提出一种基于CC-OWG算子的区间数多属性群决策方法。该方法利用连续区间数据有序加权平均(C-OWA)集成算子对区间数属性权重进行处理,利用组合的连续区间数据有序加权几何(CC-OWG)集成算子对区间数属性值进行集成。最后,以实例分析说明了该方法的实用性和有效性。
- 汪新凡
- 关键词：多属性群决策区间数
- 基于Vague集的模糊多目标决策新方法
- 2007年
- 提出了一种基于Vague集的模糊多目标决策新方法.首先通过确定单目标满意值的上、下界,定义单目标的Vague集真、假隶属函数,计算得到每个方案的单目标Vague值,然后通过加权计算单目标Vague值得到每个方案的多目标综合Vague值,最后利用记分函数对方案进行排序,从而选出最优方案.实例分析表明了该方法的可行性和有效性.
- 汪新凡
- 关键词：多目标决策VAGUE集VAGUE值记分函数FUZZY集FUZZY集
- 基于模糊语言评估和联系数的多属性群决策方法被引量：20
- 2007年
- 对方案的属性评估信息以模糊语言形式给出的多属性群决策问题,采用集对分析理论进行处理,提出了一种基于模糊语言评估和联系数的多属性群决策方法,实例应用表明了该方法的有效性和实用性.
- 汪新凡
- 关键词：多属性群决策模糊语言评估集对分析联系数
- 基于联系数的企业技术创新风险评价模型及应用被引量：8
- 2007年
- 企业技术创新风险评价一般采用定性和定量相结合的方法,在构建企业技术创新风险评价指标体系的基础上,建立了一种基于联系数的企业技术创新风险评价模型。最后给出了实例分析。
- 汪新凡
- 关键词：技术创新集对分析联系数
- 基于联系数的集对分析在数学教学中的应用被引量：3
- 2008年
- 集对分析从系统的同一、差异、对立等三方面来描述、分析和处理系统的确定性和不确定性，它以联系数学为基础。结合有关系统数据分析、学生成绩分析和系统综合评价，说明了其在数学教学系统中的应用。
- 袁玲
- 关键词：集对分析联系数数学教学综合评价
- 基于Vague集的模糊多目标决策新方法
- 提出了一种基于 Vague 集的模糊多目标决策新方法。首先通过确定单目标满意值的上、下界,定义单目标的 Vague 集真、假隶属函数,计算得到每个方案的单目标 Vague 值,然后通过加权计算单目标 Vague 值得到每...
- 汪新凡
- 关键词：多目标决策记分函数
- 文献传递
- 基于联系数贴近度的区间数多属性决策方法被引量：38
- 2008年
- 利用集对分析和联系数学理论对区间数多属性决策方法进行了研究.首先给出了联系数贴近度的定义和性质;然后在将区间数决策矩阵转化为联系数决策矩阵的基础上,依据传统的逼近理想解的排序方法(TOPSIS)的基本思路,基于联系数贴近度提出了一种区间数多属性决策新方法.该方法简洁直观,易于计算,无需对区间数进行排序;最后,通过算例表明了它的有效性和实用性.
- 汪新凡杨小娟
- 关键词：多属性决策区间数集对分析联系数贴近度TOPSIS
- 基于联系数的纯语言多属性群决策方法被引量：9
- 2006年
- 对决策者权重、属性权重和属性值均以语言形式给出的纯语言多属性群决策问题进行了研究,定义了a+bi型联系数的运算法则及加权平均(WAA)算子,通过将模糊语言评估标度转化为a+bi型联系数,基于WAA算子提出了一种纯语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。
- 汪新凡
- 关键词：多属性群决策集对分析联系数纯语言
- 基于联系数的区间型多属性决策方法研究被引量：17
- 2007年
- 对属性权重和属性值均以a+bi型联系数形式给出的区间型多属性决策问题进行了研究。给出了a+bi型联系数的一种定义,介绍了其运算法则,并利用a+bi型联系数加权平均算子(WAA算子),提出了一种基于a+bi型联系数的区间型多属性决策方法。实例计算结果表明该方法可行且有效。
- 汪新凡
- 关键词：多属性决策集对分析联系数区间数
