基于群广义区间直觉模糊软集的仿真参数选择决策方法
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专利申请号:
CN201810091143.6
专利类型:
发明专利
技术分类:
G06F30/20(2020.01)I
专利有效期:
2038-01-30
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专利信息
专利名称:基于群广义区间直觉模糊软集的仿真参数选择决策方法
商品编号:5809070
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申请日期:2018-01-30
公开/公告号:CN108319776B
授权公告日/公开日:2021-05-18
申请/专利权人:
江西***学
发明/设计人:
李晟***晓
主分类号:G06F30/20(2020.01)I
IPC分类号:G06F30/20(2020.01)I;G06N7/06(2006.01)I;G06Q10/06(2012.01)I;G06Q50/06(2012.01)I
说明书摘要免费下载摘要
本发明提供一种基于关联群广义区间直觉模糊软集的仿真模型参数选择多属性决策方法,包括:建立仿真模型参数选择的评价指标体系;构建仿真模型参数选择的群广义区间直觉模糊可信度评估矩阵;利用2‑可加模糊测度描述关联关系;构建基于Choquet积分的群广义区间直觉模糊软集聚合算子;计算模型参数方案的综合可信度值;计算模型参数方案的综合得分值;按照得分值的大小对仿真模型参数方案进行排序。本发明基于群广义区间直觉模糊理论对决策信息进行表达,构建关联聚合算子计算仿真模型综合可信度值,通过仿真模型的可信度水平选择最佳的仿真模型参数,有效降低了决策过程中人为主观偏好带来的不利影响,且考虑关联关系,更符合实际决策过程。
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