| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第21-37页 |
| 1.0 研究背景 | 第21页 |
| 1.1 研究意义 | 第21-24页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第24-29页 |
| 1.3 研究框架 | 第29-36页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第29-30页 |
| 1.3.2 研究方法与技术路线 | 第30-34页 |
| 1.3.3 问题描述 | 第34-36页 |
| 1.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第二章 多粒度犹豫模糊语言环境下的群体发现方法 | 第37-51页 |
| 2.1 引言 | 第37-38页 |
| 2.2 原理与方法 | 第38-43页 |
| 2.2.1 基于多粒度犹豫模糊语言距离的相似性 | 第38-40页 |
| 2.2.2 多粒度犹豫模糊语言的余弦相似性公式 | 第40-43页 |
| 2.3 基于距离的相似性公式和余弦相似性公式的区别 | 第43-44页 |
| 2.4 多粒度犹豫模糊语言的聚类分析方法 | 第44-45页 |
| 2.4.1 多粒度犹豫模糊语言等价关系矩阵聚类方法 | 第44-45页 |
| 2.4.2 多粒度犹豫模糊语言的最小生成树聚类方法 | 第45页 |
| 2.5 算例分析 | 第45-50页 |
| 2.5.1 算例描述 | 第45-46页 |
| 2.5.2 等价关系聚类结果 | 第46-49页 |
| 2.5.3 最小生成树方法聚类结果 | 第49-50页 |
| 2.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 犹豫模糊语言环境下的评分预测方法 | 第51-67页 |
| 3.1 引言 | 第51-53页 |
| 3.2 犹豫模糊语言相似性计算和评分预测研究 | 第53-62页 |
| 3.2.1 传统的相似性计算和评分预测方法 | 第53页 |
| 3.2.2 犹豫模糊语言集的定义和相关性质 | 第53-54页 |
| 3.2.3 犹豫模糊语言集的距离相似性公式 | 第54-57页 |
| 3.2.4 犹豫模糊语言术语集的余弦相似性公式 | 第57-59页 |
| 3.2.5 犹豫模糊语言集的相关系数相似性公式 | 第59-62页 |
| 3.3 算例分析 | 第62-66页 |
| 3.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 多粒度犹豫模糊语言的群偏好集结方法 | 第67-83页 |
| 4.1 引言 | 第67-68页 |
| 4.2 模型描述 | 第68-69页 |
| 4.2.1 语言术语集合 | 第68-69页 |
| 4.2.2 上下文无关语法的语言转化为犹豫模糊语言术语集合 | 第69页 |
| 4.3 三角形犹豫模糊集的概念、集结算子及其性质 | 第69-76页 |
| 4.3.1 三角形犹豫模糊集 | 第69-70页 |
| 4.3.2 三角形犹豫模糊集的基本运算 | 第70-72页 |
| 4.3.3 GTHFWA算子和GTHFWG算子的定义 | 第72页 |
| 4.3.4 GTHFWA算子和GTHFWG算子的性质 | 第72-76页 |
| 4.4 算例分析 | 第76-82页 |
| 4.4.1. 算例描述 | 第76-82页 |
| 4.4.2 算例分析 | 第78-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 多粒度犹豫模糊语言的TOPSIS群推荐方法 | 第83-109页 |
| 5.1 引言 | 第83-85页 |
| 5.2 多粒度犹豫模糊语言集的TOPSIS方法 | 第85-98页 |
| 5.2.1 多粒度犹豫模糊语言集的概念和距离公式 | 第85-90页 |
| 5.2.2 多粒度犹豫模糊语言集的TOPSIS方法 | 第90-91页 |
| 5.2.3 算例分析 | 第91-97页 |
| 5.2.4 敏感性分析 | 第97-98页 |
| 5.3 未知权重的TOPSIS群推荐方法 | 第98-107页 |
| 5.3.1 多粒度犹豫模糊语言属性上的距离公式 | 第98-99页 |
| 5.3.2 模型描述 | 第99-100页 |
| 5.3.3 属性权重完全未知的情况 | 第100-101页 |
| 5.3.4 属性权重部分未知的情况 | 第101页 |
| 5.3.5 算例分析 | 第101-107页 |
| 5.4 本章小结 | 第107-109页 |
| 第六章 多粒度犹豫模糊语言VIKOR群推荐方法 | 第109-123页 |
| 6.1 引言 | 第109页 |
| 6.2 问题描述 | 第109-110页 |
| 6.3 原理与方法 | 第110-117页 |
| 6.3.1 多粒度犹豫模糊语言术语集的概念及距离公式 | 第111-112页 |
| 6.3.2 多粒度犹豫模糊语言环境下属性权重与熵 | 第112-115页 |
| 6.3.3 多粒度犹豫模糊语言术语集的VIKOR方法 | 第115-116页 |
| 6.3.4 TOPSIS方法与VIKOR方法比较 | 第116-117页 |
| 6.4 多粒度犹豫模糊语言术环境下VIKOR方法步骤 | 第117-118页 |
| 6.5 算例分析 | 第118-122页 |
| 6.5.1 VIKOR方法进行推荐排序 | 第118-120页 |
| 6.5.2 参数的敏感性分析 | 第120页 |
| 6.5.3 与TOPSIS方法排序结果比较 | 第120页 |
| 6.5.4 权重的敏感性分析 | 第120-122页 |
| 6.6 本章小结 | 第122-123页 |
| 第七章 总结与展望 | 第123-126页 |
| 7.1 主要研究成果与结论 | 第123-124页 |
| 7.2 创新点 | 第124-125页 |
| 7.3 研究展望 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-141页 |
| 在读期间参加的科研工作和发表的论文 | 第141页 |
