| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 有关多属性决策理论研究在国内外的发展状况 | 第10-11页 |
| 1.3 区间粗糙数的发展状况 | 第11-12页 |
| 1.4 本论文的主要研究内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 预备知识 | 第13-20页 |
| 2.1 区间粗糙数的有关定义及运算法则 | 第13-17页 |
| 2.1.1 区间数的有关概念及运算法则 | 第13-14页 |
| 2.1.2 区间粗糙数的有关概念及运算法则 | 第14-17页 |
| 2.2 区间粗糙数的排序方法 | 第17-18页 |
| 2.2.1 基于期望值大小的排序方法 | 第17页 |
| 2.2.2 基于加权期望值大小的排序方法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 基于可能度的区间粗糙数的比较方法 | 第18页 |
| 2.3 有关多属性决策的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小节 | 第19-20页 |
| 第3章 两种新的区间粗糙数的比较方法 | 第20-25页 |
| 3.1 一种新的基于可能度的区间粗糙数的比较方法 | 第20-22页 |
| 3.2 基于概率的区间粗糙数的比较方法 | 第22-24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 区间粗糙数序信息系统的属性约简方法 | 第25-36页 |
| 4.1 基于区间粗糙数多属性决策问题的描述 | 第25-26页 |
| 4.2 基本概念 | 第26-28页 |
| 4.3 基于可辨识矩阵的属性约简算法 | 第28-30页 |
| 4.3.1 基于可辨识矩阵的属性约简算法 | 第28-30页 |
| 4.3.2 实例验证 | 第30页 |
| 4.4 基于信息量的启发式属性约简算法 | 第30-35页 |
| 4.4.1 知识的信息量及属性的重要性 | 第30-32页 |
| 4.4.2 启发式属性约简算法 | 第32-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 区间粗糙数与层次分析法的结合 | 第36-46页 |
| 5.1 层次分析法的介绍 | 第36-38页 |
| 5.1.1 层次分析法的发展状况 | 第36页 |
| 5.1.2 层次分析法的模型介绍 | 第36-37页 |
| 5.1.3 层次分析法的优缺点 | 第37-38页 |
| 5.2 基于区间粗糙数的层次分析法 | 第38-41页 |
| 5.2.1 基于区间粗糙数的层次分析法问题的描述 | 第38页 |
| 5.2.2 基于区间粗糙数的层次分析法判断矩阵的一致性检验方法 | 第38-40页 |
| 5.2.3 基于区间粗糙数判断矩阵的一种排序方法 | 第40-41页 |
| 5.3 实例分析 | 第41-44页 |
| 5.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 结论与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士论文期间参加的项目及发表的论文 | 第52页 |