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基于粒计算的多属性群决策方法研究

中文摘要第10-12页
ABSTRACT第12-14页
第一章 绪论第15-29页
    1.1 研究背景和意义第15-16页
    1.2 相关研究回顾与评述第16-25页
        1.2.1 多属性群决策方法综述第16-21页
        1.2.2 基于粒计算的多属性决策方法第21-25页
    1.3 论文研究内容与组织结构第25-29页
第二章 粒度视角下的决策相关因素分析第29-41页
    2.1 多属性群决策任务的粒度层次第29-31页
    2.2 决策信息的粒度关系第31-32页
    2.3 决策对象集的优势粒结构第32-36页
    2.4 集结算子的粒度分析第36-38页
    2.5 本章小结第38-41页
第三章 多粒度语言的规范化标度方法第41-55页
    3.1 多粒度语言及其标度转换第41-43页
        3.1.1 多粒度语言的标度第41-43页
        3.1.2 多粒度语言标度转换第43页
    3.2 多粒度语言的函数标度第43-45页
    3.3 多粒度语言的规范化标度第45-48页
        3.3.1 规范化标度函数第46页
        3.3.2 规范化标度的性质第46-48页
    3.4 多粒度语言规范化标度函数的构造第48-52页
        3.4.1 分段线性插值规范化标度函数第49-50页
        3.4.2 分段圆弧插值规范化标度函数第50-52页
    3.5 多粒度语言规范化标度的比较分析第52-53页
    3.6 本章小结第53-55页
第四章 基于优势粒结构的多属性群决策方法第55-75页
    4.1 多粒度语言多属性群决策问题描述第55-56页
    4.2 优势粒结构的相似度第56-62页
        4.2.1 相似度的定义第56-58页
        4.2.2 相似度的性质第58-62页
    4.3 基于序一致性的专家权重第62-63页
    4.4 基于分级偏好的属性权重第63-67页
        4.4.1 分级偏好确定的属性权重第64-66页
        4.4.2 分级偏好不确定的属性权重第66-67页
    4.5 基于优势粒结构的多粒度语言多属性群决策算法第67页
    4.6 实例分析第67-74页
        4.6.1 实例计算第67-72页
        4.6.2 比较分析第72-74页
    4.7 本章小结第74-75页
第五章 基于模糊信息粒的混合型多属性群决策方法第75-91页
    5.1 混合型多属性群决策问题描述第75-76页
    5.2 局部模糊优势关系与模糊优势粒结构第76-78页
    5.3 模糊优势粒结构的相似度第78-82页
        5.3.1 相似度的定义第78页
        5.3.2 相似度的性质第78-82页
    5.4 权重的确定第82-84页
        5.4.1 基于模糊序一致性的专家权重第82-83页
        5.4.2 基于方案对优势偏好的属性权重第83-84页
    5.5 模糊优势信息的集结第84页
    5.6 基于模糊信息粒的混合型多属性群决策算法第84-85页
    5.7 实例分析第85-89页
        5.7.1 实例计算第85-88页
        5.7.2 比较分析第88-89页
    5.8 本章小结第89-91页
第六章 基于优势粒的混合型多属性群分级决策方法第91-115页
    6.1 混合型多属性群分级决策问题描述第91-92页
    6.2 证据理论基本概念第92-94页
    6.3 全局模糊优势度第94-96页
    6.4 分级决策证据的获取第96-103页
        6.4.1 内外模糊隶属度第98-100页
        6.4.2 内部证据获取第100-101页
        6.4.3 外部证据获取第101-103页
    6.5 群体分级决策证据的融合与决策第103页
    6.6 基于优势粒的多属性群分级决策方法第103-107页
        6.6.1 方法描述第103-106页
        6.6.2 方法的分析与比较第106-107页
    6.7 实例分析第107-109页
    6.8 本章小结第109-115页
结论及展望第115-117页
参考文献第117-131页
攻读博士学位期间取得的研究成果第131-133页
致谢第133-135页
个人简况及联系方式第135-139页

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