| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.1.1 Pythagorean模糊集的研究现状 | 第11页 |
| 1.1.2 软集的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.1.3 语言集的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2 论文研究内容 | 第14页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 2 Pythagorean模糊集 | 第15-57页 |
| 2.1 基本概念 | 第15-17页 |
| 2.2 Pythagorean模糊新运算及性质 | 第17-21页 |
| 2.3 Pythagorean模糊集成算子 | 第21-32页 |
| 2.3.1 Pythagorean模糊集成算子及其性质 | 第21-29页 |
| 2.3.2 Pythagorean模糊点算子及其信息集成 | 第29-32页 |
| 2.4 两种Pythagorean模糊群决策方法 | 第32-41页 |
| 2.4.1 基于SIR的Pythagorean模糊群决策方法 | 第32-34页 |
| 2.4.2 基于MABAC的Pythagorean模糊群决策方法 | 第34-36页 |
| 2.4.3 实例分析 | 第36-41页 |
| 2.5 Pythagorean模糊信息测度 | 第41-56页 |
| 2.5.1 Pythagorean模糊信息测度的公理化定义 | 第41-48页 |
| 2.5.2 Pythagorean模糊信息测度公式及其转换关系 | 第48-50页 |
| 2.5.3 Pythagorean模糊相似度的应用 | 第50-56页 |
| 2.5.3.1 在模式识别中的应用 | 第50-54页 |
| 2.5.3.2 在医疗诊断中的应用 | 第54-56页 |
| 2.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 3 区间值Pythagorean模糊集 | 第57-73页 |
| 3.1 基本概念 | 第57-59页 |
| 3.2 区间值Pythagorean模糊集成算子 | 第59-64页 |
| 3.3 基于ELECTRE的区间值Pythagorean模糊群决策方法 | 第64-69页 |
| 3.3.1 和谐集与不和谐集 | 第64-65页 |
| 3.3.2 和谐索引与不和谐索引 | 第65-66页 |
| 3.3.3 布尔矩阵 | 第66-67页 |
| 3.3.4 基于ELECTRE的区间值Pythagorean模糊群决策方法 | 第67-69页 |
| 3.4 实例分析 | 第69-72页 |
| 3.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 4 Pythagorean模糊软集 | 第73-86页 |
| 4.1 基本概念 | 第73页 |
| 4.2 Pythagorean模糊软集新运算 | 第73-79页 |
| 4.3 Pythagorean模糊软信息测度 | 第79-81页 |
| 4.3.1 Pythagorean模糊软信息测度的公理化定义 | 第79-80页 |
| 4.3.2 Pythagorean模糊软信息测度公式及其转换关系 | 第80-81页 |
| 4.4 基于相似度的Pythagorean模糊软集聚类方法 | 第81-83页 |
| 4.4.1 聚类的基本概念 | 第81页 |
| 4.4.2 基于相似度的Pythagorean模糊软集聚类方法 | 第81-83页 |
| 4.5 实例分析 | 第83-85页 |
| 4.6 本章小结 | 第85-86页 |
| 5 Pythagorean模糊语言集 | 第86-95页 |
| 5.1 基本概念 | 第86-87页 |
| 5.2 Pythagorean模糊语言集成算子及其性质 | 第87-89页 |
| 5.3 基于组合权重的Pythagorean模糊语言群决策方法 | 第89-91页 |
| 5.3.1 组合权重 | 第89页 |
| 5.3.2 问题描述 | 第89-90页 |
| 5.3.3 基于组合权重和PFLWA的Pythagorean模糊语言群决策方法 | 第90页 |
| 5.3.4 基于组合权重和TOPSIS的Pythagorean模糊语言群决策方法 | 第90-91页 |
| 5.4 实例分析 | 第91-94页 |
| 5.5 本章小结 | 第94-95页 |
| 6 总结与展望 | 第95-97页 |
| 7 参考文献 | 第97-104页 |
| 8 攻读硕士期间学术成果 | 第104-106页 |
| 致谢 | 第106页 |
