| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 决策理论与方法的国内外研究现状综述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 不确定性决策理论与方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 群体决策的理论与方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 决策权重分布研究现状 | 第14页 |
| 1.2.4 云模型研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.5 现有文献研究特点 | 第15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 研究特色及创新点 | 第16页 |
| 1.5 研究思路与框架 | 第16-18页 |
| 第二章 一种新的正态云模型综合相似度测算及其应用 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 云模型的基础知识 | 第19-20页 |
| 2.3 正态云模型的综合相似度测算方法 | 第20-28页 |
| 2.3.1 正态云模型相似度的测算思路 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于云滴距离的正态云相似度测算 | 第21-23页 |
| 2.3.3 基于数字特征的相似度测算 | 第23-25页 |
| 2.3.4 综合相似度计算 | 第25-27页 |
| 2.3.5 综合相似度的应用研究 | 第27-28页 |
| 2.4. 算例分析 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于云模型相似度的决策者聚类及信息融合 | 第31-42页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 问题描述 | 第32-35页 |
| 3.3.1 云模型及相关知识 | 第32-34页 |
| 3.3.2 问题描述及思路 | 第34-35页 |
| 3.3 主要方法及结果 | 第35-37页 |
| 3.3.1 基于方案及属性决策向量的决策者相似度测度方法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于云模型相似度的聚类方法 | 第36-37页 |
| 3.4 算例分析 | 第37-41页 |
| 3.4.1 背景及基础数据 | 第37-38页 |
| 3.4.2 计算结果分析 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于云距离测度的正态云模型集结方法 | 第42-51页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 问题描述及思路 | 第42-43页 |
| 4.3 主要方法及结果 | 第43-47页 |
| 4.3.1 基于正态云模型距离的决策者权重测算方法 | 第43-46页 |
| 4.3.2 考虑决策者权重的综合正态云生成及分析方法 | 第46-47页 |
| 4.4 算例研究 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 正态云模型偏差熵及其灰靶决策方法 | 第51-62页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 云模型偏差熵及其相关性质 | 第51-55页 |
| 5.3 基于云偏差熵的灰靶云决策方法 | 第55-57页 |
| 5.3.1 正态云模型矩阵的构造 | 第55页 |
| 5.3.2 基于云偏差熵的指标权重测算方法 | 第55-56页 |
| 5.3.3 基于云偏差熵的靶心设置及靶心距测算 | 第56-57页 |
| 5.4 算例分析 | 第57-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 研究总结 | 第62页 |
| 6.2 研究展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第69页 |
