| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 语言直觉模糊数多属性决策研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 三类典型决策方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 MSM集成算子研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 总体评价 | 第15页 |
| 1.3 本文研究内容和章节安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第16-17页 |
| 第2章 理论基础 | 第17-26页 |
| 2.1 多粒度语言评估标度 | 第17-18页 |
| 2.2 语言直觉模糊数 | 第18-20页 |
| 2.3 三类典型决策方法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 TOPSIS方法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 VIKOR方法 | 第21-23页 |
| 2.3.3 QUALIFLEX方法 | 第23-24页 |
| 2.4 麦克劳林集成算子 | 第24-25页 |
| 2.4.1 MSM算子 | 第24页 |
| 2.4.2 DMSM算子 | 第24-25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于语言直觉模糊数的相关信息测度研究 | 第26-34页 |
| 3.1 语言直觉模糊数距离测度 | 第26-28页 |
| 3.2 语言直觉模糊数相似度测度 | 第28-30页 |
| 3.3 多粒度语言直觉模糊集处理方法 | 第30页 |
| 3.4 语言直觉模糊熵值测度 | 第30-33页 |
| 3.5 小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于语言直觉模糊数的三类多属性决策方法研究 | 第34-47页 |
| 4.1 问题描述 | 第34页 |
| 4.2 基于语言直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法 | 第34-38页 |
| 4.2.1 基于语言直觉模糊数的多属性决策TOPSIS方法决策步骤 | 第34-36页 |
| 4.2.2 应用算例 | 第36-38页 |
| 4.3 基于语言直觉模糊数的VIKOR多属性决策方法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 基于语言直觉模糊数的多属性决策方VIKOR方法决策步骤 | 第38-39页 |
| 4.3.2 应用算例 | 第39-41页 |
| 4.4 基于语言直觉模糊数的QUALIFLEX多属性决策方法 | 第41-45页 |
| 4.4.1 基于语言直觉模糊数的多属性决策QUALIFLEX方法决策步骤 | 第41-43页 |
| 4.4.2 应用算例 | 第43-45页 |
| 4.5 小结 | 第45-47页 |
| 第5章 基于麦克劳林算子的语言直觉模糊数多属性决策研究 | 第47-83页 |
| 5.1 语言直觉模糊麦克劳林算子 | 第47-59页 |
| 5.2 加权语言直觉模糊麦克劳林算子 | 第59-61页 |
| 5.3 语言直觉模糊对偶麦克劳林算子 | 第61-69页 |
| 5.4 加权语言直觉模糊对偶麦克劳林算子 | 第69-72页 |
| 5.5 基于麦克劳林算子的多属性群决策方法 | 第72-74页 |
| 5.5.1 问题描述 | 第72页 |
| 5.5.2 决策步骤 | 第72-74页 |
| 5.6 应用算例 | 第74-82页 |
| 5.6.1 决策过程 | 第75-78页 |
| 5.6.2 参数讨论 | 第78-80页 |
| 5.6.3 对比分析 | 第80-82页 |
| 5.7 小结 | 第82-83页 |
| 结论与展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-92页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
