基于相似度测度的区间二型模糊多属性决策方法及应用研究

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在多属性决策问题中,使用语言词表达属性值是一种自然且贴近人类思维的方式。考虑到在决策信息处理过程中,用传统的精确数建模语言词会导致大量信息的丢失,因此本文引入模糊集用于多属性决策问题中语言词的建模。与精确数相比,尽管一型模糊集可以更好地表示人类语言的不确定性,但它仍具有一定的局限性。一型模糊集的隶属度值是一个精确数,不能反映不同个体对同一个词理解的差异。近年来,一型模糊集的扩展形式——区间二型模糊集被广泛用于多属性决策中属性值的表示。区间二型模糊集的每个元素对应的隶属度值是一个区间,而整体可以看作由
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