【摘 要】
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众所周知,有序加权平均(OWA)算子已广泛应用于神经网络、专家系统、信息融合、模糊逻辑控制、决策分析和市场供给研究等诸多领域.因此,很多学者对OWA算子已有很多研究.然而利
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众所周知,有序加权平均(OWA)算子已广泛应用于神经网络、专家系统、信息融合、模糊逻辑控制、决策分析和市场供给研究等诸多领域.因此,很多学者对OWA算子已有很多研究.然而利用已有的OWA算子的递归形式对多属性决策问题进行评价时,权重向量之间并非能够独立度量,而是相互联系的,即不满足经典概率测度的可列可加性.另一方面,由于客观事物的模糊性、不确定性以及人脑思维的复杂性,所以在涉及多属性问题的决策评价时,决策者更倾向于运用自然语言描述评价结果.本文借助于非可加测度的σ-λ律将属性指标相互关联的事实融入到决策评价问题中,讨论了基于模糊测度和自然语言变量的OWA算子的递归集成原理及其集成器设计.首先,考虑到数据的模糊性、不确定性,利用非可加测度的σ-λ律,提出了基于σ-λ律非可加测度的OWA算子以及与之相关联的orness测度和andness测度的定义.其次,利用基于σ-λ律非可加测度的OWA算子,提出和研究了基于σ-λ律非可加测度的OWA算子递归集成原理,即左递归集成原理、右递归集成原理、一般递归集成原理,并讨论了其计算方法及相关性质.最后,依据所提出的基于σ-λ律非可加测度的OWA算子和基于σ-λ律非可加测度的OWA算子的递归集成原理,以遗传算法为工具,通过具体算例,对经典数据环境和不确定数据环境下基于σ-λ律非可加测度的OWA算子递归集成器进行了设计.
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