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內(nèi)容簡介

　　作為一種復雜語言評估表達模型，概率語言術(shù)語集通過賦予各語言項不同的權(quán)重，可深入地反映評估中的模糊、猶豫、偏好、不完整等不確定情形，進而能有效地刻畫專家個體或群體給出的復雜語言評估信息。與其他語言評估表達模型相比，概率語言術(shù)語集更具一般性，能刻畫多數(shù)語言評估表達模型所不能刻畫的評估信息，從而使得概率語言術(shù)語集在實際評估及決策過程中可以得到廣泛應(yīng)用。基于概率語言術(shù)語集的決策理論與方法受到了國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注，并已成功應(yīng)用于決策分析、質(zhì)量控制、績效評估、工程管理、供應(yīng)鏈管理、服務(wù)管理、醫(yī)療管理等諸多領(lǐng)域，《基于屬性值的概率語言多屬性決策方法》主要介紹近年來國內(nèi)外學者，特別是作者所在研究團隊在概率語言術(shù)語集的基本運算、信息測度、集成算法以及基于概率語言評估信息的復雜決策模型和應(yīng)用等方面的*新研究成果。

作者簡介

暫缺《基于屬性值的概率語言多屬性決策方法》作者簡介

圖書目錄

目錄　
第1章　概率語言術(shù)語集　1　
1.1　語言評估方法概述　2　
1.2　概率語言術(shù)語集及其運算法則　18　
1.3　概率語言術(shù)語集在多屬性決策中的應(yīng)用　33　
第2章　概率語言信息測度　42　
2.1　概率語言信息的距離測度　42　
2.2　概率語言信息的相似性測度　49　
2.3　概率語言信息的關(guān)聯(lián)測度　51　
2.4　概率語言信息的熵測度　53　
第3章　基于集成算子的概率語言多屬性決策方法　62　
3.1　基于線性關(guān)系的概率語言集成算子及其應(yīng)用　62　
3.2　基于非線性關(guān)系的概率語言集成算子及其應(yīng)用　67　
第4章　考慮理想解的概率語言TOPSIS及VIKOR方法　83　
4.1　基于概率語言信息的TOPSIS方法及應(yīng)用　83　
4.2　基于概率語言信息的VIKOR方法及應(yīng)用　92　
第5章　基于概率語言信息的MULTIMOORA方法　104　
5.1　概率語言決策信息采集與標準化　105　
5.2　概率語言信息的集成模型　108　
5.3　基于拓展的Borda法則的子排序聚合　111　
5.4　案例分析　113　
第6章　基于概率語言信息的DNMA方法　118　
6.1　概率語言DNMA方法　119　
6.2　案例分析　133　
第7章　概率語言環(huán)境下的屬性權(quán)重確定方法　147　
7.1　基于多目標優(yōu)化的概率語言客觀賦權(quán)法　147　
7.2　考慮屬性關(guān)聯(lián)度的概率語言組合權(quán)重確定法　163　
參考文獻　173　
附錄　182