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* * * * * * * * * * * 类似地,我们可定义下面的模糊互逆矩阵以导出所需的模糊权重矢量。即 该矩阵中的元素表示属性之间相对重要程度两两比较的结果。 在求出了所需的模糊权值和模糊指标值之后,表示每一方案价值大小的模糊效用值可采用下面模糊 * SAW 的计算公式来确定, 梯形模糊数的加法和乘法公式可推到如下:设 M 和 N 是两个梯形模糊数,记为 M = ( a1, b1, c1, d1 ), N = ( a2, b2, c2, d2 )。则 M 与 N 的模糊积可定义为 式中 * 因为梯形模糊数的隶属函数曲线在区间 [ ai , bi ] 和 [ ci, di ] 内均为直线段,故有:?i * 从 x = x1 x2,容易导出 对于形式为 的模糊数,其加法运算十分简单,只要将模糊数表示式中的相应参数加到一起就行了。下面的计算公式可用于模糊 SAW 方法的求和步骤: * 显然,上述模糊和的隶属函数不再是线性函数,借助于有关参数,它可以表示为 式中 * * 模糊多属性决策的研究内容 ● 属性 (评价指标) 选择的研究 ● 权重系数确定方法的研究 ● 多属性 (指标) 信息合成方法的研究 ● 评价准则的研究 * * 1. 汪培庄,李洪兴,模糊系统理论与模糊计算机,北京:科学出版社,1996。 2. 程钱生,属性集和属性综合评价系统,系统工程理论与实践,1997,17 (9),1-8。3. 刘玉斌,模糊综合评判的取大取小算法是一个错误算法,系统工程理论与实践,1998, 18(12), 80-83。4. 卢厚清,王宁生,沈发鸿,关于模糊综合评判取大取小算法问题的讨论,系统工程理论与实践,2001,21 (4),124-128。 1. Zhang Q. and Gao Z., Fuzzy integration method of synthetic evaluation for traffic and transportation Systems, in: Proceedings of International Conference on traffic and transportation Studies, Beijing, China, July 31- August 2, 2000, pp. 663-667 ( EI 检索 ). 2. 张强,李金林. 模型识别在交通规划方案选择中的应用. 第四届中国青年运筹与管理学者大会论文集,北京,2001 年 9 月,pp. 341-345。 3. 张强,刘克,高自友. 属性综合评价系统在城市交通规划中的应用. 系统工程理论与实践,2002,22 (6) : 113-120。 * * 复习小结 第一章 F 集 第二章 F模式识别 第三章 F关系与聚类分析 第四章 F映射与综合评判 第五章 扩张原理与F数 * 第一章 F 集 1、F集定义; 2、 F集运算及其运算律; 3、 F截集; 4、 分解定理; 5、 表现定理。 * 第二章 F模式识别 1、F集的贴近度; 2、格贴近度; 3、 F模式识别原则: (1)最大隶属原则; (2)择近原则。 4、隶属函数的确定方法: (三类十八种) * 第三章 F关系与聚类分析 1、F关系及其性质; 2、 F矩阵; 3、 截矩阵 4、 F关系的合成; 5、 F等价关系、相似关系 6、 F聚类分析 * 第四章 F映射与综合评判 1、F映射、 F变换及其性质; 2、 评判函数与性质; 3、 F综合评判(一级与多级) * 第五章 扩张原理与F数 1、一元扩张原理; 2、多元扩张原理; 3、凸 F集与F数; 4、区间数。 * * * * * * * * * * * * * * * * * 解:对 ?? ∈( 0,1], 有 M? = [? + 2, 4 – ?], N? = [2? + 3, 6 – ?]. (1) M? + N? = [3? + 5, 10 – 2?], 由 x = 3? + 5, 可得: ? = (x – 5) / 3, ( 5 ? x ? 8 ); 由 x = 10 – 2?, 可得: ? = (10 – x) / 2, ( 8 ? x ? 10 ), 即在 ? ∈( 0,1] 水平上,M + N 所对应的截集的左、 * 右端点分别为 L(x)=
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