vague集理论的分析与基于vague集的模糊熵在决策中的应用-analysis of vague set theory and application of fuzzy entropy based on vague set in decision making.docx

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vague集理论的分析与基于vague集的模糊熵在决策中的应用-analysis of vague set theory and application of fuzzy entropy based on vague set in decision making

thispaperweproposedecompositiontheoremsandrepresentationtheoremonvague setsbasedonbinarycut-set.Theconceptofentropyisusedtomeasureoffuzziness, hasimportantuse-valueininformationism.InspiredbyShannon’sprobabilityentropy, theaxiomdefinitionofvagueset’sfuzzyentropyisintroduced,andanewmethodof calculatingvagueset’sfuzzyentropyisgiven.Weconsiderthat“support”, “opposition”and“neutrality”threeaspectsinformation,madethe calculation of vagueset’sentropymoreagreementwiththeactualsituation.Atlastinthispaper,a newmulticriteriafuzzydecision-makingmethodbasedontheweightedcorrelation coefficientusingentropyweightsisproposedundervaguesetsforsomesituations wheretheinformationaboutcriteriaweightsforalternativesiscompletelyunknown. Todeterminetheentropyweightswithrespecttoasetofcriteriarepresentedby vaguesets,weestablishanentropyweightmodel,whichcanbeusedtogetthe criteriaweights,andthenproposeanevaluationformulaofweightedcorrelation coefficientbetweenanalternativeandtheidealalternative.Thealternativescanbe rankedandthemostdesirableone(s)canbeselectedaccordingtotheweighted correlationcoefficients.Finally,anillustrativeexampledemonstratesthepracticality and effectiveness of the proposed method.KeyWords: vague sets; similarity measure; decomposition theorems; entropy; representation theorem; decision-making analysis.学位论文原创性声明声明:本人所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解云南财经大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文和论文电子版,允许学位论文被查阅或借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编、发表学位论文;授权学校将学位论文的全文或部分内容编入、提供有关数据库进行检索。(必威体育官网网址的学位论文在解密后遵循此规定)论文作者签名:导师签名:日期:年月日日期:年月日第一章引言第一节论文的选题背景及意义现实社会中,存在做大量的含糊的、不确定、不完全和模糊的信息,那么如何精确描述这些复杂的现实对象,不断产生和发展出各类新的数学分支。处理这类现实对象的数学模型可分为三大类:一类是确定性数学模型。确定性或固定性是这类模型的背景对象具有特征,而且对象间具有必然的关系。二类是随机性数学模型。或然性、随机性是这类模型的背景对象具有特征。三类是模糊性数学模型。这类模型的背景对象和其关系均具有模糊性。前两类模型的共同特点是所描述的事物本身的含义是确定的,他们是建立在集合论基础之上的,满足互补律,将非此即彼的清晰概念进行了抽象。事物本身的含义是模糊的、不确定的有模糊性的数学模型来描述。我们将“年轻”与“不年轻”

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