本書將重點(diǎn)介紹二型模糊決策的基本理論和方法，集中反映作者近年來(lái)在二型模糊決策理論及應(yīng)用方面的研究積累，系統(tǒng)展示二型模糊決策理論和應(yīng)用方面的研究現(xiàn)狀和前沿發(fā)展動(dòng)態(tài)。全書共分九章，包括緒論、預(yù)備知識(shí)、基于Maclaurin對(duì)稱平均的區(qū)間二型模糊信息集成方法、基于組合排序值的區(qū)間二型模糊決策方法、基于區(qū)間二型模糊信息的多屬性決策方法、基于粒計(jì)算的區(qū)間二型模糊多準(zhǔn)則推薦算法、基于BMW和MULTIMOORA的區(qū)間二型模糊多準(zhǔn)則個(gè)性化推薦應(yīng)用、總結(jié)與展望。
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目錄
第1章 緒論 1
1.1 本書研究背景 1
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 3
1.3 本書研究?jī)?nèi)容 11
1.4 本書框架和結(jié)構(gòu)安排 13
第2章 預(yù)備知識(shí) 15
2.1 二型模糊集 15
2.2 二型模糊集的排序方法 16
2.3 個(gè)性化推薦系統(tǒng) 18
2.4 群體推薦系統(tǒng) 19
2.5 本章小結(jié) 20
第3章 基于Maclaurin對(duì)稱平均的區(qū)間二型模糊信息集成方法 21
3.1 基本概念 21
3.2 區(qū)間二型模糊Maclaurin對(duì)稱平均算子 22
3.3 區(qū)間二型模糊對(duì)偶Maclaurin對(duì)稱平均算子 29
3.4 區(qū)間二型模糊指數(shù)Maclaurin對(duì)稱平均算子 33
3.5 基于加權(quán)區(qū)間二型模糊Maclaurin對(duì)稱平均算子的區(qū)間二型模糊決策方法 48
3.6 算例分析 51
3.7 本章小結(jié) 60
第4章 基于組合排序值的區(qū)間二型模糊決策方法 61
4.1 三種新的平均值排序方法 61
4.2 基于OWA算子的組合排序值模型 67
4.3 基于熵權(quán)最優(yōu)組合排序值的區(qū)間二型模糊多屬性群決策方法 68
4.4 算例分析 74
4.5 本章小結(jié) 79
第5章 基于偏好信息的區(qū)間二型模糊決策方法 80
5.1 區(qū)間二型模糊決策的LINMAP方法 80
5.2 基于TODIM的區(qū)間二型模糊決策方法 93
5.3 本章小結(jié) 107
第6章 基于區(qū)間二型模糊信息的混合多屬性決策方法 108
6.1 基于FTP效用函數(shù)和關(guān)聯(lián)分析的區(qū)間二型模糊決策方法 108
6.2 基于VIKOR方法和前景理論的區(qū)間二型模糊決策方法 120
6.3 本章小結(jié) 141
第7章 基于粒計(jì)算的區(qū)間二型模糊多屬性推薦算法 143
7.1 粒計(jì)算概述 143
7.2 基于信息粒優(yōu)化的評(píng)分矩陣填充方法 146
7.3 基于BWM和MULTIMOORA的區(qū)間二型模糊個(gè)性化推薦算法 150
7.4 本章小結(jié) 160
第8章 基于BWM和MULTIMOORA的區(qū)間二型模糊多屬性個(gè)性化推薦應(yīng)用 162
8.1 數(shù)據(jù)集 163
8.2 評(píng)價(jià)屬性及其權(quán)重確定 169
8.3 基于區(qū)間二型模糊信息的個(gè)性化推薦模型應(yīng)用 172
8.4 對(duì)比分析 180
8.5 本章小結(jié) 183
第9章 總結(jié)與展望 184
9.1 本書的主要結(jié)果及結(jié)論 184
9.2 展望 186
參考文獻(xiàn) 188
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