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郝志南;徐泽水;赵华;苏湛

密集型犹豫模糊集的优化数据处理方法及其在决策中的应用。 （英语） Zbl 07786190号

信息科学。 580, 55-68 (2021).
摘要：大量犹豫模糊数据的出现为优化决策结果带来了更多的机遇和挑战。犹豫模糊集的粒度得到了显著的改进，但出现更多不一致数据的可能性也增加了。由于计算复杂度高、效率低，现有的数据聚合方法无法处理大量犹豫的模糊数据。为了解决这一问题，我们首先提出了密集犹豫模糊数据的优化策略。然后提出了数据冗余消除方法和数据聚合方法。针对强犹豫模糊数据操作，提出了犹豫模糊集和正规型犹豫模糊集的扩展。还讨论了扩展的聚合方法和数据结构估计方法。最后，给出了在葡萄酒质量检测中的实际应用，并进行了一些比较分析，以证明所提方法的有效性。

理学硕士：

91至XX 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学
90倍X 运筹学、数学规划

关键词：

犹豫模糊集;模糊数据优化;数据聚合方法;模糊决策
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Hao}等人，《信息科学》。580、55-68（2021；Zbl 07786190）
全文： 内政部

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