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1)  intuitionistic fuzzy judgment array
直觉模糊评判矩阵
2)  intuitionistic trapezoidal fuzzy judgment matrices
直觉梯形模糊判断矩阵
3)  intuitionistic fuzzy comparison matrices
直觉模糊判断矩阵
4)  Fuzzy judging matrix
模糊评判矩阵
1.
Fuzzy judging matrixes were developed based on the model.
在可靠度分配研究中运用三角模糊数表征专家的模糊判断,采用模糊层次分析方法构建模糊评判结构模型,建立了模糊评判矩阵,利用模糊概率法进行不同层次权重的计算,最终实现了可靠度分配。
5)  intuitionistic fuzzy comprehensive judgment
直觉模糊综合评判
1.
To the question of only considering the prominent factor so as to lost some information in fuzzy comprehensive judgment model based on ∨-∧compound operation,this paper builds the model of intuitionistic fuzzy comprehensive judgment on the basis of the triangular module.
针对建立在∨(取大)-∧(取小)复合运算基础上的模糊综合评判模型只考虑突出因素而导致一些信息丢失的问题,构建了基于三角模算子的直觉模糊综合评判模型。
6)  Intuitionistic fuzzy similarity matrix
直觉模糊相似矩阵
补充资料:模糊综合评判
      综合考虑事物多种因素,用模糊集理论来评定其优劣的方法。模糊综合评判广泛用于评定产品质量、环境质量、农业布局、天气预报、医疗诊断等方面。
  
  设给定两个有限论域:U={u1,u2,...,un},V={v1,v2,..., vm}。这里 U是综合评判的因素所组成的集合,V代表评语所组成的集合。模糊综合评判是一个模糊变换问题:
  
  
  
  
  
  X⋅R=Y式中"⋅ "表示合成运算,X是U上的模糊子集,评判结果 Y是V上的模糊子集,模糊关系R可看作一个模糊变换器(见图)。
  
  若已知Y和R,求X;或已知X和Y,求R;就构成模糊综合评判的逆问题,需要求解模糊关系方程。模糊关系方程是法国学者E.桑杰斯于1976年根据医疗诊断的需要提出来的。这类问题相当于已知评判结果和模糊关系,求评判者对各种因素的权数分配问题。这种问题具有重大的实际意义,对发展专家系统起指导作用。
  
  现举评判电视机的实例来说明模糊综合评判的方法。U={u1,u2,u3},V={v1,v2,v3,v4}。这里u1代表图像,u2代表音响,u3代表价格;v1表示很好,v2表示较好,v3表示可以,v4表示不好。设聘请专家或顾客进行评判。例如对于图像,有50%的人认为很好,40%的人认为较好,10%的人认为可以,没有人认为不好。全部结果记作:
  
  
  对于图像:Vu1=(0.5,0.4,0.1,0)
  
  
  对于音响:Vu2=(0.4,0.3,0.2,0.1)
  
  
  对于价格:Vu3=(0,0.1,0.3,0.6)
  这样就构成一个模糊矩阵:
  
    设一类顾客在购买电视机时主要是要求图像清晰,价格便宜,音响稍差则不要紧,则此类顾客对电视机三个因素的权数分配
  
  
  
    X =[0.5 0.2 0.3]对电视机的评判结果为这是根据最大最小运算得到的,还需作归一化处理。因为0.5+0.4+0.3+0.3=1.5,用1.5除各项得到 [0.330.27 0.20 0.20]。模糊综合评判的结果,认为图像、音响、价格都很好的占比重最大,达33%。
  

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参考词条