毕达哥拉斯模糊多属性决策方法研究

摘要

模糊集理论开启了不确定信息研究的新视角，随后直觉模糊集、毕达哥拉斯模糊集等相关理论在模糊集概念的基础上被陆续提出。毕达哥拉斯模糊集是基于直觉模糊集的进一步拓展，能描述更多的不确定性，对不确定信息的容纳性更高，适用性更强。本文对毕达哥拉斯模糊集的多属性决策方法与区间毕达哥拉斯模糊集的多属性决策方法分别从不同维度进行了研究，进一步丰富了毕达哥拉斯模糊决策理论，也为不确定信息的多属性决策提供了新的有效方法。本文的基本研究内容包括： （1）研究毕达哥拉斯模糊集的相关测度。首先在毕达哥拉斯模糊数记分函数的基础上考虑犹豫度对整个函数的影响并结合其与隶属度、非隶属度之间的关系定义了一种毕达哥拉斯模糊数的新记分函数；在研究相似度、熵必须满足约束条件的基础上，结合毕达哥拉斯模糊集的性质提出了毕达哥拉斯模糊相似度和毕达哥拉斯模糊熵。 （2）研究毕达哥拉斯模糊信息定权方法与区间毕达哥拉斯模糊信息定权方法。提出了基于案例推理的毕达哥拉斯模糊信息定权方法；基于熵权法的毕达哥拉斯模糊信息定权方法；基于WOWA算子主客观综合定权法的毕达哥拉斯模糊信息定权方法。将WOWA算子拓展到区间毕达哥拉斯模糊集，提出了基于WOWA算子的区间毕达哥拉斯模糊信息定权方法，并研究了区间毕达哥拉斯模糊信息WOWA算子退化为WA算子、OWA算子的条件。 （3）研究毕达哥拉斯模糊信息与区间毕达哥拉斯模糊信息的多属性决策方法。构建基于案例推理的毕达哥拉斯模糊多属性决策模型、基于WOWA算子的区间毕达哥拉斯模糊多属性决策模型。并把将本文提出的毕达哥拉斯模糊多属性决策运用到个性化酒店推荐系统中去，首先构建了个性化酒店推荐系统的指标体系，然后设计了基于毕达哥拉斯模糊的个性化酒店推荐方法，为个性化酒店推荐提供了一种新的思路。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及研究意义

1.2 国内外研究现状及趋势

1.2.1 毕达哥拉斯模模糊集的研究现状

1.2.2 多属性决策的研究现状

1.2.3国内外研究评述

1.3 研究内容

1.3.1 研究内容

1.3.2 研究方法和技术路线

1.4 研究创新点

第2章 相关理论基础

2.1 毕达哥拉斯模糊集

2.1.1 毕达哥拉斯模糊集相关概念

2.1.2 毕达哥拉斯模糊数运算方法

2.1.3 毕达哥拉斯模糊数的记分函数和距离

2.1.4 毕达哥拉斯模糊集的集成算子

2.2 区间毕达哥拉斯模糊集

2.2.1 区间毕达哥拉斯模糊集相关概念

2.2.2 区间毕达哥拉斯模糊数运算方法

2.2.3 区间毕达哥拉斯模糊数的记分函数和距离

2.3 本章小结

第3章 毕达哥拉斯新记分函数、相似度及模糊熵

3.1 毕达哥拉斯模糊数的新记分函数

3.1.1 毕达哥拉斯模糊数的新记分函数的定义

3.1.2 毕达哥拉斯模糊数的新记分函数的性质

3.2 毕达哥拉斯模糊相似度

3.2.1 毕达哥拉斯模糊相似度的定义

3.2.2 毕达哥拉斯模糊相似度公式

3.3 毕达哥拉斯模糊熵

3.3.1 毕达哥拉斯模糊熵的概念

3.3.2 毕达哥拉斯模糊熵公式

3.4 本章小结

第4章 毕达哥拉斯模糊集的定权和集成

4.1 毕达哥拉斯模糊信息定权方法

4.1.1 基于案例推理的毕达哥拉斯模糊信息定权方法

4.1.2 基于熵权法的毕达哥拉斯模糊信息定权方法

4.1.3 基于WOWA算子的毕达哥拉斯模糊信息定权方法和集成算子

4.2 区间毕达哥拉斯模糊集的集成算子

4.2.1 区间毕达哥拉斯模糊集的WA算子（IVPF-WA）

4.2.2 区间毕达哥拉斯模糊集的OWA算子（IVPF-OWA）

4.2.3 区间毕达哥拉斯模糊集的WOWA算子（IVPF-WOWA）

4.3 本章小结

第5章 毕达哥拉斯模糊多属性决策方法

5.1 基于案例推理的毕达哥拉斯模糊决策方法

5.1.1 基于案例推理的毕达哥拉斯模糊决策模型构建

5.1.2 基于案例推理的毕达哥拉斯模糊决策算例分析

5.2 基于WOWA算子的区间毕达哥拉斯模糊群决策方法

5.2.1 基于WOWA算子的毕达哥拉斯模糊群决策模型构建

5.2.2 基于WOWA算子的区间毕达哥拉斯模糊群决策算例分析

5.3 本章小结

第6章 基于毕达哥拉斯模糊决策的用户个性化酒店推荐

6.1 用户个性化酒店推荐的研究背景

6.2 用户个性化酒店推荐现有研究方法

6.3 基于毕达哥拉斯模糊决策的个性化酒店推荐的指标体系构建

6.4 基于毕达哥拉斯模糊决策的用户个性化酒店推荐方法

6.5 某用户个性化酒店推荐实例研究

6.6 本章小结

第7章 总结与展望

7.1 研究结论

7.2 局限与展望

参考文献

攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果

致谢