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安徽师范大学数学与统计学院硕士生导师李伯权副教授（图）
模糊决策 信息融合 大数据决策技术
2021/11/17
李伯权，男，1978年7月出生，安徽庐江人，安徽师范大学数学与统计学院副教授，硕士生导师。2013年博士毕业于南京师范大学数学科学学院。主要从事模糊决策、信息融合和大数据决策技术等方向的研究工作，在Information Fusion(2019年IF:13.669, Top期刊)、Information Sciences(2019年IF:5.91, CCF-B类期刊)、 Internationa...
加权距离下模糊数的区间逼近
模糊数 区间数 逼近 加权L2距离
2022/3/28
在加权L2距离意义下得到了模糊数的最近区间逼近。基于此，引入了最近区间逼近算子，并讨论了这个算子的基本性质，证明了算子关于加权L2距离Lipschitz连续，其Lipschitz常数为1。
线性布施,问题,很多降维方法,提出了基于明确的内核。Fisher判别分析方法,常用的方法之一,得到了改进和扩展。明确的内核扩展到无限的内核,内核,然后不确定判别分析提出了基于模糊会员。此外,加权广义IKDA算法是根据权重函数实现。实验结果显示,t
定义了一种语言值之间的运算法则,进而给出了语言值加权综合决策模型. 该模型具有数值可
加型标准综合函数所具有的性质,即单调性、有界性和幂等性. 实例表明该模型对处理语言值的多因素
决策问题能得到比较合理的结果.
从因素权重的变化率出发对状态变权向量的变权效果进行分析,揭示了状态变权向量的变权规律和变权综合的工作机理; 随后,结合因素状态值水平组态的均衡程度,讨论了应用变权综合时确定状态变权向量的一般思想,同时对指数型状态变权向量给出了一个具体的、可操作性很强的确定参数的方法,为解决变权原理中如何选择合适的状态变权向量这一难题找到了一条有效的途径．最后,通过一个实例对该方法的应用进行了分析、验证．
基于粗糙熵权的模糊多准则决策方法及应用
粗糙熵
模糊数排序
属性重要度
准则权重
2007/8/27
Abstract提出度量粗糙集不确定性的粗糙熵概念,并基于粗糙熵对属性的重要度给出了定义,从而提供一种求解模糊多准则决策模型中准则权重的方法.根据备选方案的模糊评价系统,给出相关的知识表达系统,并建立删除冗余属性后的备选方案综合评价优选矩阵,通过比较各备选方案与理想方案的近似度求出最优方案.最后,通过实例计算证明了上述模型及方法的有效性.