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犹豫模糊集理论及应用 本书特色
犹豫模糊集作为模糊集的一种**拓展，其基本组成为犹豫模糊元素，每个犹豫模糊元素是由若干个可能的数值构成的集合。因此，犹豫模糊集比其他模糊集的拓展形式能够更全面、细致地刻画决策者的犹豫信息。犹豫模糊集由西班牙学者Torra和Narukawa于2009年引入以来，已经受到学者们的高度关注，并且被应用于决策、聚类分析、医疗诊断、人事评估、信息检索等诸多领域。本书将系统地介绍犹豫模糊集理论的主要研究成果，包括：犹豫模糊集成技术、犹豫模糊偏好关系、犹豫模糊测度、犹豫模糊聚类算法、犹豫模糊多属性决策模型、犹豫模糊语言决策方法，及其在实际生活中的应用。
犹豫模糊集理论及应用 目录
‘模糊数学与系统及其应用丛书》序
前言
符号说明
第1章犹豫模糊集成算子及其应用
1．1犹豫模糊元素
1．1．1比较方法
1．1．2基本运算和关系
1．2犹豫模糊集成算子
1．3犹豫模糊Bonferroni平均算子
1．4犹豫模糊几何Bonferroni平均算子
1．5基于拟算术平均和导出思想的犹豫模糊集成算子
1．6广义犹豫模糊集成算子
1．7犹豫积性集成算子
1．8犹豫模糊优先“或”算子
第2章犹豫模糊信息的距离、相似性、关联和熵测度及聚类算法
2．1犹豫模糊集的距离和相似性测度
2．2犹豫模糊元素的距离和关联测度
2．3犹豫模糊熵和交叉熵及其在多属性决策中的应用
2．4犹豫模糊二元熵测度
2．4．1模糊熵测度
2．4．2非明确熵测度-
2．5犹豫模糊集的关联系数及其在聚类分析中的应用
2．6犹豫模糊凝聚式层次聚类算法
2．7层次犹豫模糊K．均值聚类算法
2．8犹豫模糊*小生成树聚类算法
2．8．1图和*小生成树
2．8．2犹豫模糊*小生成树聚类算法
2．8．3数值例子
第3章基于犹豫偏好关系的群决策方法
3．1群决策中的犹豫模糊偏好关系
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