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文档简介

本文提出了一类新的广义模糊软集，即广义模糊软上集广义化模型，并探讨了其在多属性决策中的应用。该模型不仅考虑了元素的模糊度信引入置信度函数来描述元素的不确定性信息。然而，在某些实际问题中，元素之间的相关性也会对决策结果产生影响，因此引入相关性概念来描本文提出了一类新的广义模糊软集，即广义模糊软上集广义化模型，以解决元素之间的相关性问题。在该模型中，我们引入了一种新的上集定义1：广义模糊软上集U为元素集合，Q为确定关系集合，P为模糊关系集合，R为软关系集合，则广义模糊软上集GFSU(U,Q,P,R)定义为：其中，q∈Q表示确定的关系，如等于、大于等；p∈P表示模糊的2U为元素集合，u∈U，A其中⊗表示这两个值的相乘，A(u,v)uv之间的关系，r(v)表示元素v的可信度，即软关系。312其中，A4A1,A2,…,Ann个属性，UA=[aij]n×|U|，其中aij表示元素/样本uj在属性Ai上的得分。5w=[w1,w2,...,wn]wi≥0,∑wi=1。定义6：属性评价矩阵S=[sij]m×|U|m∑j=1wijaij表示元素/u7d=[d1,d2,...,dm]为决策向量，dii个决策等级的得分，Sd表示在决策向量d下元素/样本集的评价矩阵，则最优决策方案为：d∗=arg其中，argmax4市，考虑到天气、景点、交通和住宿等因素，我们选取了4个评价属性。根据定义4，我们得到属性关系矩阵如下：|城市|天气|景点|交通|住宿|---|---|---|---|---|北京|8|7|7|6|上海|9|8|8|7|杭州|9|9|9|9|成都|8|7|6|80.4、0.1、0.2、0.3，即天气、住宿、交通、景点的重要性不同，根据定义6，我们得到评价矩阵如下：|城市|1|2|3|4|---|---|---|---|---|北京|6.5|2.4|2.1|2.8|上海|7.4|2.8|2.6|3.2|杭州|8.5|2.7|3.2|3.6|成都|6.5|2.7|2.4|2.87|城市|1|2|3|4|---|---|---|---|---|北京|6.5|2.4|2.1|2.8|上海|7.4|2.8|2.6|3.2|杭州|8.5|2.7|3.2|3.6|成都|6.5|2.7|2.4|2.8|城市|1|2|3|4|---|---|---|---|---|北京|6.5|2.6|2.1|2.8|上海|7.4|3.0|2.6|3.2|杭州|8.5|2.9|3.2|3.6|成都|6.5|2.9|2.4|2.8|城市|1|2|3|4|---|---|---|---|---|北京|6.5|2.4|2.1|2.8|上海|7.4|2.8|2.6|3.3|杭州|8.5|2.7|3.2|3.7|成都|6.5|2.7|2.4|2.9|城市|1|2|3|4|---|---|---|---|---|北京|6.5|2.4|2.1|2.8|上海|7.4|2.8|2.7|3.2|杭州|8.5|2.7|3.3|3.6|成都|6.5|

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