【摘 要】
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针对集成数据之间存在相互关联的直觉不确定语言多属性群决策问题,引入Power平均算子和支持度概念,提出了广义直觉不确定语言Power几何算子(GIULPG)算子、广义直觉不确定语言
【机 构】
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合肥工业大学管理学院; 过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71331002;71271072);教育部博士点基金资助项目(20110111110006)
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针对集成数据之间存在相互关联的直觉不确定语言多属性群决策问题,引入Power平均算子和支持度概念,提出了广义直觉不确定语言Power几何算子(GIULPG)算子、广义直觉不确定语言Power加权几何(GIULPWG)算子、广义直觉不确定语言Power有序加权几何(GIULPOWG)算子和广义直觉不确定语言Power混合几何(GIULPHG)算子,探讨分析上述相关集结算子的若干性质及其特例,并在其基础上构建了属性值为直觉不确定语言数的多属性群决策方法。将该决策方法应用于人才评价实例上,验证该方法的可行性和有效性。
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