【摘 要】
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相似度函数是含有直觉模糊集(intuitionistic fuzzy sets,IFS)的多准则决策的重要内容,直接影响了决策结果。通过比较现有的18种IFS的相似度函数,分析了其与相似度定义的匹配
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院江苏产业集群决策咨询研究基地
【基金项目】
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国家自然科学基金(71271116);国家社科基金重大项目(15ZDA053);教育部人文社科基金(17YJA630035);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_0408);南京理工大学自主科研项目(30916011331);南京理工大学经济管理学院预研项目基金(JGQN1602)资助课题
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相似度函数是含有直觉模糊集(intuitionistic fuzzy sets,IFS)的多准则决策的重要内容,直接影响了决策结果。通过比较现有的18种IFS的相似度函数,分析了其与相似度定义的匹配程度。其次,分析了IFS相似度部分性质应用的局限性,依据记分函数来比较直觉模糊数的大小,进而重新定义了IFS的相似度性质。再次,针对重新定义的相似度性质,设计了一种新的IFS相似度度量模型。最后,通过算例分析和灵敏度分析验证本文方法的有效性和对决策结果的区分度。
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