模糊综合评判加权平均模型的误导性阐释
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  • 英文篇名:Fuzzy Logic for Fuzzy Set Transformation is Pseudo Logic
  • 作者:刘开第 ; 庞彦军 ; 栗文国 ; 金斓
  • 英文作者:LIU Kai-di;PANG Yan-jun;LI Wen-guo;JIN Lan;Institution of Uncertainty Information, Hebei University of Engineering;
  • 关键词:模糊综合评判 ; 加权平均模型 ; 隶属度转换 ; 区分权滤波 ; 非线性
  • 英文关键词:fuzzy comprehensive evaluation;;weighted mean model;;membership degree transformation;;distinguishable weight filter;;nonlinear
  • 中文刊名:SSJS
  • 英文刊名:Mathematics in Practice and Theory
  • 机构:河北工程大学不确定信息研究所;
  • 出版日期:2019-04-23
  • 出版单位:数学的实践与认识
  • 年:2019
  • 期:v.49
  • 基金:国家自然科学基金(61375003)
  • 语种:中文;
  • 页:SSJS201908026
  • 页数:8
  • CN:08
  • ISSN:11-2018/O1
  • 分类号:220-227
摘要
模糊综合评判在不能界定隶属度转换是线性转换条件下,硬性用加权平均线性模型实现隶属度转换.通过揭示指标隶属度中通常包含确定目标隶属度不起作用的非线性冗余值,建立区分权滤波的冗余理论,用冗余理论界定隶属度转换不是线性转换,并构建近似推理逻辑支撑的隶属度转换模型.阐述所建模型为什么是当前条件下人们能构建的最优近似模型.当指标隶属度只取1或0两个值时模型将退化成模糊综合评判的"加权平均"模型.
        The fuzzy comprehensive evaluation uses weighted average linear model to achieve membership transformation without consider weather the transformation is linear or not. According to reveal the nonlinear residual value which hidden in index membership degree, the residual theory based on distinguishable weight filter is established. And then it is explained that the membership transformation is not the linear transformation. The membership transformation model based on approximate reasoning logic is built. In this article, we explain why the model is the best approximation model that people can construct under the current conditions. The model will be the weighted mean model when the index membership degree is only 1 or 0 two values.
引文
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