直觉模糊信息集成理论及应用（英文版）

图书标准信息

• 作者 Xiaoqiang Cai 著；Zeshui XU
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2012-01
• 版次 1
• ISBN 9787030333216
• 定价 79.00元
• 装帧 精装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 309页

【内容简介】

　　《直觉模糊信息集成理论及应用（英文版）》将主要对近年来国内外学者特别是作者本人在直觉模糊信息的集成和处理方式，以及相关的直觉模糊决策模型和方法等最新研究成果进行深入系统的介绍。《直觉模糊信息集成理论及应用（英文版）》共分为七章。可作为模糊数学、运筹学、信息科学和管理科学与工程等领域的研究人员和工程技术人员的参考书，以及高等院校有关专业高年级本科生和研究牛的教学用书。

【目录】

Chapter 1 Intuitionistic Fuzzy Information Aggregation

1.1Intuitionistic Fuzzy Sets

1.2 Operational Laws of Intuitionistic Fuzzy Numbers

1.3 Intuitionistic Fuzzy Aggregation Operators

1.4 Intuitionistic Fuzzy Bonferroni Means

1.5 Generalized Intuitionistic Fuzzy Aggregation Operators

1.6 Intrutionistic Fuzzy Aggregation Operators Based on ChoquetIntegral

1.7Induced Generalized Intuitionistic Fuzzy AggregationOperators

References

Chapter 2 Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy InformationAggregation

2.1 Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Sets

2.2 Operational Laws of lnterval-Valued Intuitionistic FuzzyNumbers

2.3 Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy AggregationOperators

2.4 Interval-Valued Intuitiorustic Fuzzy Bonferroni Means

2.5 Generalized Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy AggregationOperators

2.6 Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Aggregation OperatorsBased on Choquet Integral

2.7 Induced Generalized Interval-Valued Intuitionistic FuzzyAggregation Operators

References

Chapter 3 Correlation Distance and Similarity Measures ofIntuitionistic Fuzzy Sets

3.1 Correlation Measures of Intuitionistic Fuzzy Sets

3.2 Distance and Similarity Measures of Intuitionistic FuzzySets

3.3 Distance and Similarity Measures of Interval-ValuedIntuitionistic Fuzzy Sets

3.3.1 Distance and Similarity Measures Based on Geometric DistanceModels

3.3.2 Distance and Similarity Measures Based on Set-TheoreticApproaches

References

Chapter 4 Decision Making Models and Approaches Based onIntuitionistic Preference Relations

4.1 Intuitionistic Preference Relations

4.2 Group Decision Making Based on Intuitionistic PreferenceRelations

4.3 Incomplete Intuitionistic Preference Relations

4.4 Group Decision Making Based on Incomplete IntuitionisticPreference Relations

4.5 Interval-Valued Intuitionistic Preference Relations

4.6 Group Decision Making Based on Interval-Valued IntuitionisticPreference Relations .

4.7 Group Decision Making Based on Incomplete Interval-ValuedIntuitionistic Preference Relations

4.8 Multi-Attribute Decision Making with Intuitionistic FuzzyPreference Information on Alternatives

4.8.1 Consistent Intuitionistic Preference Relations

4.8.2 Linear Programming Models with Intuitionistic FuzzyInformation

4.8.3 Intuitionistic Fuzzy Decision Making Based on LinearProgramming Models

4.9 Multi-Attribute Decision Making Based on Various IntuitionisticPreference Structures

4.9.1 Multi-Attribute Decision Making Models Based onIntuitionistic Preference Relations

4.9.2 Multi-Attribute Decision Making Models Based on IncompleteIntuitionistic Preference Relations

4.9.3 Multi-Attribute Decision Making Models Based on DifferentTypes of Intuitionistic Preference Relations

4.10 Consistency Analysis on Group Decision Making withIntuitionistic Preference Relations

4.11 Consistency Analysis on Group Decision Making withInterval-Valued Intuitionistic Preference Relations

References

Chapter 5 Projection Model-Based Approaches to Intuitionistic FuzzyMulti-Attribute Decision Making

5.1 Multi-Attribute Decision Making with Intuitionistic FuzzyInformation

5.2 Multi-Attribute Decision Making with Interval-ValuedIntuitionistic Fuzzy Information

References

Chapter 6 Dynamic Intuitionistic Fuzzy Multi-Attribute DecisionMaking

6.1 Dynamic Intuitionistic Fuzzy Weighted Averaging Operators

6.2 Dynamic Intuitionistic Fuzzy Multi-Attribute DecisionMaking

6.3 Uncertain Dynamic Intuitionistic Fuzzy Multi-Attribute DecisionMaking

References

Chapter 7 Nonlinear Optimization Models for Multi-Attribute GroupDecision Making with Intuitionistic Fuzzy Information

7.1 Nonlinear Optimization Models for Determining Decision Makers'Weights

7.2 Extended Nonlinear Optimization Models in Interval-ValuedIntuitionistic Fuzzy Situations

7.3 Numerical Analysis

References

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