Подлинное понимание решений -принятие нечетких наборов и грубых наборов в качестве инструментов анализа, анализа больших данных JIA FAN, точный метод расчета информационной среды.
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
краткое введение
Китай находится в периоде развития и стратегических возможностей. Приносит непредсказуемость будущего государства, поэтому проблемы принятия решений, с которыми сталкиваются люди в новой ситуации, содержат большую неопределенность и риск.Как принимать объективные и эффективные решения в неопределенной информационной среде стали горячим вопросом для академического и практического внимания.
Оглавление
Предисловие
Глава 1 Введение /1
1.1 ПРЕДЛОЖЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПРОБЛЕМА /1
1.1.1.
1.1.2 ПРЕДЛОЖЕНИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ /3
1.2 Значение исследования /5
1.2.1 Теоретическое значение /5
1.2.2 Значение реальности /6
1.3 Статус статуса обучения в домашних условиях и за рубежом /7
1.3.1 Multi -Attribute Group Decision -Статус исследования /7
1.3.2 Текущее состояние исследования неопределенной теории /9
1.3.3 Неопределенность Статус исследования принятия решений по мульти -аттрибутику
1.3.4 Статус исследования принятия решений по поведению /12
1.3.5 Оценка статуса исследования /14
1.4 Содержание исследования /15
1.5 Технический маршрут и метод исследования /17
1.5.1 Карта технического маршрута /17
1.5.2 Метод исследования /17
1.6 Исследовательский инновационный пункт /19
1.7 Сводка этой главы /20
Глава 2 Теоретическая основа /21
2.1 Теория решений в мульти -аттрибуте /21
2.1.1 Обзор исследований в области решения с несколькими атрибутами -21
2.1.2 Групповое решение -Теория принятия /22
2.1.3 Теория решения поведения /24
2.2 Теория коллекции блога /25
2.2.1 Обзор разработки теории коллекции блогов /25
2.2.2 Blurry Basic знания /26
2.2.3 Смутное число /28
2.2.4 Треугозный смутный номер вычислительного Закона /29
2.3 Теория грубых наборов /30
2.3.1 Обзор теории грубой коллекции /30
2.3.2 Базовые знания о грубой коллекции /31
2.3.3 Грубое число /33
2.3.4 Работа и сортировка грубых чисел /36
2.4 Сводка этой главы /38
Глава II
3.1 Метод расчета веса /39
3.1.1 Метод расчета субъективного веса /40
3.1.2 Метод расчета целевого веса /41
3.1.3 Метод расчета веса комбинации /41
3.2 Метод сборки группы /42
3.2.1 Групповая сборка /42
3.2.2 Метод сборки группы по размытым числам /43
3.2.3 Метод сборки группы грубых чисел /46
3.3 Метод расчета веса, основанный на прямой оценке важности атрибута /49
3.3.1 Описание проблемы /49
3.3.2 Метод расчета веса блогов /50
3.3.3 Метод расчета грубых чисел веса /52
3.4 Метод расчета веса на основе матрицы суждения /55
3.4.1 Метод суждения /55
3.4.2 Треугольник нечеткий номер. Метод матрицы /57
3.4.3 Метод матрицы суждений с грубым числом /60
3.5 Метод расчета на основе веса вектора суждения /64
3.5.1 Лучший и худший метод (BWM) /64
3.5.2 Метод RSTMBWM /69
3.5.3 Неоплаченный лучший метод /70
3.5.4 Лучший метод и худший метод для наилучшего количества Bougainvillea /72
3.5.5 Грубая метод /75
3.6 Сравнение примера расчета /78
3.7 Резюме этой главы /82
Глава 4 Необуздвижно информация Много -аттриб -групповая метода сортировки решений /83
4.1 Multi -Attribute Group Decision Sorting Проблема Описание /83
4.2 Классический метод сортировки и оценки схемы /84
4.2.1 Метод Topsis /85
4.2.2 Метод Vikor /85
4.3 Метод сортировки решений в блоге /87 блог /87
4.3.1 Разделение, чтобы размыть метод сортировки с сортировкой Topsis Group -87
4.3.2 Треугольный размытый Topsis Group Решение -Метод сортировки /89
4.3.3 Треугольный размытый номер.
4.4 Метод сортировки принятия решений с несколькими мульти -аттрибутом /92
4.4.1 Способность сортировки с сортировкой в групповом решении грубых номеров /92
4.4.2 Грубая численность группы Vikor Group -Метод сортировки /95
4.5 Сравнение примера расчета /96
4.6 Резюме этой главы /99
Глава 5 с учетом изучения многоотраслевых методов принятия решений в группе психологического поведения решений /100
5.1 Теория проспектов /100
5.1.1. Процесс принятия личного риска /100
5.1.2 Функция значения /101
5.1.3 Вероятность правильного веса функция /102
5.2 Метод принятия решений по мульти -аттрибуту на основе теории Bougainvillea и перспективы /104
5.2.1 Описание проблемы /104
5.2.2 Информация по группе Джека /104
5.2.3 Процесс принятия решений контрольной точки - точное число /106
5.2.4 Справочной точкой является процесс принятия решения треугольного смутного числа /108
5.3 Метод принятия решений по мульти -аттрибуту на основе грубого числа и теории проспектов /111
5.3.1 Описание проблемы /111
5.3.2 Информация о группе Джека /112
5.3.3 Расчет убытков группового дохода /113
5.3.4 Сорта /116
5.4 Учитывая решения о принятии решений о принятии решений, принимающих решения, принимающих решения /118
5.4.1 Описание проблемы /118
5.4.2 Информация о группе Джека /119
5.4.3 Расчет убытков группового дохода /120
5.4.4 Расчет функции правильного веса /121.
5.4.5 Значение проспекта расчета /122
5.5 Анализ примера расчета /123
5.6 Сводка этой главы /127
Глава 6 Применение решений группы многопоперационных групп при выборе многопрофильных средств информации /128
6.1 Описание выбора дилера /128
6.1.1 Дилеры выбирают статус исследований /128
6.1.2 Описание выбора дилеров на основе решения группы по мульти-
6.2 Дилеры выберите создание системы индекса оценки /130
6.2.1 Принципы строительства системы индекса оценки /130
6.2.2 Система индекса оценки строительства /131
6.3 Метод выбора дилеров на основе грубых чисел.
6.3.1 Описание проблемы /133
6.3.2 Дилеры оценивают расчет веса атрибута /134
6.3.3 Сортировка и выбор дилера /137
6.4 Сводка этой главы /141
Глава 7 Заключение и Outlook /142
7.1 Заключение исследования /142
7.2 Исследование перспективы /144
Ссылки /146