Dynamic interval-valued intuitionistic normal fuzzy aggregation operators and their applications to multi-attribute decision-making
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For multi-attribute decision-making (MADM) problems with temporal characteristics and attribute values of interval-valued intuitionistic normal fuzzy numbers, dynamic interval-valued intuitionistic normal fuzzy weighted averaging (DIINFWA) operators are presented, and their properties are proved. Since attribute weights and time weights have both been unknown in MADM problems, we propose a dynamic interval-valued intuitionistic normal fuzzy MADM method. In this method, a combination weighting method of gray correlation analysis and the maximum deviation method are used to solve for attribute weights, comprehensively considering the subjective experience of decision-makers and objectives of decision data; time weights are decomposed into time-constant and time-variable weight vectors. We determine time weights using the time function, combining information entropy and a logistic function. According to the algorithm of interval-valued intuitionistic normal fuzzy numbers, decision-making information in different time sequences are aggregated using the proposed DIINFWA operators. We construct a dynamic interval-valued intuitionistic normal fuzzy comprehensive decision matrix and use the VIKOR (Vlsekriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) method to obtain the optimal solution. Finally, the feasibility and significance of the presented method compared to existing methods are verified through analysis of numerical examples.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle