Grey Fuzzy Multiple Attribute Group Decision-Making Methods Based on Interval Grey Triangular Fuzzy Numbers Partitioned Bonferroni Mean
Notice bibliographique
Résumé
Considering the characteristics such as fuzziness and greyness in real decision-making, the interval grey triangular fuzzy number is easy to express fuzzy and grey information simultaneously. And the partition Bonferroni mean (PBM) operator has the ability to calculate the interrelationship among the attributes. In this study, we combine the PBM operator into the interval grey triangular fuzzy numbers to increase the applicable scope of PBM operators. First of all, we introduced the definition, properties, expectation, and distance of the interval grey triangular fuzzy numbers, and then we proposed the interval grey triangular fuzzy numbers partitioned Bonferroni mean (IGTFPBM) and the interval grey triangular fuzzy numbers weighted partitioned Bonferroni mean (IGTFWPBM), the adjusting of parameters in the operator can bring symmetry effect to the evaluation results. After that, a novel method based on IGTFWPBM is developed for solving the grey fuzzy multiple attribute group decision-making (GFMAGDM) problems. Finally, we give an example to expound the practicability and superiority of this method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».