[發明專利]一種基于圖像模糊集的多屬性決策系統

在審

• 申請號: 201910876876.5
• 申請日: 2019-09-17
• 公開（公告）號: CN110674945A
• 公開（公告）日: 2020-01-10
• 發明（設計）人: 楊永偉;路玲玲;范安靜
• 申請（專利權）人: 安陽師范學院
• 主分類號: G06N7/02
• 分類號: G06N7/02;G06K9/62;G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 11465 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙)
• 代理人: 曹鵬飛

一種基于圖像模糊集的多屬性決策系統，包括：獲取模塊從輸入端獲取決策矩陣；數據判斷模塊從所述獲取模塊中獲取所述決策矩陣并對其進行規范化判斷；規范化處理模塊從所述數據判斷模塊中獲取非規范決策矩陣并進行規范化處理；相對值計算模塊計算各個方案的圖像模糊相對貼近度；絕對值計算模塊計算各個方案的圖像模糊絕對貼近度；融合計算模塊計算各個方案的圖像模糊綜合貼近度；決策模塊從所述融合計算模塊中獲取各個方案的圖像模糊綜合貼近度，并以此對方案進行優劣排序后確定圖像模糊綜合貼近度最大的方案為最優方案；顯示模塊從所述決策模塊中獲取所述最優方案并進行顯示。

技術領域

本發明涉及決策技術技術領域，更具體的說是涉及一種基于圖像模糊集的多屬性決策系統。

背景技術

目前，關于多屬性決策問題的研究，一直是備受人們關注的方向，多屬性決策是決策系統中的一個重要組成部分，在考慮各種相互關聯的因素下，從有限個備選的方案中，挑選出使決策者滿意的方案。

但是，由于人們思維的不確定性和模糊性，所掌握的決策信息的有限性，對現實中復雜的決策問題，人們很難做出準確的決策。人們結合模糊數學的知識，將模糊集引入到決策問題中，對決策理論進行擴展和補充。直覺模糊是模糊集理論的有效延伸，它定義了隸屬度和非隸屬度等級。在過去的幾十年里，直覺模糊集理論成功地應用于決策、模式識別、醫學診斷、聚類分析等實踐領域。雖然直覺模糊集成功地應用于不同的領域，但現實生活中有限情況不能用它們來描述，比如在投票模型中，選民對于候選人的意見包含多種類型：贊成、棄權、反對、拒絕投票，可是直覺模糊集只關注那些投票贊成或反對者，而將中立者與棄權者等量齊觀，因此又出現了圖像模糊集(picture fuzzy set)。圖像模糊集給出了一個元素的三個隸屬度，分別為支持隸屬度、中立隸屬度和否定隸屬度，可以說，圖像模糊集是模糊集和直覺模糊集的廣義形式，是處理模糊和不確定問題的有力工具。

投影模型考慮了兩個評價值之間的距離和包含的角度，在各種模糊環境中廣泛地替代距離，并大量應用于多屬性決策問題中。圖像模糊集上的投影模型最初是基于決策問題中的備選方案的屬性值向量與圖像模糊理想點之間的夾角余弦值建立起來的，然而在決策問題中存在著一定的局限性。為了解決這些局限性，圖像模糊正則投影模型被提出。我們發現圖像模糊正則投影模型的實質是由備選方案與圖像模糊絕對理想解所形成的向量在圖像模糊相對正理想解與圖像模糊絕對理想解形成的向量上的投影，然而，這種方法只考慮了備選方案與正理想點的關系，忽視了與負理想點的關系，從而當不同的備選方案的投影值相等時，無法判斷其優劣順序。

因此，如何改進圖像模糊集的投影模型，并將其應用到多屬性決策問題中，實現精準的決策選擇是本領域技術人員亟需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種基于圖像模糊集的多屬性決策系統。首先，分析現有文獻中的圖像模糊正則投影的思想及其局限性，在多屬性決策問題中，考慮備選方案和圖像模糊相對正理想解、圖像模糊相對負理想解的關系改進圖像模糊正則投影模型，得到圖像模糊權重相對正則投影模型。接下來，參考TOPSIS方法的思想，構造基于雙向投影的圖像模糊相對貼近度公式。類似的，在多屬性決策問題中，考慮備選方案和圖像模糊絕對正理想解、圖像模糊絕對負理想解的關系構造圖像模糊權重絕對正則投影模型，以及基于雙向投影的圖像模糊絕對貼近度公式。然后，將基于雙向投影的圖像模糊相對貼近度和圖像模糊絕對貼近度融合并建立圖像模糊綜合貼近度公式。最后，利用圖像模糊綜合貼近度數值的大小對方案集進行優劣排序，并確定圖像模糊綜合貼近度最大的方案為最優方案，實現精準分析和決策。