基于累積前景理論的多粒度概率語言雙邊匹配決策方法

摘要： 針對多粒度概率語言下信息丟失以及未考慮主體心理行為的雙邊匹配決策問題,提出基于累積前景理論的多粒度概率語言非對稱正態(tài)云(MPLANC)雙邊匹配決策方法.首先,定義多粒度概率語言非對稱正態(tài)云及其可能度,用于處理和比較多粒度概率語言信息,既簡單有效又最大限度地防止原始信息丟失;然后,構(gòu)建基于MPLANC雙向投影的非線性優(yōu)化模型和MPLANC冪HM集成算子,以獲得不同主體的屬性權(quán)重和... （共8頁）