【摘 要】
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直觉模糊集是模糊集理论的一种推广.与传统的模糊集相比，直觉模糊集同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度，因此,它比传统的模糊集在处理不确定性方面更具有灵活性与实用性.距离
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直觉模糊集是模糊集理论的一种推广.与传统的模糊集相比，直觉模糊集同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度，因此,它比传统的模糊集在处理不确定性方面更具有灵活性与实用性.距离测度是直觉模糊集理论的重要研究内容之一,本文首先对直觉模糊集里的有关距离测度进行了系统的比较与分析，在此基础上，从精确向量的距离测度、融合方案的排序与距离测度矩阵，及利用含隶属度重心点的距离测度等三方面进行详细的研究，并将其应用于直觉模糊环境下多属性决策方法.具体内容如下：(1)利用精确向量定义了直觉模糊集上的距离测度,并结合原有的得分向量距离测度应用于直觉模糊集TOPSIS法,从而判断备选方案的优劣次序,对原有的排序方法进行有益的补充与拓展.(2)基于方案排序和方案距离测度矩阵，根据不同的阈值水平对方案直接进行聚类,得到不同阈值下的不同聚类结果，并通过实例说明所提出的方法比原有的方法存在计算量小，程序易于实现等优点.(3)基于三参数区间值模糊集,提出了三参数直觉模糊数与三参数直觉模糊集的概念,给出了三种含隶属度重心点的距离测度,并针对不同决策背景对三参数权重的距离测度进行分析,最后结合实例说明它的有效性.
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