基于属性值的概率语言多属性决策方法
《基于属性值的概率语言多属性决策方法》,作者:廖虎昌,吴性丽,徐泽水 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030717269。作为一种复杂语言评估表达模型，概率语言术语集通过赋予各语言项不同的权重，可深入地反映评估中的模糊、犹豫、偏好、不完整等不确定情形，进而能有效地刻画专家个体或群体给出的复杂语言评估信息。与其他语言评估表达模型相比，概率语言术语集更具一般性，能刻画多数语言评估表达模型所不
属性
Incomplete information system and rough set theory : Models and attribute reductions : 模型与属性约简 | 不完备信息系统与粗糙集理论 : 模型与属性约简
《Incomplete information system and rough set theory : Models and attribute reductions : 模型与属性约简 | 不完备信息系统与粗糙集理论 : 模型与属性约简》,作者:Xibei Yang， Jingyu Yang 出版社:科学出版社 ISBN:9787030324764。本书主要介绍粗糙集理论及其在不完备信息
电子中介中多属性商品交易匹配的建模与优化
《电子中介中多属性商品交易匹配的建模与优化》,作者:蒋忠中著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030332042。本书系统地介绍了作者在该领域最新的研究成果，内容涉及具有数量折扣的多属性商品交易匹配模型与算法、属性权重信息不完全的多属性商品交易匹配方法、具有模糊信息的单数量多属性商品交易匹配模型与算法、具有模糊信息的多数量多属性商品交易匹配模型与算法等四个方面的研究工作。书中采用了运筹学、模
通用规范汉字构形属性研究
《通用规范汉字构形属性研究》,作者:侯冬梅 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030551009。本书以《通用规范汉字表》的8105字为对象，对通用规范汉字的字形属性进行了全面、系统的考察，提出现代汉字的直观构形理论，构建现代汉字直观构形分析体系，基于该体系构建通用规范汉字构形属性数据库，并在此基础上对通用规范汉字三级构形单位的属性进行量化分析，从统计角度明确了通用规范汉字三
可信工业控制网络系统性能属性测度研究
《可信工业控制网络系统性能属性测度研究》,作者:周森鑫 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030673596。本书以可信计算和可信网络理论为基础，针对工业控制网络的特点构建可信工业控制网络理论架构，兼顾控制和网络的综合协同研究策略，重点研究工业控制网络的安全性、可生存性和可控性等重要属性。针对工业控制网络系统的特点，将可信工业控制网络系统的可信属性分为安全性、可生存性和可控性；提出多态有奖
矿物学环境属性（英文版）
《矿物学环境属性（英文版）》,作者:鲁安怀,李艳,王长秋,丁竑瑞 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030732156。无
Q阶序对模糊多属性决策理论与方法
《Q阶序对模糊多属性决策理论与方法》,作者:刘培德,王鹏 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030681263。Q阶序对模糊集作为直觉模糊集的一种最新扩展形式，能够更加全面、细致地刻画信息的模糊性和不确定性，其自2016年被国际著名决策专家Yager教授提出以后，便受到国内外学者的高度关注，被广泛应用于决策评价、医疗诊断、应急管理及项目评估等众多领域。本书主要介绍近年来作者及其团队在Q阶序
直觉模糊多属性决策理论方法及应用研究
《直觉模糊多属性决策理论方法及应用研究》,作者:郭子雪,王兰英著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030628442。《直觉模糊多属性决策理论方法及应用研究》主要研究直觉模糊多属性决策方法及其在物流管理决策中的应用两部分内容。《直觉模糊多属性决策理论方法及应用研究》共分9章，主要包括：模糊集与直觉模糊集理论、基于集结算子的直觉模糊多属性决策方法、属性权重未知情形下的直觉模糊多属性决策方法、基
不确定多属性群决策方法及其应用
《不确定多属性群决策方法及其应用》,作者:李艳玲等 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030662026。本书围绕不确定多属性群决策问题展开研究，重点对将群决策方法移植到灰色关联、D-S证据理论、层次分析法等方法中涉及的不确定信息处理、专家权重调整、专家个体偏好信息的集结，以及集结效果的检验或方法结果的合理性对比分析、基于混合信息的多属性群决策等问题进行研究。在介绍国内外该方向研究进展的基
数据约简 : 样例约简与属性约简
《数据约简 : 样例约简与属性约简》,作者:翟俊海 出版社:科学出版社 ISBN:9787030440969。数据约简包括样例约简和属性约简，是从不同角度对数据进行约简。本书在分类的框架下介绍数据约简的方法。重点介绍了确定性与不确定性环境下的样例约简方法和属性约简方法，样例约简方法包括交叉选择样例算法、压缩模糊K近邻规则方法、概率神经网络样例选择算法、属性约简方法包括最小相关性最大依赖度
