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1)  optimistic OWA
乐观OWA算子
2)  C-OWA operator
C-OWA算子
1.
An approach to decision making based on the aggregation of the interval-valued intuitionistic fuzzy information using C-OWA operators
基于C-OWA算子区间直觉模糊信息集成的决策方法
3)  T-OWA operator
T-OWA算子
1.
Properties of T-OWA operator and T-OWG operator are also analyzed.
首先描述了二元语义信息集结的有序加权平均(T-OWA)算子,并提出一种有序加权几何(T-OWG)算子;然后分析了T-OWA算子和T-OWG算子所具有的性质。
4)  OWA operator
OWA算子
1.
On method based on OWA operator for group decision-making in different forms of preference information;
基于OWA算子的不同形式偏好信息的群决策方法
2.
A model of weight variables for obtaining an MEOWA operator based on the constraint of interval orness measure;
基于不确定orness测度约束的MEOWA算子权向量模型
3.
Multi-criteria group decision-making based on fuzzy preference relation and OWA operator;
基于模糊偏好关系及OWA算子的多准则群决策方法
5)  P-OWA operator
P-OWA算子
6)  CC-OWA operator
CC-OWA算子
1.
Finally,some examples are applied to expound the advantages of C-DWA operators and the defects of CC-OWA operators.
针对CC-OWA算子在数据集成过程中存在的问题,即集成后的数据失真、偏离均值,造成集成后的数据高于或低于被集成数据中的任何一个数,这样就不能保证算子的有界性。
补充资料:凹算子与凸算子


凹算子与凸算子
concave and convex operators

凹算子与凸算子「阴~皿d阴vex.耳阳.勿韶;.留叮.肠疽“‘.小啊j阅雌口叹甲司 半序空间中的非线性算子,类似于一个实变量的凹函数与凸函数. 一个Banach空间中的在某个锥K上是正的非线性算子A,称为凹的(concave)(更确切地,在K上u。凹的),如果 l)对任何的非零元x任K,下面的不等式成立: a(x)u。(Ax续斑x)u。,这里u。是K的某个固定的非零元,以x)与口(x)是正的纯量函数; 2)对每个使得 at(x)u。续x《月1(x)u。,al,月l>0,成立的x‘K,下面的关系成立二 A(tx))(l+,(x,t))tA(x),00. 类似地,一个算子A称为今单(~ex)(更确切地,在K上“。凸的),如果条件l)与2)满足,但不等式(*)用反向不等号代替,并且函数粉(x,t)<0. 一个典型的例子是yP‘KOH积分算子 通rx‘t、1二f天(t.:,x(s))山, G它的凹性与凸性分别由纯量函数介(t,s,。)关于变量u的凹性与凸性所确定.一个算子的凹性意味着它仅仅包含“弱”的非线性—随着锥中的元素的范数增加,算子的值“慢慢地”增加.一般说来,一个算子的凸性意味着,它包含“强”的非线性.由于这个理由,包含凹算子的方程在许多方面不同于包含凸算子的方程;前者的性质类似于相应的纯量方程,而不同于后者,后者关于正解的唯一性定理是不成立的.
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条