ZF-LMAW

ZF-LMAW - Z-Sayıları Bulanık Logaritmik Toplamsal Ağırlık Metodolojisi

Z-sayı belirsizliği altında logaritmik anti-ideal ağırlıklandırma, grup birleştirmeli

Formül adımları

Analiz motorunun yöntem bildirimindeki (manifest F.steps) adımlar; raporlardaki formüllerle aynı kaynaktır.

Her uzman öncelik/güvenilirlik etiketi çiftini yayınlanmış ölçeklere göre doğrulayın.

$Z = (\tilde{A}, \tilde{B})$

LaTeX
Z=(\tilde A,\tilde B)
Her güvenilirlik TFN'sini durulaştırın.

$α = (b_{1} + b_{2} + b_{3}) / 3$

LaTeX
\alpha=(b_1+b_2+b_3)/3
Her Z-sayısını klasik bir bulanık önceliğe dönüştürün.

$\tilde{γ} = (\sqrt{α} a_{1}, \sqrt{α} a_{2}, \sqrt{α} a_{3})$

LaTeX
\tilde\gamma=(\sqrt\alpha a_1,\sqrt\alpha a_2,\sqrt\alpha a_3)
Uzman tanımlı mutlak bulanık anti-ideal noktayı doğrulayın.

${\tilde{γ}}_{A I P} < {min}_{e, j} {\tilde{γ}}_{j}^{e}$

LaTeX
\tilde\gamma_{AIP}<\min_{e,j}\tilde\gamma_j^e
Anti-ideal noktaya karşı bulanık ilişki vektörlerini hesaplayın.

${\tilde{μ}}_{j}^{e} = (γ_{j, l}^{e} / γ_{A I P, r}, γ_{j, m}^{e} / γ_{A I P, m}, γ_{j, r}^{e} / γ_{A I P, l})$

LaTeX
\tilde\mu_j^e=(\gamma_{j,l}^e/\gamma_{AIP,r},\gamma_{j,m}^e/\gamma_{AIP,m},\gamma_{j,r}^e/\gamma_{AIP,l})
Her uzman logaritmik bulanık ağırlık vektörünü hesaplayın.

${\tilde{ω}}_{j}^{e} = (\ln μ_{j, l}^{e} / \ln \prod_{h} μ_{h, r}^{e}, \dots)$

LaTeX
\tilde\omega_j^e=(\ln\mu_{j,l}^e/\ln\prod_h\mu_{h,r}^e,\ldots)
Uzman bulanık ağırlıklarını Bonferroni operatörü ile bileşen bazında birleştirin.

$ω_{j, c} = [(k (k - 1))^{- 1} \sum_{e \neq f} (ω_{j, c}^{e})^{p} (ω_{j, c}^{f})^{q}]^{1 / (p + q)}$

LaTeX
\omega_{j,c}=[(k(k-1))^{-1}\sum_{e\ne f}(\omega_{j,c}^e)^p(\omega_{j,c}^f)^q]^{1/(p+q)}
Durulaştırın; hem ham değerleri hem de açıkça normalleştirilmiş aşağı akış ağırlık vektörünü yayınlayın.

$w_{j}^{r a w} = (l_{j} + m_{j} + r_{j}) / 3; w_{j} = w_{j}^{r a w} / \sum_{h} w_{h}^{r a w}$

LaTeX
w_j^{raw}=(l_j+m_j+r_j)/3;\quad w_j=w_j^{raw}/\sum_h w_h^{raw}

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Sonucu okuma: Supply both the priority and reliability labels, an expert-defined AIP, and explicit Bonferroni p,q. The kernel never invents missing labels or an anti-ideal point.

Sık yapılan hatalar

Öncelik ölçeği M değil, E içerir.
EH bir Tablo 2 etiketi değildir; yalnızca belgelenmiş Tablo 3 kaynak içe aktarımı için kabul edilir.
Makale, sayısal AIP veya p,q değerlerini yayınlamamaktadır.