[1] SZMIDT E, KACPRZYK J. Entropy for intuitionistic fuzzy sets[J]. Fuzzy Sets and Systems, 2001,118(3):467-477.
[2] VLACHOS I K, SERGIADIS G D. Intuitionistic fuzzy information:Applications to pattern recognition[J]. Pattern Recognition Letters, 2007,28(2):197-206.
[3] 于倩,侯福均,曹俊,等. 基于交叉熵和Shapley值的犹豫模糊多属性决策方法[J]. 运筹与管理, 2019,28(11):60-67.
[4] 李贺,江登英. 基于改进符号距离的犹豫模糊前景理论决策方法[J]. 系统工程与电子技术, 2019,41(12):2820-2826.
[5] 朱峰,徐济超,刘玉敏,等. 基于符号距离和交叉熵的概率犹豫模糊多属性决策方法[J]. 控制与决策, 2020,35(8):1977-1986.〖HJ1mm〗
[6] 王应明,丁全玉. 基于TIFN Choquet积分几何平均算子的多属性决策方法[J]. 系统科学与数学, 2019,39(7):1078-1097.
[7] 周愉峰,李志. 基于双犹豫模糊信息的灰靶群决策方法[J]. 控制工程, 2020,28(9):1829-1834.
[8] 罗党,张慧慧,孙德才. 考虑决策者心理行为的灰色多属性群体决策方法[J]. 控制与决策, 2021,36(7):1779-1785.
[9] 刘庆,化小会. 基于单值中智集的投资决策方案优选模型[J]. 计算机应用研究, 2020,37(10):2996-3000.
[10]赵俊峰,邓雪,方雯. 基于熵权法的DEA/AR交叉效率知识化制造模式评价[J]. 数学的实践与认识, 2020,50(4):59-68.
[11]YE J, FU J. Multi-period medical diagnosis method using a single-valued neutrosophic similarity measure based on tangent function[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2016,123:142-149.
[12]YE J. Single-valued neutrosophic similarity measure based on cotangent function and their application in the fault diagnosis of steam turbine[J]. Soft Computing, 2017,21(3):817-825.
[13]YE J. Improved cosine similarity measure of simplified neutrosophic sets for medical diagnoses[J]. Artificial Intelligence in Medicine, 2015,63(3):171-179.
[14]SMARANDACHE F. A Unifying Field in Logics, Neutrosophy: Neutrosophic Probability, Set and Logic[M]. American Research Press, 1999.
[15]WANG H B, SMARANDACHE F, ZHANG Y Q, et al. Single-valued neutrosophic sets[M]// Multispace and Multistructure 4, 2010.
[16]PENG J J, WANG J Q, ZHANG H Y, et al. An outranking approach for multi-criteria decision-making problems with simplified neutrosophic sets[J]. Applied Soft Computing, 2014,25:336-346.
[17]QIN K Y, WANG L. New similarity and entropy measures of single-valued neutrosophic sets with applications in multi-attribute decision making[J]. Soft Computing, 2020,24(21):16165-16176.
[18]杨敏,张仕斌,张航. 基于新模糊熵和得分函数的区间直觉模糊多属性决策[J]. 运筹与管理, 2021,30(6):63-68.
[19]高一凌,龚本刚,张孝琪. 改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法[J]. 安徽工程大学学报, 2021,36(3):77-85.
[20]陈晶,王中兴,姚陈. 基于方差最小化的直觉模糊语言多属性决策方法[J]. 广西科学, 2021,28(2):145-151.
[21]黄贤峰. 基于一种新的优势关系的多属性决策方法[J]. 湖北民族大学学报(自然科学版), 2021,39(2):205-210.
[22]刘悦. 基于三支决策的区间模糊多属性决策方法研究[D]. 哈尔滨:哈尔滨师范大学, 2021.
[23]李鹏宇,吴冲. 基于改进得分函数的直觉梯形模糊数群体多属性决策方法[J]. 运筹与管理, 2021,30(4):76-80.
[24]杨永伟. 改进型情景模糊集上基于距离的多属性决策方法[J]. 模糊系统与数学, 2021,35(2):107-114.
|