广义直觉模糊集合Bonferroni平均算子
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针对直觉模糊环境中的信息集成问题，基于阿基米德T一范数和S一范数，提出新的广义直觉模糊几何Bonferroni平均算子。该算子不仅能够考虑到每种属性的重要性，而且可以有效地捕获属性间的内在联系。首先，基于阿基米德T一范数和S一范数的直觉模糊运算法则，提出一种新的广义直觉模糊几何B onferroni平均算子，并研究该算子的几种优良性质，包括幂等性、单调性、有界性和置换不变性；其次，探讨了广义直觉模糊几何Bonferroni平均算子的几类特殊形式；最后，基于提出的算子构建一种新的直觉模糊多属性决策方法，并结合区域经济发展研究实例。实验结果表明，提出的决策方法是可行的和有效的，并且使得决策者能够依据其态度进行决策。
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