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本論文研究目的在於解決以模糊語意為基礎之合成運算時,所產生死 角的問題,並提出模糊擴張原理新概念,改以a-cut之後的閉區間為演算對 象,來處理兩模糊語意合成的問題.另外又提出一套構建隸屬函數的新方 法--斜率變動平移法(Slope-Change Method),其乃以傳統語意障礙( Linguistic Hedge)為基礎所導出的新方法,此法非但改善了傳統語意障礙 後不能確保線性問題,更提供了一快速構建隸屬函數的好方法. 西元1970年,Bellman和 Zadeh正式將模糊數學融入決策理論,開創了決策 理論的新紀元,爾後許多學者紛紛將模糊理論應用在管理決策的研究上.這 些研究大都認為最好能利用模糊理論在決策的問題上,只要這些問題裡存 在有語意上的不明確現象.但是,沒有一個研究是想要去評估或比較這些模 糊演算法的表現和作用,所以本論文的研究目的之一在於整理,歸納出四種 常用的演算法並試圖對其特性,原理加以探討,解釋及比較分析.這四個模 糊演算法分別為:Biswas演算法,模糊綜合評判法,模糊積分法及模糊綜合 積分法. 最後,結合台灣各大學院校資料庫及本研究所構 建的模糊多準則決策模式而成為一套模糊決策支援系統應用在台灣高等教 育之選擇,期對教育界有所助益.
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