扩展OWA算子在数据信息聚合中的应用与优势

"本文主要探讨了一种扩展的有序加权几何平均聚合算子，该算子在数据信息聚合中同时考虑了数据的位置权重和自身的重要性。文章指出，传统的OWA算子仅关注数据的位置权重，而忽略了数据本身的重要性，这可能导致聚合结果的不准确。为解决这一问题，作者提出了一个新的扩展OWGA算子，并证明了其基本性质，以增强数据聚合的科学性和合理性。此外，通过实例分析，展示了新算子在实际应用中的优越性，特别是在管理和决策、专家系统、模糊控制等领域有广泛的应用前景。" 在信息技术领域，数据信息的处理和聚合是一项核心任务。有序加权平均（OWA）算子作为一种重要的聚合工具，由Yager在1988年提出，用于处理各种数据信息，包括不确定和模糊的信息。OWA算子位于最小和最大算子之间，可以看作是"与"和"或"这两种逻辑运算的折中，因此被称为"or-and"算子。然而，OWA算子的一个局限性在于它只考虑了数据在聚合序列中的相对位置，而未考虑数据值本身的权重。 为了克服这个限制，研究者们引入了有序加权几何平均（OWGA）算子，进一步扩展了OWA算子的功能。OWGA算子在理论和应用上都有了深入的研究，尤其在多属性决策、模糊控制和安全评价等领域得到了广泛应用。尽管如此，OWGA算子同样未能充分考虑数据信息的内在重要性。 针对上述问题，本论文提出了一种扩展的有序加权几何平均聚合算子。这个新的算子在聚合过程中同时考虑了数据的聚合位置和数据本身的重要性，增加了聚合的全面性和精确性。通过理论分析，证明了该扩展算子的性质，确保了其科学性和合理性。此外，通过具体案例对比，展示了新算子在数据信息聚合中的优势，能更准确地反映实际情境，从而提高决策的准确性。 这项研究为数据信息的聚合提供了新的思路，不仅丰富了OWA和OWGA算子的理论体系，还为实际应用中的数据处理提供了更有效的工具。在未来的IT研究和实践中，这样的扩展算子有望在更多领域得到应用，尤其是在需要复杂数据处理和决策支持的场景下，它的价值将更加显著。