模糊估计决策算法：基于Sugeno模糊度量的网络结构上下文分析

该研究论文探讨了在模糊环境下，基于Sugeno模糊度量的基于准则网络结构的模糊估计问题决策的上下文算法。在该问题中，替代方案的特征值具有模糊性，被表示为模糊集。评估标准构建为类似网络的结构，表现为有向图，有一个源头和多个终点。备选方案的评估结果在这些标准的源头计算，而标准之间的关系通过Sugeno模糊度量来定义。高层级的标准作为低层级标准的上下文，模糊积分Sugeno或Choquet用于聚合运算。 文章深入分析了Sugeno模糊度量和模糊积分（包括Sugeno和Choquet）的性质，并将这些性质与其他数学工具的特性进行了比较。通过一个具体的实例——汽车的估计问题，展示了该算法的应用。关键词包括Sugeno模糊度量、模糊积分以及它们在决策中的应用。 在模糊估计问题中，Sugeno模糊度量提供了一种处理不确定性和模糊性的方法。它是一种特殊的模糊测度，可以量化不同标准之间的关联强度。模糊积分则用于综合考虑多个模糊标准的影响，以得出整体的评估结果。Sugeno模糊积分通常比传统的模糊积分更易于计算，因为它允许非线性集成，适合处理复杂的模糊系统。 Choquet积分是另一种重要的模糊集成方法，它可以捕捉不完全独立的属性之间的交互效应。与Sugeno积分相比，Choquet积分可能更灵活，但计算上也更为复杂。在这篇文章中，两者都被用来探索哪种模糊集成方法更适合于特定的模糊决策问题。 通过汽车估计问题的实例，作者可能展示了如何将这些理论概念应用于实际场景。这可能涉及将汽车的各种属性（如性能、价格、燃油效率等）模糊化，然后利用Sugeno模糊度量和模糊积分来决定不同车型的相对价值。 总结来说，这篇论文为处理模糊环境下的决策问题提供了一种基于Sugeno模糊度量和网络结构的算法，同时对模糊度量和模糊积分的性质进行了深入研究，强调了它们在多准则决策分析中的应用价值。