模糊熵：环境优序评价中的新模型与不确定性量化

该篇论文深入探讨了"Fuzzy Entropy"在环境优序评价中的创新应用。作者詹前涌针对环境系统的特性——可分性原理和环境状况的模糊性，提出了一个系统分解的模糊优序评价新模型。这个模型旨在捕捉评价系统中各个因素之间的相互制约关系，特别关注了环境质量优序评价中的二级模型元素，对这些因素的特性进行了综合分析。 模糊熵在此研究中扮演了关键角色，它被用来评估二级模式的不确定性。与现有文献中的熵函数构建方法相比，作者提出了一种改进的方法，这使得模糊熵成为处理包含随机性和模糊性因素的模型评级的有效工具。通过实例，作者展示了模糊熵模式的实际操作，证明了其在复杂评价环境中的实用性和通用性。 关键词包括系统分析、模糊集合、熵、概率论以及评价方法论，强调了这篇论文在理论与实践结合方面的价值。中图分类号O159表明，该研究属于环境科学领域，特别是环境优先级排序的研究方向。 这篇论文不仅提供了一个新颖的环境优序评价框架，而且还为处理不确定性和模糊性问题提供了量化方法，这对环境决策制定者和研究人员具有重要意义，有助于提高环境管理的科学性和精确性。