直觉信任分析下的犹豫性度量与决策策略

本文主要探讨了"基于直觉可信分析的犹豫性度量"这一主题，针对人类大脑在处理信任范畴时表现出的直觉模糊特性，研究者提出了一个新的分析方法。该方法结合了经验映射（Experiential Mapping）与直觉反演原则（Intuition Inversion Principle, EMAIIP），旨在量化人们对直觉行为的信任程度，从而构建犹豫集的概念。 犹豫性度量在这个框架下扮演着关键角色，它作为一种决策过程中可信性的量化指标，帮助我们理解和评估个体在面对不确定性情境时的犹豫行为。通过模糊感知的角度，研究揭示了犹豫是如何形成和演变的动态过程。最小模糊度模型在此背景下提供了在不确定性条件下的有效犹豫控制策略，确保了行为选择的合理性。 这个研究成果扩展了不确定决策理论的分析方法，对直觉模糊集的研究做出了重要补充，不仅为决策过程提供了更精细的控制策略，而且为交互式直觉学习系统的发展奠定了智能分析的新基础。通过这种方法，研究者能够更好地理解人类决策过程中的直觉作用，以及如何利用这些直觉进行有效决策。 论文的关键要素包括直觉特征、可信范畴、可信分析、犹豫集和犹豫性度量，这些概念共同构成了研究的核心内容。此外，论文还提到了辽宁工程技术大学学报的第29卷第5期发表的信息，以及作者何平和段丽华的研究背景和基金支持情况。整个研究不仅具有理论价值，也对实际应用有着深远的影响，特别是在人工智能、模糊系统和复杂网络等领域的决策支持系统设计中。