Resumen

Investigamos problemas de toma de decisiones de grupo con múltiples atributos (MAGDM) con argumentos que toman la forma de números difusos intuicionistas de intervalo. Con el fin de aliviar la influencia de argumentos injustos, se han ideado un método de ponderación dependiente del argumento basado en distribución gaussiana y un método de ponderación dependiente del argumento basado en función de soporte híbrida, respectivamente, midiendo los grados de soporte de los argumentos de manera indirecta y directa, sobre la base de los cuales se proponen el operador de promedio ponderado ordenado fuzzy intuicionista de intervalo generalizado gaussiano (Gaussian-GIIFOWA) y el operador geométrico (Gaussian-GIIFOWG) intuicionista de intervalo generalizado gaussiano, el operador de promedio ponderado ordenado fuzzy intuicionista de intervalo de potencia (P-GIIFOWA) y el operador geométrico (P-GIIFOWA) para generalizar una amplia gama de operadores de agregación

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Investigar; Números difusos intuicionistas de intervalo-valorado; Método de ponderación dependiente del argumento; Distribución gaussiana; Basado en la función de soporte; Operadores de agregación
• Keywords:Investigate; Interval-valued intuitionistic fuzzy numbers; Argument-dependent weighting method; Gaussian distribution; Support-function-based; Aggregation operators