概率语言术语集理论及其在智慧医疗健康服务中应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71771155
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    47.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0103.决策与博弈
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Probabilistic linguistic term set is a brand-new form to express linguistic information in qualitative decision making, whose basic units are composed of a collection of linguistic terms and their corresponding probabilities. It can portray and handle linguistic preference information comprehensively and detailedly in the process of decision making, and thus, the probabilistic linguistic term sets have wide application prospects in various fields, such as medical management, personnel appraisal, investment decision making, service performance evaluation, etc. We will systematically investigate the probabilistic linguistic term set theory, and apply it into the field of wisdom medical treatment and health services, which include the following contents: (1) The project studies the basic operational laws of probabilistic linguistic term sets, and their aggregation operators and clustering methods; (2) The project studies the distance measures, similarity measures, correlation measures and entropy measures of probabilistic linguistic term sets; (3) The project studies the priority methods of probabilistic linguistic preference relations, the consistency checking criteria and the inconsistency improving algorithms of probabilistic linguistic preference relations, and then constructs the analytic hierarchy process and the analytic network process with feedback system based on probabilistic linguistic preference relations respectively; (4) The project studies the approaches for multiple attribute decision making and the theoretical mechanism for dynamic decision making based on probabilistic linguistic preference relations respectively; (5) The project establishes the theoretical framework of probabilistic linguistic decision making and the corresponding decision support system; (6) Based on the research results above, the project develops the corresponding application software packages to solve the important practical problems of medical diagnosis, medical resources allocation, and the construction of medical recommendation system in wisdom medical treatment and health services.
概率语言术语集是定性决策中一种崭新的语言信息表达形式,其基本单元由语言术语和相应的概率构成,在决策过程中可以全面细致地描述和处理决策者的语言偏好信息。它在医疗管理、人事考核、投资决策、服务绩效评估等诸多领域有着广阔的实际应用前景。本项目将系统地研究概率语言术语集理论及其在智慧医疗健康服务中应用。具体内容包括:研究概率语言术语集的基本运算法则、融合方式与聚类方法;研究概率语言术语集的距离测度、相似性测度、关联测度和熵测度等测度理论;研究概率语言偏好关系的排序方法、一致性检验准则和非一致性修正算法,分别建立基于概率语言偏好关系的层次分析法和具有反馈系统的网络分析法;研究基于概率语言术语集的多属性决策途径和动态决策机制;系统地构建基于概率语言信息的决策理论框架和决策支持系统;将上述研究成果研制成软件应用于智慧医疗健康服务中的医疗诊断、医疗资源合理配置、医疗推荐系统构建等重要实际问题。

结项摘要

概率语言术语集是一种新型的语言信息表达方式,它既能刻画决策者对客观事物不确定性的认知,又可以描述不同评价意见的重要性。在决策过程中,概率语言术语集作为一种切实可行且有效的工具可以全面细致地表达和处理决策者的语言偏好信息,从而很好地提升决策结果的合理性和可信度。目前,有关概率语言术语集理论和应用的研究受到了国内外相关领域学者的极大关注。项目组对概率语言术语集理论及其在多属性决策中的应用进行了深入而系统的研究,取得了一系列原创性研究成果,如:(1)丰富了概率语言术语集的概念,并对其运算规则、决策方法以及偏好关系的一致性进行了深入研究,同时融合了概率语言术语集的应用场景;(2)分析了概率语言信息环境下的信息集成、测度及聚类方法,进一步完善了概率语言信息融合理论,拓展了概率语言信息融合的新方法;(3)提出了概率语言判断矩阵的一系列排序方法,详细地研究了概率语言判断矩阵个体一致性和群体共识性,创建了概率语言层次分析法等一系列拓展方法;(4)建立了基于概率语言信息的群决策和多属性决策理论和方法,构建了基于概率语言信息的决策理论框架和决策支持系统;(5)在概率语言术语集的基础上进一步拓展,开创性地提出了概率犹豫模糊集,不确定概率语言术语集,双层犹豫模糊语言术语集,概率语言向量集与嵌套概率语言术语集;(6)对双层语言术语集和嵌套概率语言术语集的理论进行系统性地梳理和研究,同时丰富了双层语言术语集和嵌套概率语言术语集的应用研究。此外,对基于其它多种模糊信息(如:区间直觉模糊集、犹豫模糊语言术语集、双层犹豫模糊语言术语集、嵌套概率数值语言信息、概率偏好信息和语言修饰集等)的相关理论和决策方法也进行了深入地研究;把上述成果应用于智慧医疗服务、医疗分级诊断、公共卫生应急决策、海洋环境风险评估、地震紧急救援方案评估、以及水资源保护投资项目评估等诸多实际问题中。

项目成果

期刊论文数量(153)
专著数量(4)
科研奖励数量(14)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Decision-Making Models Based on Incomplete Hesitant Fuzzy Linguistic Preference Relation With Application to Site Selection of Hydropower Stations
基于不完全犹豫模糊语言偏好关系的决策模型及其在水电站选址中的应用
  • DOI:
    10.1109/tem.2019.2962180
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Engineering Management
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Ren Peijia;Hao Zhinan;Wang Xinxin;Zeng Xiao-Jun;Xu Zeshui
  • 通讯作者:
    Xu Zeshui
Optimized data manipulation methods for intensive hesitant fuzzy set with applications to decision making
密集犹豫模糊集的优化数据操作方法及其在决策中的应用
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2021.08.063
  • 发表时间:
    2021-08
  • 期刊:
    Information Sciences
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Hao Zhinan;Xu Zeshui;Zhao Hua;Su Zhan
  • 通讯作者:
    Su Zhan
Continuities, Derivatives, and Differentials of q-Rung Orthopair Fuzzy Functions
q-Rung正交对模糊函数的连续性、导数和微分
  • DOI:
    10.1109/tfuzz.2018.2887187
  • 发表时间:
    2019-08-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS
  • 影响因子:
    11.9
  • 作者:
    Gao, Jie;Liang, Zhilei;Xu, Zeshui
  • 通讯作者:
    Xu, Zeshui
Fuzzy supply chain coordination mechanism with imperfect quality items
质量不完善的供应链协调机制模糊
  • DOI:
    10.3846/tede.2019.6620
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Technological and Economic Development of Economy
  • 影响因子:
    5.9
  • 作者:
    Liu Shukuan;Gao Jie;Xu Zeshui
  • 通讯作者:
    Xu Zeshui
Pythagorean Fuzzy LINMAP Method Based on the Entropy Theory for Railway Project Investment Decision Making
基于熵理论的毕达哥拉斯模糊LINMAP方法用于铁路项目投资决策
  • DOI:
    10.1002/int.21941
  • 发表时间:
    2018-01
  • 期刊:
    International Journal of Intelligent Systems
  • 影响因子:
    7
  • 作者:
    Xue Wenting;Xu Zeshui;Zhang Xiaolu;Tian Xiaoli
  • 通讯作者:
    Tian Xiaoli

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其他文献

基于专家对应准则的犹豫模糊多属性群决策方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    模糊系统与数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王新鑫;杨雁;徐泽水;郎磊
  • 通讯作者:
    郎磊
一种概率语言PROMETHEE方法及其在医疗服务中应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    系统工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐泽水;罗书琴;廖虎昌
  • 通讯作者:
    廖虎昌
一种基于图论和直觉模糊偏好关系的准则权重求解方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    系统科学与数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    牟琼;徐泽水
  • 通讯作者:
    徐泽水
Optimal discrete fitting aggregation approach with hesitant fuzzy information
犹豫模糊信息的最优离散拟合聚合方法
  • DOI:
    10.1016/j.knosys.2015.01.011
  • 发表时间:
    2015-04
  • 期刊:
    Knowledge-Based Systems
  • 影响因子:
    8.8
  • 作者:
    周伟;徐泽水
  • 通讯作者:
    徐泽水
基于对偶犹豫模糊几何Heronian平均算子的多属性决策方法及其应用
  • DOI:
    10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2020.0938
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    中国管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曲国华;王彬宇;曲卫华;徐泽水;张强
  • 通讯作者:
    张强

其他文献

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徐泽水的其他基金

面向医疗辅助诊断的概率偏好智能决策理论及应用研究
  • 批准号:
    72271173
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    45 万元
  • 项目类别:
    面上项目
概率偏好决策理论及其在水资源应急管理中应用
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    49 万元
  • 项目类别:
    面上项目
直觉判断矩阵排序理论及其在我国战略能源通道海洋环境风险评估中应用
  • 批准号:
    71571123
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    49.3 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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