《表1 30位专家给出的犹豫模糊语言信息》

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《面向犹豫模糊语言信息的大型群体分类集结模型》

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行业内赋予指标权重比例分别为:f1占35%，f2占35%，f3占30%.此例中，借助于大型客机供应链相关课题调研数据，本文随机选取30位来自公司内通信、导航和显示管理等相关领域的专家（以ek （k=1，···，30）表示） 所提供的犹豫模糊语言信息.在调研过程，由于涉及人数较多，未对专家权重进行特殊处理，将30位专家视为具有相同重要性.在调研中，预先设定语言等级术语集为S={s0=极差，s1=差，s2=稍差，s3=一般，s4=较好，s5=好，s6=极好}，专家可根据自身实际情况在对应的语言变量下打“对号”，若专家在多个语言变量间犹豫，则可同时在多个语言变量下打“对号”.基于专家给出的有关3个供应商对应属性的犹豫模糊信息，本案例借助于所提出方法进行决策分析，具体数据见表1.