基于施密特正交马田系统和

针对传统灰关联度不能有效处理属性间存在的交互作用问题, 定义了灰模糊积分关联度的概念, 并给出了利用φs 函数将属性权重与属性间的交互度转换为lambda 模糊测度的方法; 对于属性权重的计算, 提出一种利用施密特正交马田系统计算属性权重的方法, 该方法不但考虑了决策者的主观偏好, 而且可以消除属性间的重叠信息, 从而使权重的计算更加合理; 构建了灰模糊积分关联度决策模型, 并给出了详细的决策步骤. 最后, 通过实例验证了所提出的决策模型的可行性, 并分析了不同交互度对决策结果的敏感性.