第1章 绪论 1
1.1国内外研究现状分析 3
1.1.1非可加测度定义及其特殊类型 3
1.1.2非可加测度的交互作用指标 4
1.1.3非可加测度确定方法 5
1.1.4非线性积分的类型及其理论拓展 7
1.2本书内容与体系 8
第一部分 基础理论 13
第2章 非可加测度与非线性积分 13
2.1非可加测度的定义及其表示形式 13
2.2非线性积分的类型及其关系 16
第3章 交互作用指标的类型及公理化特征 21
3.1 Shapley交互作用指标 21
3.2概率型交互作用指标 23
3.3交互作用指标的公理化特征 26
第4章 非线性积分的集成特性 29
4.1传统集成函数与非线性积分 29
4.2集成函数的集成性质 31
4.3非线性积分集成性质与公理化特性 34
第5章 非可加测度的特殊类型 37
5.1可分解测度 37
5.1.1可能性测度 38
5.1.2 λ-测度 39
5.2 k序可加测度 41
5.3 p对称非可加测度 44
5.4 k宽容与k不宽容非可加测度 46
第二部分 非可加测度确定方法 55
第6章 基于训练集的非可加测度确定方法 55
6.1最小二乘法 55
6.1.1基于遗传算法的求解方法 55
6.1.2 H LMS求解方法 57
6.2最大分割法 59
6.2.1模型所需输入信息 59
6.2.2理论依据和模型构建 60
6.2.3决策实例 61
6.3 TOMASO方法 63
6.3.1理论基础 63
6.3.2序数评价信息基数化的转换方法 64
6.3.3约束条件构建与目标函数类型 64
6.4最大熵方法 66
6.4.1非可加测度熵的类型及其性质分析 66
6.4.2 最大熵方法的目标函数类型 69
第7章 Kappalab软件包及应用 71
7.1功能简介 71
7.2实例分析与命令实现 73
第8章 基于准则偏好信息的非可加测度确定方法 83
8.1菱形成对比较方法（DPC） 83
8.1.1 Choquet积分的图形表示 83
8.1.2菱形成对比较法及其使用方法 86
8.2基于DPC与phi（s）转换的非可加测度确定方法 87
8.3 基于DPC的2序可加测度确定方法 93
8.3.1等价值方案曲线与交互作用 93
8.3.2方法步骤及理论证明 96
8.3.3数值算例及结果分析 99
8.4基于DPC与最大熵原则的2序可加测度确定方法 102
8.4.1理论基础 102
8.4.2模型构建及方法步骤 104
8.4.3 算例分析 104
8.5基于AHP与最大熵原则的2序可加测度确定方法 108
8.5.1理论基础 108
8.5.2方法步骤 110
8.5.3数值算例 111
第三部分 Sugeno积分理论拓展与决策应用 117
第9章 区间值与模糊值Sugeno积分 117
9.1区间值与模糊值测度 117
9.2区间值与模糊值Sugeno积分形式与性质 119
第10章 直觉模糊值Sugeno积分及其决策分析 123
10.1直觉模糊集与区间直觉模糊集 123
10.2直觉模糊值Sugeno积分及其决策方法 126
10.2.1格值Sugeno积分及其组合分解定理 126
10.2.2直觉模糊值Sugeno积分及其性质 127
10.2.3基于直觉模糊值Sugeno积分的多准则决策方法 129
10.3区间直觉模糊值Sugeno积分及其决策应用 131
10.3.1格值Sugeno积分组合分解定理的拓展 131
10.3.2 区间直觉模糊值Sugeno积分 136
10.3.3基于区间直觉模糊值Sugeno积分的多准则决策方法 137
第四部分 Choquet积分理论拓展与决策应用 143
第11章 区间值与模糊值Choquet积分 143
11.1区间值与模糊值Choquet积分的定义与性质 143
11.2基于模糊值Choquet积分的决策实例分析 144
第12章 直觉模糊值Choquet积分 153
12.1直觉模糊值比较方法 153
12.2直觉模糊值Choquet积分及其性质 157
12.2.1直觉模糊值Choquet积分（IFCI）的定义及其性质 157
12.2.2直觉模糊值共轭Choquet积分（IFCCI）的定义及其性质 170
12.2.3基于IFCI与IFCCI的多准则决策方法 173
12.3实例分析 174
第13章 非单调Choquet积分的拓展 180
13.1模糊值被积函数的实值非单调Choquet积分 181
13.2模糊值非单调Choquet积分 185
参考文献 191
索引 201