本书研究基于云模型的非确定性数据综合评价方法，根据综合评价技术的基本步骤，从全局和阶段上考虑相关问题的研究。基于此，研究基于云模型的非确定性数据集成问题、具有混合多属性数据的转换方法以及非确定数据综合评价的应用场合和可视化评价问题，从而不断改进和完善基于云模型的综合评价理论与方法。

第1章 绪论
1.1 研究背景、研究目的及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容与结构安排
第2章 理论基础
2.1 云模型理论基础
2.2 非确定性数据概述
2.3 幂平均复合判断矩阵综合评价一致性理论
2.4 非确定性数据的综合评价理论基础
第3章 基于云模型的直觉模糊数Bonferroni均值算子集成方法
3.1 预备知识
3.2 直觉模糊Bonferroni调和均值算子
3.3 直觉模糊云的概念与集成算子
3.4 算例分析
3.5 本章小结
第4章 基于云模型的毕达哥拉斯模糊数正负理想解评价方法
4.1 预备知识
4.2 毕达哥拉斯云的概念与集成算子
4.3 基于理想解的毕达哥拉斯模糊云综合评价方法
4.4 算例分析
4.5 本章小结
第5章 基于云模型的区间数伴语言变量混合多属性评价方法
5.1 预备知识
5.2 不确定语言变量的转换方法
5.3 区间数伴不确定语言变量的云模型综合评价方法
5.4 算例分析
5.5 本章小结
第6章 基于云模型的多指标模糊评价方法——以统计数据质量为例
6.1 统计数据质量评估的指标体系
6.2 云发生算法的设计思路
6.3 统计数据质量的云模型评价方法
6.4 算例分析
6.5 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 研究结论
7.2 研究展望
参考文献
后记