为远程患者监控应用开发一个三角的费尔马特模糊EDAS模型

科学领域:

• 医疗保健技术 技术 医疗保健 技术
• 决策科学 决策科学 决策科学
• 模糊逻辑系统 模糊逻辑系统

背景情况:

• 远程患者监测系统 (RPMS) 依赖于可穿戴传感器来持续收集健康数据.
• 选择最佳的可穿戴传感器是具有挑战性的,因为不同的选择和患者需求.
• 决策中的模糊不确定性需要先进的聚合方法.

研究的目的:

• 为三角费尔马特模糊数字 (TFFNs) 引入分数和准确性函数.
• 提出一个新的三角费尔马特模糊的Sugeno-Weber加权平均 (TFFSWWA) 聚合运算符.
• 为可穿戴传感器选择开发一个改进的多标准组决策 (MCGDM) 方法.

主要方法:

• 开发TFFN的得分和准确性功能.
• 介绍了TFFSWWA集成运营商,拥有成熟的属性.
• 基于距离平均解决方案 (EDAS) 方法的评估的调整,使用TFFSWWA用于MCGDM.

主要成果:

• TFFSWWA运营商有效地管理模糊的不确定性.
• 改进的EDAS方法在可穿戴传感器选择案例研究中证明了效率.
• 拟议的算法和流程图提供了一个可靠的决策过程.

结论:

• 新型TFFSWWA运营商和改进的EDAS方法提高了医疗保健中的决策准确性和稳定性.
• 这种方法在RPMS中为选择可穿戴传感器提供了实际实用性.
• 这项研究有助于为复杂的医疗保健技术选择提供强大的决策框架.