直觉模糊数相似度函数研究

根据直觉模糊相似度的定义,给出了一种直觉模糊数相似度函数,给出了直觉模糊加权平均相似度算子(IFWAS)和直觉模糊加权几何相似度算子(IFWGS),并对算子的性质进行了研究,同时给出了该相似度函数的一致性指数及相对一致性指数。     

模糊社会网络的中心度分析方法

中心度是行动者在模糊社会网络的中心性位置的测量概念,反映的是行动者在模糊社会网络结构中的位置或优势的差异.本文根据一般社会网络中心度分析讨论了模糊社会网络中心度分析方法,给出了模糊结点中心度、模糊紧密中心度、模糊间距中心度及其相对应的模糊中心势的计算方法.     

基于包含度的模糊随机粗糙集模型

针对随机性与模糊性同时存在的情形,提出了建立在模糊随机近似空间上的基于包含度的模糊随机粗糙集模型.首先给出了模糊随机近似空间的概念,然后利用包含度提出了模糊随机近似空间上的一种基于模糊随机集的粗糙近似算子.最后讨论了这种近似算子的一些性质.     

BL-代数的直觉模糊滤子度

提出BL-代数的直觉模糊滤子度的概念,给出其的等价刻画,并用直觉模糊滤子度来讨论BL-代数上的直觉模糊子集是直觉模糊滤子的程度.对于BL-代数的一个直觉模糊集,建立其(强)截集构成的滤子与其直觉模糊滤子度之间的关系.讨论了直觉模糊子集的交、直积的直觉模糊滤子度以及BL-代数的直觉模糊子集的同态像与逆像的直觉模糊滤子度.     

梯形模糊有序加权几何算子及其在决策中的应用

针对梯形模糊数据信息的集成问题,给出了梯形模糊数两两比较的可能度公式和梯形模糊有序加权几何(TFOWG)算子.基于可能度公式和TFOWG算子,提出了一种准则权重信息完全未知且准则值以梯形模糊数形式给出的不确定多准则决策方法.最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性.     

基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的关系

给出了基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的概念,详细研究了区间值模糊集合的贴近度和模糊度之间的关系,并基于公理化定义,证明了它们二者之间的相互转化关系,最后,给出了若干公式来计算区间值模糊集合的贴近度和模糊度。     

布尔代数模糊理想的度量

首先,通过蕴涵运算给出布尔代数的模糊理想度的概念,用来刻画一个布尔代数的模糊子集是布尔代数的模糊理想的程度。其次,研究布尔代数的模糊理想度的等价刻画。最后,讨论了布尔代数的模糊子集簇的交和直积的模糊理想度,以及模糊子集的同态像与原像的模糊理想度。     

模糊推理反向三I的$R_L$型约束度分析

研究了基于蕴涵算子RL的模糊推理反向三Ⅰ方法的约束度理论,分析了约束度的性质,得到了一般化的α-反向三Ⅰ模糊取式下确界计算公式与α-反向三Ⅰ模糊拒取式上确界计算公式.     

不确定区间隶属度语言变量及其应用

基于不确定语言变量和区间模糊数,提出了不确定区间隶属度语言变量的概念,定义了不确定区间隶属度语言变量的运算规则、大小比较方法,给出了不确定区间隶属度语言变量的加权算术平均算子、加权几何平均算子及其相应性质,并将这些算子应用于属性权重确知且属性值以不确定区间隶属度语言变量形式给出的不确定多属性群决策问题中,通过示例验证了基于不确定区间隶属度语言变量信息的多属性群决策方法的有效性和可行性。     

基于t-模的模糊子群度

对基于一般t-模*的模糊子群度(*-模糊子群度)的性质进行详细的讨论。首先给出*-模糊子群度的基本性质,然后讨论两个模糊子集在t-模的交下的模糊子群度。在推广一个群的两个模糊子集乘积的定义后,研究一个交换群两模糊子集与其乘积的*-模糊子群度之间的关系。     

基于优势度分析的三角模糊数判断矩阵的排序方法

研究了三角模糊数判断矩阵的排序问题,在两个三角模糊数相互比较大小的可能度的基础上,综合分析直接和间接两个方面的比较因素,提出了两个三角模糊数比较的优势度概念.对三角模糊数判断矩阵的行元素信息进行集结并利用所定义的优势度概念作为度量对集结的结果两两进行比较,构造出相应的以实数表示的模糊互补优势度矩阵,进而利用模糊互补判断矩阵的排序公式得到方案的排序权值.最后通过一个算例说明了提出的排序方法.     

区间二次规划在确定模糊评价因素权向量中的应用

利用区间二次规划方法确定模糊综合评判中评价因素的模糊权向量，它的原理是：以区间的概念为基础。利用区问相离度公式计算使主观偏好值与客观偏好值的总差距最小的权向量就是所求的评价因素的模糊权向量。     

梯形直觉模糊数集成算子及在决策中的应用研究

在直觉模糊集理论基础上,用梯形模糊数表示直觉模糊数的隶属度和非隶属度,进而提出了梯形直觉模糊数;然后定义了梯形直觉模糊数的运算法则,给出了相应的证明,并基于这些法则,给出了梯形直觉模糊加权算数平均算子(TIFWAA)、梯形直觉模糊数的加权二次平均算子(TIFWQA)、梯形直觉模糊数的有序加权二次平均算子(TIFOWQA)、梯形直觉模糊数的混合加权二次平均算子(TIFHQA)并研究了这些算子的性质;建立了不确定语言变量与梯形直觉模糊数的转化关系,并证明了转化的合理性;定义了梯形直觉模糊数的得分函数和精确函数,给出了梯形直觉模糊数大小比较方法;最后提供了一种基于梯形直觉模糊信息的决策方法,并通过实例结果证明了该方法的有效性。     

一种基于组合不确定型OWGA算子的区间数群决策方法

本文研究了区间数群决策信息的集结方法。基于区间数两两比较的可能度矩阵公式和互补判断矩阵的排序公式,推广了文献[3]提出的不确定型OWGA算子,提出了一种组合不确定型OWGA算子,给出了其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结群决策信息的方法,最后通过一个算例说明了该方法的有效性与可行性,并与文献[3]的结果作了对比分析。     

L-拓扑空间中的α-紧度

借助于格L的蕴涵算子,在L-拓扑空间中引入了模糊集的α-紧度的概念.一个L-模糊集G是α-紧的当且仅当它的α-紧度coma(G)=(T).我们还研究了α-紧度的一系列性质.     

基于犹豫模糊二元语义的多属性决策方法

深入研究了犹豫模糊二元语义多属性决策问题。首先利用幂均算子给出了犹豫模糊二元语义集的均值函数,并基于均匀分布概率准则和二元语义的距离测度提出了犹豫模糊二元语义集两两比较的可能度公式,进一步给出了可能度排序公式的性质。针对属性值为犹豫模糊二元语义集的多属性决策问题,提出了一种基于熵权的多属性决策方法。最后结合实际问题,验证了该方法的有效性和可行性。     

一种基于组合不确定型OWA算子的区间数群决策方法

在群决策中,由于决策环境的不确定性,决策者给出区间效信息.基于区间数可能度矩阵公式和互补判断矩阵的排序公式,提出了一种组合不确定型OWA算子,它是不确定型OWA算子的推广.该算子能集结群决策中区间数信息,文中给出了其在应用的具体步骤,最后实例分析说明了该方法的有效性和可行性.     

Neuro-fuzzy based constraint programming

Constraint programming models appear in many sciences including mathematics, engineering and physics. These problems aim at optimizing a cost function joint with some constraints. Fuzzy constraint programming has been developed for treating uncertainty in the setting of optimization problems with vague constraints. In this paper, a new method is presented into creation fuzzy concept for set of constraints. Unlike to existing methods, instead of constraints with fuzzy inequalities or fuzzy coefficients or fuzzy numbers, vague nature of constraints set is modeled using learning scheme with adaptive neural-fuzzy inference system (ANFIS). In the proposed approach, constraints are not limited to differentiability, continuity, linearity; also the importance degree of each constraint can be easily applied. Unsatisfaction of each weighted constraint reduces membership of certainty for set of constraints. Monte-Carlo simulations are used for generating feature vector samples and outputs for construction of necessary data for ANFIS. The experimental results show the ability of the proposed approach for modeling constrains and solving parametric programming problems.     

基于直觉模糊熵权和CC-OWA算子的雷达目标识别模型

为更完整的描述和表达雷达目标类型识别中的目标特征和目标类型之间的关系复杂性和知识缺乏性,通过直觉模糊关系描述,进而将目标识别特征信息转化为直觉模糊集信息.分析了基于直觉模糊集理论的雷达目标类型识别知识建模,揭示了直觉模糊信息的价值可以通过直觉模糊熵刻画,进而提出应用直觉模糊集的熵构造特征直觉模糊信息的权重(直觉模糊熵权),充分利用了目标类型识别知识中隐含的权重信息,并结合CC-OWA算子建立雷达目标类型识别模型与识别步骤,利用一个雷达目标识别实例说明了模型的有效性.