(α,β)-勾股模糊数广义系统北大核心

为了进一步研究模糊数直觉模糊广义系统,在T-S模糊系统和勾股模糊集的基础上首次提出了(α,β)-勾股模糊数广义系统。然后研究了这类系统的稳定性,讨论了(α,β)-勾股模糊数广义系统和T-S模糊系统的关系。其次,深入研究了(α,β)-勾股模糊数广义系统的控制器和(α,β)-勾股模糊数广义系统的稳定性。(α,β)-勾股模糊数广义系统将是一个新的研究方向,将成为解决实际问题的一种通用方法。最后,通过实例说明了该方法的有效性。     

区间灰数直觉模糊集及其G-TOPSIS模糊多属性决策方法

提出以区间灰数为隶属度、非隶属度和犹豫度的区间灰数直觉模糊集概念,定义了两个区间灰数直觉模糊集之间的距离.对于以灰直觉模糊数为属性值的模糊多属性决策,依据经典TOPSIS准则,提出了基于区间灰数直觉模糊集的模糊多属性决策方法G-TOPSIS.其包含两种方法:一是将区间灰数白化后,按直觉模糊集的TOPSIS方法进行;一是基于区间灰数直觉模糊距离的TOPSIS方法.示例分析表明了两种方法的有效性与一致性.     

模糊数直觉模糊集运算的模糊结构元表示

在文[4]提出的模糊数直觉模糊集定义的基础上,将文[2]和[7]定义的区间值直觉模糊集运算推广到模糊数直觉模糊集中.利用模糊数的结构元表示方法,得到了模糊数直觉模糊集运算的简便的结构元表示形式,同时给出这些运算的相关性质及证明.     

求解一类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的新方法北大核心CSCD

文章对带有Choquet积分的直觉模糊联盟合作博弈Shapley值进行了研究.通过证明一类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值满足单调性条件,给出该类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的简单计算方法.该方法是由区间特征函数的上下界直接计算得出直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的上下界,避免了区间数减法.此外,文章又进一步对该类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的性质进行了证明.最后通过数值实例说明该方法的适用性和有效性.     

区间值直觉模糊超子群

在K.Atanassov引进区间值直觉模糊集的基础上,给出了区间值直觉模糊超子群的定义,刻画了其特征结构,研究了这类区间值直觉模糊超群的同态像及原像等问题.同时,讨论了区间值直觉模糊超子群与区间值直觉模糊子群的关系.     

区间直觉模糊数的序优先度及其在群评价中的应用

区间直觉模糊数是处理模糊问题的一种准确且细腻的信息表达形式,其排序方法也是当今研究的热点问题之一.基于范数理论,提出一种新的概念:区间直觉模糊数的序优先度,给出相应的序优先度的计算公式,并探讨了区间直觉模糊数的序优先度的一些性质,同时给出基于区间直觉模糊数的序优先度的群评价算法,最后结合实例表明本文提出的方法是有效、可行的.     

基于Choquet积分的直觉模糊联盟合作博弈的Shapley值

本文针对联盟是直觉模糊集的合作博弈Shapley值进行了研究.通过区间Choquet积分得到直觉模糊联盟合作博弈的特征函数为区间数,并研究了该博弈特征函数性质。根据拓展模糊联盟合作博弈Shapley值的计算方法,得到直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的计算公式,该计算公式避免了区间数的减法。进一步证明了其满足经典合作博弈Shapley值的公理性。最后通过数值实例说明本文方法的合理性和有效性。     

区间直觉模糊数的新得分函数及其在多属性决策中的应用

通过对区间直觉模糊数的犹豫区间进行讨论,提出了区间直觉模糊数的新得分函数和精确函数,并讨论新的得分函数具有的性质,在此基础上给出了区间直觉模糊数的一种新的排序方法.进而,结合区间直觉模糊加权平均算子给出了属性值为区间直觉模糊数的多属性决策方法,并通过算例阐明该方法的可行性和有效性.     

广义多值直觉模糊软集及其在多属性决策中的应用

软集理论作为一种处理不确定问题的数学新工具弥补了传统模糊理论在参数工具上的不足。本文将广义模糊软集与多值直觉模糊集相结合,提出了广义多值直觉模糊软集的概念,给出了广义多值直觉模糊软集的交、并、补、“且”、“或”运算的概念,并基于这些概念研究其若干相关性质。此外,还将广义多值直觉模糊软集应用到多属性决策问题中去,给出相应的算法。并进行实例分析说明该决策方法的可行性和有效性。     

基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策法

对基于区间直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究。给出了区间直觉模糊数之间的距离公式,并定义了区间直觉模糊正、负理想点,进而提出了一种基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策方法。最后进行了实例分析。     

基于区间粗糙直觉模糊数的多属性决策方法

研究了区间粗糙直觉模糊多属性决策。探讨了区间粗糙直觉模糊数的运算法则及其性质;定义了区间粗糙直觉模糊数的得分函数和精确函数,进而给出其排序方法;给出了区间粗糙直觉模糊数的变权算术平均和变权几何平均算子,并且建立了区间粗糙直觉模糊数的多属性决策模型;实例验证了所提出决策方法的有效性。     

基于广义判断形式的模糊排序方法

广义判断下的ＡＨＰ（ＧＪＡＨＰ）是一种广义ＡＨＰ。它是在研究不完全信息下的决策排序问题时，通过构造广义判断矩阵的数学模型而建立的一种广义ＡＨＰ。本文应用集值统计的方法，在区间判断标度基础上确定模糊判断矩阵元素的正模糊数表示。给出了基于模糊区间数排序权值向量的特征根算法。讨论了Ｆｕｚｚｙ环境下求解各种判断形式的模糊排序权值向量的方法。     

离散区间二型模糊双线性时滞系统的稳定控制

本文研究了带有常时滞的离散时间二型模糊双线性系统的状态反馈控制问题.首先,考虑隶属函数的不确定性,将非线性系统建模为区间二型模糊双线性系统.其次,基于Lyapunov稳定性理论,提出了区间二型模糊状态反馈控制准则,以保证区间二型模糊双线性闭环系统的稳定性.控制器的设计可以通过序列线性规划矩阵方法求解得到.最后,通过数值...     

梯形直觉模糊数排序方法及在多属性决策中应用

基于梯形直觉模糊数的值和模糊度两个特征,一类梯形直觉模糊数的排序方法被研究.首先,给出了梯形直觉模糊数的定义、运算法则和截集.其次,定义了梯形直觉模糊数关于隶属度和非隶属度的值和模糊度,以及值的指标和模糊度的指标.最后,给出了梯形直觉模糊数的排序方法,并将其应用到属性值为梯形直觉模糊数的多属性决策问题中.     

模糊数直觉模糊集

定义一种新的模糊数直觉模糊集,同时给出了它的一些运算,并讨论了它与直觉模糊集、区间值直觉模糊集的关系。     

直觉模糊联盟合作博弈的非线性规划模型

本文研究联盟是直觉模糊集的合作博弈。首先,给出直觉模糊联盟的定义,并根据Choquet积分的直觉模糊形式,得到直觉模糊联盟合作博弈的区间值特征函数,进一步证明直觉模糊联盟合作博弈的区间值特征函数具有超可加性、凸性、弱超可加性. 其次根据区间数的闵可夫斯基距离、区间数的排序及损失函数的定义,建立直觉模糊联盟合作博弈的非线性规划模型,并对其求解得到最优分配. 最后给出一个具体的事例说明本文所建立的模型的合理性和有效性。     

基于区间值模糊剩余蕴含算子的广义区间值模糊粗糙集模型

把粗糙集理论和区间值模糊集理论结合起来,利用粗糙集理论的构造性方法,提出了一种广义区间值模糊粗糙集理论模型。首先,利用区间值模糊剩余蕴含算子和它的对偶算子,定义了一种广义上下区间值模糊粗糙集近似算子。然后,利用该蕴含算子的性质,讨论了该模型上下近似算子的一系列性质。最后,确立了一些特殊的区间值模糊关系和区间值模糊粗糙集近似算子的联系。     

区间直觉正态模糊数集成算子及其在决策中的应用

研究了区间直觉正态模糊数(IVINFN)决策信息及其集成算子。首先,定义了区间直觉正态模糊数的概念,提出了运算法则;其次,给出了区间直觉正态模糊数诱导有序加权平均(IVINFN-IOWA)算子和区间直觉正态模糊数诱导有序加权几何(IVINFN-IOWGA)算子的概念,探讨了其性质;在此基础上,分别定义了基于均值和标准差的区间直觉正态模糊数的得分函数和精确函数,给出其排序方法。最后,针对属性值为区间直觉正态模糊数且权重已知的多属性决策问题,给出了其决策方法,并进行了实例分析,结果表明该决策方法是有效的。     

一种新的粗糙集模型及其应用

提出了一种新的基于区间直觉模糊关系和区间直觉模糊数的粗糙集模型.首先,介绍了区间直觉模糊集,区间直觉模糊关系和区间直觉模糊数等概念.然后,利用区间直觉模糊关系和区间直觉模糊数定义了一种新的粗糙集模型,并给出一些基本性质.最后将该模型应用于临床诊断系统中.实例验证了该粗糙集模型的有效性和实用性.     

基于二型直觉模糊信息的多属性决策方法

模糊数直觉模糊集是直觉模糊集和区间数直觉模糊集的拓展,本文提出了二型直觉模糊数概念,对基于二型直觉模糊信息的多属性决策进行了研究.以结构元理论为基础,给出了二型直觉模糊数的距离公式,然后定义了二型直觉模糊正、负理想点,进而给出了一种基于二型直觉模糊数的多属性决策的步骤.最后通过实例来证明其有效性.