犹豫模糊集的熵

结合犹豫模糊集自身的模糊性和犹豫性特征,研究犹豫模糊集的熵公理化定义和熵公式.先对犹豫模糊值提出了熵公理化定义和熵公式,在此基础上,定义犹豫模糊集的熵公理化定义和熵公式,从而完善犹豫模糊集的熵理论.最后,将提出的犹豫模糊值的熵公理化定义和熵公式与现有文献中的相关定义进行比较,结果表明所提的熵公式既能反映犹豫模糊值的模糊性,又能反映其犹豫性,具有更强的区分犹豫模糊值不确定性的能力.     

区间直觉模糊集的区间熵和区间相似度

熵和相似度是模糊集理论中很重要的信息度量工具。本文给出了区间直觉模糊集的区间熵和区间相似度的公理化定义,并给出了几个区间熵公式。说明了当熵公式无法区分区间直觉模糊集的不确定时,利用区间熵的优点。讨论了区间熵和区间相似度的关系,给出了由区间熵转化为区间相似度的方法。     

直觉模糊集的单调贴近度及其与熵、包含度的关系

为了比较直觉模糊集贴近度之间的大小,定义并研究直觉模糊集的单调贴近度,探讨其性质,分析其与熵及包含度的关系,进而给出利用熵及包含度构造单调贴近度以及利用单调贴近度构造熵及包含度的方法.     

直觉模糊熵与加权决策算法

直觉模糊熵是直觉模糊集理论中的一个重要概念,反映了直觉模糊集的模糊程度和不确定程度.首先给出一种新的直觉模糊熵,并运用到多属性直觉模糊决策问题中.决策时根据直觉模糊熵计算属性权重,再综合决策者的偏好对各属性权重进行修正,然后使用直觉模糊集结算子和得分函数对方案进行排序,从而获得最优方案.     

基于可能度的一种直觉模糊集相似度测量方法

研究直觉模糊集的相似度测量方法. 首先给出两个直觉模糊数比较的可能度公式及其性质. 在此基础上, 定义两个直觉模糊集间的相似度测量公式, 分析用此公式进行相似度测量的优缺点, 旨为直觉模糊集在决策、模式识别和医疗诊断中的应用提供更为合理的工具.     

直觉模糊集的广义模糊熵

利用模糊补定义了直觉模糊集的广义补集,并讨论了直觉模糊集广义补集的一些性质。在此基础上,给出了直觉模糊集广义模糊熵的公理化定义及几个直觉模糊集广义模糊熵的具体计算公式。此外,本文还研究了直觉模糊集的广义模糊熵与相似性测度之间的关系。     

基于“直觉模糊集的距离测度”的联想

直觉模糊集不同于模糊集的最重要指标是犹豫度.在直觉模糊集的距离定义和公式中应突出体现犹豫度;在直觉模糊集的距离定义中也应包含经典距离的性质—三角不等式.基于论文"直觉模糊集的距离测度",提出直觉模糊集的新距离定义和新公式.应用实例表明,新提出的直觉模糊集的距离公式是实用的.     

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.     

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.     

直觉模糊软集的不确定性度量及其应用

研究了直觉模糊软集的包含度与相似度。首先在直觉模糊软集中利用直觉模糊集在完备有界格上的包含度和相似度的定义,提出直觉模糊值形式的直觉模糊软集的包含度和相似度。然后利用现有的直觉模糊集在完备有界格上的包含度公式,构造参数不同的直觉模糊软集的各种包含度公式。最后利用直觉模糊软集的包含度构造出直觉模糊软集的相似度公式,并利用这种相似度给出一种决策方法,将它应用到受灾后的隧道安全状况判定中。