模糊全半序结构

以Fodor公理为基础，给出一类重要的模糊偏好结构——模糊全半序结构的一个较为一般的定义，同时对其性质进行讨论。     

模糊全序及偏序结构

以Fodor等人对模糊偏好构模的公理化方法的一个特例为基础,给出了模糊全序以及偏序结构的定义,并详细讨论了两个结构的性质。     

T-S-Ferrers性质与区间序指标

集中于T-S-Ferrers性质指标以及与之相关的区间序指标的研究。首先给出T-S-Ferrers性质指标的性质,包括T-S-Ferrers性质指标的等价形式、T-S-Ferrers性质指标与S-强完全指标的关系以及大偏好关系与严格偏好关系的T-S-Ferrers性质指标之间关系。然后定义区间序指标,并讨论区间序指标的性质以及T-S-Ferrers性质与区间序指标之间的关系。     

基于效用函数的模糊数的比较与排序

对相同的模糊数进行比较,不同风险偏好的决策者,会得到不同的结论.效用函数是对风险偏好的度量,因此,模糊数的比较与排序的方法,一定要结合决策者的效用函数来构造.为此,根据效用函数定义了模糊效用函数,在此基础上定义了效用序.之后,证明效用序为全序,进一步利用结构元理论对效用序进行表述.根据效用函数反映风险偏好的程度,对效用序进行分类.这样,决策者对模糊数进行比较时,依据自身对风险偏好程度来选择效用序.     

基于模糊结构元的模糊级数

在文献[1]中提出的模糊结构元概念及文献[4]中的得到的[-1,1]上同序标准单调有界函数类与有界模糊数空间同胚性质基础上,本文给出了基于模糊结构元的模糊数项级数和模糊值函数项级数定义,对其重要性质进行了讨论.     

复模糊函数与模糊复函数的微分及其性质

已有的复模糊函数的微分是由复区间值函数的微分和扩张原理给出的,本文利用模糊结构元理论及模糊数的广义限定运算给出与已有的复模糊函数微分等价的定义,同时给出模糊复函数微分的定义,并讨论其解析性质,给出模糊复函数解析的充要条件.     

模糊数的运算性质及模糊数的距离与极限

通过对零模糊数以及模糊数的序关系的重新定义,使得模糊数与实数有了更相似的运算性质。定义了模糊数的距离,讨论了模数列的极限及性质。     

基于结构元的复模糊数四则运算

运用模糊数的模糊结构元表述理论,引入了区间[-1,1]上单调函数的某些同序单调变换,将复模糊数的加、减、乘、除运算转换为同序单调函数之间的相应运算.解决了以往基于扩张原理运算中的遍历过程带来的极大不便.同时,讨论了模糊结构元线性生成的复模糊数及其运算.     

基于乘型一致性的毕达哥拉斯模糊偏好关系

在乘型一致性区间值模糊偏好关系和乘型一致性直觉模糊偏好关系启发下,研究了乘型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系。首先,将毕达哥拉斯模糊偏好关系转化为两个等价的区间值模糊偏好关系,通过区间值模糊偏好关系的乘型一致性,定义了毕达哥拉斯模糊偏好关系的乘型一致性。其次,研究了乘型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系的若干性质。然后,研究了毕达哥拉斯模糊偏好关系的排序向量,以及求解乘型一致性和非乘型一致型毕达哥拉斯模糊偏好关系排序向量的方法。最后,通过实例说明了求解排序向量的方法是可行有效的。     

[-1,1]上同序单调函数的同序变换群与模糊数运算

定义对称区间[-1,1]上的同序单调有界函数的同序变换,利用文[1]提出的模糊数的结构元表示方法,得到模糊数四则运算的结构元表示以及模糊数运算结果的隶属函数的确定方法。在多数的模糊数运算问题中,结构元的单调变换形式是容易得到的,此时,模糊数的运算将变得非常简单。文中还给出了一个运算的实例。     

A measure-theoretic axiomatization of fuzzy sets

Using measurement theory, this paper examines three empirical structures that underlie the representation of fuzzy sets: the fuzzy membership structure, the fuzzy component structure, and the fuzzy system structure. These qualitative structures justify the use of the standard min-max system to represent fuzzy sets. The results of this study facilitate the development of a sound measurement-theoretic axiomatization of fuzzy systems.     

A Procedure for Decision Making Based on Incomplete Fuzzy Preference Relation

In this paper, we investigate the decision making problem based on fuzzy preference relation with incomplete information. We first introduce incomplete fuzzy preference relation and present some of its desirable properties. We then develop a system of equations. Based on this system of equations, we propose a procedure for decision making based on incomplete fuzzy preference relation, and finally, a numerical example is presented to illustrate the proposed procedure.     

模糊运算和模糊有限元静力控制方程的求解

根据模糊数的区间形式表达和区间运算的性质,给出了模糊数和模糊变量的运算规则.据此并依据区间有限元理论,提出了结构模糊有限元静力控制方程的几种求解方法.方法可根据输入模糊数的隶属函数,给出结构响应量的可能性分布.且计算量小,易于实施.算例分析说明了方法是实用和可行的.     

模糊多属性群决策一致性分析研究

群决策过程中各成员可能以不同的方式给出决策信息,讨论了四种不同决策信息的统一方法,设置了模糊环境下进行一致性判断的准则,介绍了梯形模糊数在群决策过程中的运算方法,举例说明了这种方法的应用步骤.     

Derivation of intuitionistic fuzzy weights based on intuitionistic fuzzy preference relations

This paper proposes linear goal programming models for deriving intuitionistic fuzzy weights from intuitionistic fuzzy preference relations. Novel definitions are put forward to define additive consistency and weak transitivity for intuitionistic fuzzy preference relations, followed by a study of their corresponding properties. For any given normalized intuitionistic fuzzy weight vector, a transformation formula is furnished to convert the weights into a consistent intuitionistic fuzzy preference relation. For any intuitionistic fuzzy preference relation, a linear goal programming model is developed to obtain its intuitionistic fuzzy weights by minimizing its deviation from the converted consistent intuitionistic fuzzy preference relation. This approach is then extended to group decision-making situations. Three numerical examples are provided to illustrate the validity and applicability of the proposed models.     

F幂群的性质与结构

文[1]首次提出了F幂群的概念，并讨论了F幂群的基本结构及同态问题。本文进一步系统地讨论了F幂群的性质与结构。     

加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系

在模糊偏好关系两种等价的加型一致性概念基础上,通过简单的数学证明,分析了区间值模糊偏好关系、直觉模糊偏好关系的相应的两种加型一致性并不是等价的.然后,在加型一致性直觉模糊偏好关系的启发下,构造了可以与毕达哥拉斯模糊偏好关系相互转换的两个区间值模糊偏好关系,并利用它们的加型一致性,定义了加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系,并分析了其与杨艺等定义的加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系的关系.其次,研究了加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系的性质以及毕达哥拉斯模糊偏好关系的满意一致性,并给出满意一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系下的方案优劣排序算法.最后,通过两个计算实例说明了排序算法可行有效.     

Consistency analysis of triangular fuzzy reciprocal preference relations

In order to simulate the uncertainty associated with impression or vagueness, a decision maker may give her/his judgments by means of triangular fuzzy reciprocal preference relations in the process of decision making. The study of their consistency becomes a very important aspect to avoid a misleading solution. Based on the reciprocity property, this paper proposes a new definition of consistent triangular fuzzy reciprocal preference relations. The new definition is different from that reduced by consistent fuzzy reciprocal preference relations proposed by Buckley (1985). The properties of consistent triangular fuzzy reciprocal preference relations in the light of the new definition are studied in detail. In addition, the shortcomings of the proof procedure of the proposition given by Wang and Chen (2008) are pointed out. And the proposition is reproved by using the new definition of consistent triangular fuzzy reciprocal preference relations. Finally, using the (n − 1) restricted comparison ratios, a method for obtaining consistent triangular fuzzy reciprocal preference relations is proposed, and an algorithm is shown to make a consistent decision ranking. Numerical results are further calculated to illustrate the new definition and the obtained algorithm.