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模糊熵是度量模糊集的非常重要的指标,而广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广.本文首先介绍了模糊集的广义模糊熵和包含度的定义,重点研究了包含度的性质,给出了广义模糊熵与包含度之间的相互诱导关系. 相似文献
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针对现有广义直觉模糊指标的构造并未利用直觉模糊集广义补算子的不足,本文首先利用直觉模糊广义补算子给出了一种新的广义直觉模糊指标的构造法,其次对广义直觉模糊指标所具有的性质进行了严格证明,最后将其用于图像阈值化分割并给出其直觉模糊广义补算子参数的选取方法.实验结果表明,本文所提出的广义直觉模糊指标构造法是有效的,对于光照不均匀图像能获得满意的分割效果. 相似文献
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基于模糊熵的直觉模糊多属性群决策方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对专家权重未知、专家判断信息以直觉模糊集给出的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.通过定义直觉模糊集的模糊熵计算专家判断信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重.然后定义直觉模糊集的模糊交叉熵确定备选方案距理想方案和负理想方案的距离,再根据加权算术算子集结专家的判断信息,得到方案的排序.最后,通过一个实例分析验证了方法的有效性. 相似文献
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广义模糊熵及其诱导的区别度 总被引:3,自引:3,他引:0
广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广,本文给出广义模糊熵的公理化定义 ,基于σ-广义模糊熵,讨论了广义模糊熵和区别度的相互诱导关系. 相似文献
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一种广义模糊补运算和相应的广义模糊熵 总被引:2,自引:1,他引:1
介绍广义模糊补的公理化定义,给出一种构造广义模糊补的方法,运用此方法构造出一种性质良好的广义模糊补;在此基础上提出一种广义模糊熵,这种广义模糊熵的最大值点可以在(0,1)开区间内自由移动。给出一类广义模糊熵的计算公式,便于实际应用。 相似文献
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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. 相似文献
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《数学的实践与认识》2013,(18)
在论述区间灰数直觉模糊集概念基础上,提出了区间灰数直觉模糊关系(IGIFS关系)与区间灰数直觉模糊等价关系概念,定义了基于区间灰数直觉模糊关系环境下的区间灰数直觉模糊粗糙集模型,并讨论了相关性质.在界定了区间灰数直觉模糊集关于区间灰数直觉模糊数截集概念的基础上,定义了区间灰数直觉模糊粗糙集上、下截集近似,给出了区间灰数直觉模糊粗糙集的截集表现定理. 相似文献
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直觉模糊集的距离测度是两个直觉模糊集差异性大小的度量,许多学者围绕其公理化定义和具体表达公式做了大量的工作,并且被广泛应用在多属性决策、模式识别等许多方面。基于直觉模糊集距离测度的公理化定义,本文对一些学者提出的距离测度公式进行了探讨,并给出了几种一般化构造形式。 相似文献
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经过近五十年的发展,模糊集在理论与应用两个领域的研究都已经取得长足的进展,特别地,在模糊决策等应用领域,涌现了几类重要的广义模糊集,包括区间值模糊集,直觉模糊集,区间值直觉模糊集,II型模糊集,Vague集,灰集等。本文简要介绍关于这些广义模糊集之间关系的研究成果,以及国外关于直觉模糊集术语问题的争议。 相似文献
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为了使直觉模糊群也具有经典的结构,首先给出经典集合G的一种直觉模糊二元运算,利用这种直觉模糊二元运算定义了直觉模糊群,讨论这种直觉模糊群的一些性质,并给出直觉模糊群的两种等价定义。由于直觉模糊群具有和群一样经典的结构,因此,使直觉模糊代数的深入研究有了充分的理论基础。 相似文献
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熵、距离测度和相似测度是模糊集理论中的三个重要概念.首先系统地给出了直观模糊集的熵、距离测度和相似测度的公理化定义,并讨论了它们之间的一些基本关系.然后在距离测度公理化定义的基础上产生了一些新的直观模糊集的熵公式. 相似文献
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h-半正则广义直觉模糊duo半环 总被引:1,自引:1,他引:0
通过在半环上引入具有边界值的直觉模糊h-理想和h-双理想,给出了一种广义直觉模糊duo半环,并在半环满足h-半正则性的前提下,对广义直觉模糊duo半环的性质进行了讨论. 相似文献
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发现直觉模糊数可能度的传统定义考虑的因素不全面,计算结果不太符合常理,提出基于均匀分布的直觉模糊数可能度定义,得到相对简单且精确的可能度计算公式;证明可能度的传统定义不稳定;探索多属性直觉模糊集利用可能度进行决策的方法.最后,运用多属性直觉模糊集决策实例,既验证基于均匀分布的可能度定义的优越性,又验证可能度传统定义的不稳定性和不能敏锐区别方案间的差别,难以得到最优决策,甚至可能导致错误决策. 相似文献
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模糊多属性决策的直觉模糊集方法 总被引:11,自引:1,他引:10
基于直觉模糊集理论,提出了一种新的TOPSIS方法来研究模糊多属性决策问题。首先,根据直觉模糊集的几何意义,定义了两个直觉模糊集之间的距离,且每个备选方案的评价值用直觉模糊值表示;然后,根据TOPSIS原理,通过计算备选方案到直觉模糊正理想解和负理想解的距离,来确定备选方案的综合评价指数,以此判断方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例说明该方法的有效性和具体应用过程。 相似文献