基于距离的区间值Vague集的相似度量

分别利用平均值和Hausdorff测度将基于距离的实数型Vague集的相似度方法扩展到区间值Vague集上,比较各种方法的优缺点.填补了i-v Vague值(集)的相似度方法研究的空白.并通过例子说明利用Hausdorff测度度量距离得到的相似度量方法比用区间中值得到的相似度效度高.     

基于犹豫中智集的多属性决策方法

本文将中智集和犹豫模糊集融合给出了犹豫中智集的概念,并在欧氏距离和余弦相似度公式的基础上构造了中智集的相似度测量公式.然后,给出了犹豫中智集的相似度的概念和计算公式.基于犹豫中智集的相似度给出一种处理犹豫中智环境下多属性决策问题的方法,并结合实例对决策方法的可行性与有效性进行检验.     

三度正规双凯莱图与双正规凯莱图（英文）

一个图称为群G上的凯莱图(或双凯莱图),如果它的自同构群有一个同构于G的半正则子群在图的顶点集合上作用有一个(或两个)轨道.称群G上的凯莱图或双凯莱图r是正规的,如果群G在图r的全自同构群中是正规的.称群G上的凯莱图Γ为双正规的,如果Aut(Γ)的包含在G中的极大正规子群在G中的指数为2.由定义可知,每个双正规凯莱图都是正规双凯莱图.本文给出了三度正规双凯莱图同时也是双正规凯莱图的一个刻画.作为应用,给出了2p³阶的三度非正规凯莱图的分类,这里p>3为素数.     

Smooth正规子群

Mustafa Demirci在文[2]及[3]中分别引入了smooth群与smooth子群的概念，本文在此基础上给出了smooth正规子群及其ε-商群的定义，并通过smooth同余得到smooth正规子群的一个刻画。     

正规函数与正规族

研究了正规函数与正规族之间的联系,利用分担集合的方法得到一族满足特殊性质p的正规函数,同时利用分担值的方法得到了一个较已有结论更为一般的结果。     

代数体函数的正规定理

为克服代数函数多值的困难,我们定义了一种新的“距离”,运用它我们证明了一个正规定理,代数体函数族{fj}在区域D上是正规的,当且仅当{fj}是等度连续的。     

有限域上最优正规基的乘法表

本文给出了有限域上最优正规基乘法表的一个计算方法,改进了孙琦的相应结果.在有限域上椭圆曲线密码体制的应用中,本文给出的算法是非常有效的.     

Banach空间中线性流形上的度量投影的表达式

借助于正规对偶映射,建立了一般Banach空间中线性流形上的(集值)度量投影存在的 充要条件,同时给出了度量投影的表达式和点到线性流形上的距离公式.这些本质地推广和改进了 王玉文和于金凤在空间自反、严格凸和光滑强假定下的相应结果.     

(λ,μ)Vague群

进一步研究Vague群。首先,给出Vague集和Vague群的几个性质;其次,引入(λ,μ)Vague群、(λ,μ)Vague正规群、(λ,μ)Vague正规化子、(λ,μ)Vague中心化子的概念,研究了它们的一些等价条件和在同态条件下像与原像的性质。     

Vague集TOPSIS方法在方案优选中的应用

指出Vague集理论中现有距离度量的不足之处以及Vague集距离度量的基本准则,建立新的距离公式,给出建立在该距离公式基础上的TOPSIS方法,并将其应用到方案选优的实例中,得到合理的结论.     

直观模糊集的熵、距离测度、相似测度及它们的关系

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.     

Vague集相似度量模型

Vague集的相似度量在模糊推理、模式识别、聚类分析、决策分析等领域的广泛运用,要求所建立的vague集相似度量模型具有较高的区分度及度量结果合乎人的直觉.基于此要求,首先对已有Vague值的相似度量模型在区分度上的不足进行了分析.然后,在分析地基础上,提出了vague值的相似度量建模须考虑的因素.最后建立了Vague集的相似度量模型.数值实验表明,新模型具有较好的区分度,能克服已有模型在区分度上的不足.     

粗糙Vague集及其相似度量

对粗糙V ague集的基本操作和性质进行了研究。另外,对粗糙V ague集的相似度量问题进行研究,首先构造一种粗糙V ague值的相似度函数并给出其基本性质,然后给出一种粗糙V ague集的相似度函数以及一种粗糙V ague集的加权相似度函数。     

直觉模糊集之间的距离测度

介绍了直觉模糊集之间距离测度公理化的定义,引入了一些新的距离测度并给出了这些距离测度性质的证明.讨论了相似测度与距离测度之间的关系.最后,指出直觉模糊集距离测度在模式识别中的应用.     

基于Vague集的群决策方法研究

首先介绍了Vague集的基本概念,将直觉模糊集的一些运算规则重新在Vague集上作了定义,提出用Vague值表示的九级语言术语集.接着指出衡量Vague集(值)相似度要考虑的三个因素,提出了新的度量方法.在同时考虑专家决策结果的一致性和专家权重的基础上,提出了汇总各专家Vague意见的方法.最后以一个案例说明了所提出的方法.     

关于粗糙模糊集的相似度量

基于对不确定性信息处理的背景,定义了粗糙模糊值与粗糙模糊集的相似度量,研究了它们的有关性质.     

Hidden Regular Variation, Second Order Regular Variation and Asymptotic Independence

We survey the related asymptotic properties of multivariate distributions; (i) asymptotic independence, (ii) hidden regular variation, and (iii) multivariate second order regular variation. Connections and implications are discussed. The point of view of convergence of measures is emphasized in formulations because we are interested in the concepts being coordinate system free, whenever possible.     

Generalized hesitant fuzzy synergetic weighted distance measures and their application to multiple criteria decision-making

The purpose of this paper is to present a generalized hesitant fuzzy synergetic weighted distance (GHFSWD) measure, which is based on the generalized hesitant fuzzy weighted distance (GHFWD) measure and the generalized hesitant fuzzy ordered weighted distance (GHFOWD) measure proposed by Xu and Xia [Z. Xu, M. Xia, Distance and similarity measures for hesitant fuzzy sets, Inf. Sci. 181 (2011) 2128–2138.], and investigate its some desirable properties and special cases. The GHFSWD measure not only generalizes both the GHFWD and GHFOWD measures as well as the common hesitant fuzzy distance measures, but also reflects the importance degrees of both the given individual distances and their ordered positions. Then, based on the defined notions of positive ideal hesitant fuzzy set and negative ideal hesitant fuzzy set, we utilize the proposed GHFSWD measure to develop a method for multiple criteria decision making with hesitant fuzzy information. The method is flexible because it allows decision makers to provide preference with hesitancy and determine different decision results by choosing different decision strategies. Finally, a numerical example is provided to illustrate the feasibility and practicality of the proposed method.     

基于直觉犹豫模糊集的TOPSIS法

直觉犹豫模糊集集成了直觉模糊集和犹豫模糊集的优势,能更有效地刻画决策者偏好不一致的情况。距离测度一直是研究的热点问题,但尚没有文献研究直觉犹豫模糊集间的距离测度,因此本文定义了直觉犹豫模糊集间的Hamming距离、Euclidean距离和广义距离,同时考虑每个元素的权重,定义了加权距离。犹豫度是直觉犹豫模糊集的重要特性,因此在考虑犹豫度的基础上,又定义了一些距离测度。这些距离测度不仅考虑了直觉犹豫模糊数间的差异,同时考虑了犹豫度的影响,决策者可以根据对直觉犹豫模糊数和犹豫度之间偏好的不同,设置不同的偏好值得到距离测度。然后基于这些距离测度,又提出了直觉犹豫模糊环境下的TOPSIS法。最后通过实例说明了所提出的TOPSIS法的合理性与实用性。