基于Hausdorff测度直觉模糊数距离度量的直觉模糊数序列极限研究

为了更深入地研究直觉模糊理论,构建直觉模糊数序列极限分析模型,在直觉模糊数、直觉模糊距离度量研究探讨的基础上给出了基于Hausdorff测度直觉模糊数距离度量的直觉模糊数序列的定义并对其极限及性质进行了重点研究,对直觉模糊数序列分析理论的研究具有重要的理论意义.     

不完整信息下的直觉模糊软集群决策方法

为了解决具有不完整信息的直觉模糊软集多属性群决策方法的问题,首先在模糊软集和直觉模糊软集的基础之上推广已有软集中缺失数据的填补方法,用来确定不完整信息的填补值。不同决策者的权重值由直觉模糊软集的距离来确定,参数的权重值由熵度量来确定。在群决策的过程中,借助直觉模糊软矩阵集成运算公式,将不同决策者的决策矩阵集成为综合决策矩阵。然后根据对象得分值的不同实现决策。最后,给出实例分析,验证了该方法在实际中有广泛的应用。     

基于直觉模糊相似度量的群决策专家水平评判方法

针对基于直觉模糊信息的多属性群决策专家水平评判问题提出了理想矩阵分析法.在引入多属性群决策直觉模糊信息体(即决策信息体)和直觉模糊相似度量的基础上,通过计算决策矩阵与正、负理想矩阵之间的相似度,提出了基于直觉模糊相似度量的理想矩阵分析法,并利用该方法对算例中的专家评判水平进行排序,通过比较统计分析法和直觉模糊熵分析法说明该方法的可行性和有效性.     

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.     

一种基于不完备直觉模糊信息的TOPSIS方法

多属性决策过程中,每个方案的属性值有时体现为由直觉模糊数所刻划的语言变量,通过定义直觉模糊数间的距离,首先提出了基于直觉模糊数的TOPSIS方法;其次,考虑到在实际问题中往往会遇到不完备直觉模糊信息的事实,提出一种将不完备直觉模糊数完备化的方法,并建立了基于不完备直觉模糊信息的TOPSIS方法,同时通过实例说明该方法的有效性以及在多属性决策中的应用.     

一种直觉模糊多属性群决策方法及其在群决策中的应用

对以直觉模糊数形式表示的信息和属性权重完全未知的多属性群决策问题进行了研究.提出了一种基于熵值的直觉模糊数距离测度方法,同时对传统的比较得分函数和精确函数的直觉模糊数排序方法进行了改进,定义了一种新的排序公式;进而利用此距离度量公式,引入到基于直觉模糊数之间距离的离差最大化方法中,确定属性的权重,提出了一种基于属性权重完全未知的直觉模糊多属性群决策方法.最后,将此方法运用在ERP选型中.     

以直觉模糊熵改进权重的模糊数据关联算法

针对多中心点的观测数据存在不确定性的问题,首先将观测数据和预测数据进行直觉模糊化,然后利用直觉模糊熵改进直觉模糊集的数据权重,再计算直觉模糊集之间的加权距离以获得观测与预测数据的隶属度,最后依次搜索最大隶属度实现观测与预测的关联.通过实例将改进的直觉模糊C-均值聚类(IFCM)算法应用于数据关联计算,计算结果表明,存在模糊观测数据情况下,可以比较好的处理距离的权重信息,并得到更好的处理结果,实例证明算法是可行的.     

直觉模糊模型检测在工程决策上的应用

将直觉模糊Kripke结构扩展到加权直觉模糊Kripke结构,将直觉模糊计算树逻辑诱导到加权直觉模糊计算树逻辑;研究在此之上的直觉模糊期望测度和多属性工程决策问题。用加权直觉模糊Kripke结构的权值自然地刻画了工程问题中的成本和收益,直觉模糊测度量化工程进展的不确定性,用加权直觉模糊计算树逻辑描述不确定性工程属性约束。给出了基于直觉模糊模型检测的多属性工程寻优算法,并讨论了算法的复杂度。     

基于模糊二元运算的直觉模糊群

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。     

直觉模糊事件概率测度熵

针对模糊熵对不确定系统描述的缺陷,引入直觉模糊事件及其概率测度的概念,并给出了直觉模糊子集概率测度熵的定义,运用直觉模糊事件及其概率测度的基本性质,推导出了直觉模糊概率测度熵的一些基本定理,为不确定信息的描述和处理提供新的思路.     

Information granulation and uncertainty measures in interval-valued intuitionistic fuzzy information systems

Information granulation and entropy are main approaches for investigating the uncertainty of information systems, which have been widely employed in many practical domains. In this paper, information granulation and uncertainty measures for interval-valued intuitionistic fuzzy binary granular structures are addressed. First, we propose the representation of interval-valued intuitionistic fuzzy information granules and examine some operations of interval-valued intuitionistic fuzzy granular structures. Second, the interval-valued intuitionistic fuzzy information granularity is introduced to depict the distinguishment ability of an interval-valued intuitionistic fuzzy granular structure (IIFGS), which is a natural extension of fuzzy information granularity. Third, we discuss how to scale the uncertainty of an IIFGS using the extended information entropy and the uncertainty among interval-valued intuitionistic fuzzy granular structures using the expanded mutual information derived from the presented intuitionistic fuzzy information entropy. Fourth, we discovery the relationship between the developed interval-valued intuitionistic fuzzy information entropy and the intuitionistic fuzzy information granularity presented in this paper.     

直觉模糊集的距离测度

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。     

模糊多属性决策的直觉模糊集方法

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。     

基于区间值直觉模糊集的TOPSIS多属性决策

基于区间值直觉模糊集,提出了一种新的TOPSIS模糊多属性决策方法。首先介绍区间直觉模糊集的概念,定义了两个区间值直觉模糊集之间的距离;然后根据TOPSIS方法的原理,定义了两个区间值直觉模糊集的接近系数,通过计算备选方案到区间值直觉模糊正理想解和负理想解的距离来确定接近系数,从而判断备选方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的有效性和具体计算过程。     

区间值直观模糊集的相似测度和距离测度

对现有的模糊集和直观模糊集的相似测度和距离测度的公理化定义进行分析,并做出改进;然后提出区间值直观模糊集的相似测度和距离测度的公理化定义,并各引入它们的一种计算方法;最后给出区间值直观模糊集的相似测度和距离测度在模式识别中的一个应用实例.     

凸直觉模糊映射

在模糊数、凸模糊映射和凸直觉模糊集定义基础上,给出了直觉模糊数及其序的定义,给出了凸直觉模糊映射的定义并讨论其有关性质,在此基础上,研究了凸直觉模糊规划问题。     

基于直觉模糊集的多属性决策方法

对基于直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究,引入了直觉模糊数的得分函数、直觉模糊正理想点和负理想点,然后给出了基于TOPSIS的多属性决策方法,通过计算各备选方案的得分向量与直觉模糊负理想点得分向量之间的距离来确定各备选方案的综合评价指数,进而判断方案的优劣次序.最后,通过一个具体的实例分析说明了该方法的有效性与具体应用过程.     

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。     

直觉模糊子环及其同构

利用既约集合套讨论了直觉模糊子环和直觉模糊理想的一些性质,并在两个经典环同态与同构意义下,定义了直觉模糊商环,商直觉模糊子环,以及直觉模糊子环的直和,并讨论了其相关性质.