几类广义模糊集的关系

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。     

直觉模糊集转化为模糊集的一次函数方法

以投票模型为例,分析了直觉模糊集向模糊集转化的几种方法,提出了一次函数转化方法.同时,提出以一次函数转化方法中的参数性质作为评价转化方法优劣的标准,并证明了差值修正法满足参数性质,而均值法、比例法和分段比例法均不满足参数性质.然后,给出直觉模糊集向模糊集转化的广义差值修正法,并证明了其满足参数的性质.最后,通过计算实例说明了这些转化方法的优劣.     

双枝模糊集与直觉模糊集的关系(I)

首先就双枝模糊集和直觉模糊集的定义和运算进行了比较和讨论,对于它们不同的地方我们通过重新定义直觉模糊集的一些概念使得双枝模糊集能几乎完全地统一到直觉模糊集上来。从而双枝模糊集就可以成为一种特殊的直觉模糊集,所以需要用双枝模糊集解决的问题也就可以用直觉模糊集来解决了。     

基于直觉模糊集的癌细胞识别方法

为了提高癌细胞识别正确率,弥补机械地以划定数值界限做出判决的缺陷,提出了利用直觉模糊集的概念和方法,并结合医生的先验细胞识别知识,进行癌细胞识别.建立了细胞样本集到症状集,症状集到诊断分类集上的直觉模糊关系.根据合成运算,得到了判断细胞样本所属诊断分类集上的肯定,否定,犹豫程度.最后通过一个示例的学习过程表明,方法能够达到正确识别分类,是合理有效的.并且可以根据医生新的实践经验做出相应的调整,此方法可进行不断地学习,直至达到满意的结果.     

直觉模糊集的扩展原理

基于文[1]给出的直觉模糊集的截集、分解定理和表现定理,利用模糊集的扩展原理,本文建立了直觉模糊集的扩展原理.首先,给出了直觉模糊集的扩展原理及其等价形式;其次,讨论了直党模糊集的扩展原理的有关性质;最后,研究了复合函数的直觉模糊集扩展原理及其性质.     

模糊数直觉模糊集运算的模糊结构元表示

在文[4]提出的模糊数直觉模糊集定义的基础上,将文[2]和[7]定义的区间值直觉模糊集运算推广到模糊数直觉模糊集中.利用模糊数的结构元表示方法,得到了模糊数直觉模糊集运算的简便的结构元表示形式,同时给出这些运算的相关性质及证明.     

双枝模糊集与直觉模糊集的关系(Ⅲ)——分解定理

在重新定义的直觉模糊集的水平截集概念的基础上进一步讨论了双枝模糊集的分解定理与直觉模糊集的分解定理的关系,从而使需要用双枝模糊集解决的问题也就进一步可以用直觉模糊集来解决.     

区间直觉模糊集的相似性测度及其应用

在度量两个集合时,用相似性测度来表示两集合的相似性程度.在度量区间直觉模糊集的相似性程度时,现有的很多方法都没有把犹豫度考虑在内.针对这个问题,根据区间直觉模糊集理论,在Szmidt的区间直觉模糊集的海明距离、规范化海明距离、欧几里得距离、规范化欧几里得距离的基础上.定义了基于Szmidt的区间直觉模糊集的加权海明距离和基于Szmidt的区间直觉模糊集的加权欧几里得距离,分别包含了隶属度,非隶属度和犹豫度,并给出了定理和证明.然后定义了两种区间直觉模糊集的相似性测度.最后将这两种相似性测度应用到模式识别领域.     

模糊数直觉模糊集

定义一种新的模糊数直觉模糊集,同时给出了它的一些运算,并讨论了它与直觉模糊集、区间值直觉模糊集的关系。     

双枝模糊集与直觉模糊集的关系（Ⅱ）——截集

就双枝模糊集的截集定义和运算与直觉模糊集的水平截集定义和运算进行了比较和讨论,对于它们不同的地方我们通过重新定义直觉模糊集的水平截集概念使得双枝模糊集的截集和运算能几乎完全地统一到直觉模糊集的水平截集和运算上来。从而需要用双枝模糊集解决的问题也就进一步可以用直觉模糊集来解决了。     

双枝模糊集与直觉模糊集的关系(II)——截集

就双枝模糊集的截集定义和运算与直觉模糊集的水平截集定义和运算进行了比较和讨论,对于它们不同的地方我们通过重新定义直觉模糊集的水平截集概念使得双枝模糊集的截集和运算能几乎完全地统一到直觉模糊集的水平截集和运算上来.从而需要用双枝模糊集解决的问题也就进一步可以用直觉模糊集来解决了.     

关于区间值直觉模糊集运算性质的注记

针对Atanassov[3]给出的区间值直觉模糊集运算,指出并修正一些区间值模糊集运算的错误性质,有利于以区间值直觉模糊集的进一步研究。     

直觉模糊集运算性质

针对Atanassov(Intuitionistic Fuzzy Sets. Heidelberg: Springer,1999)给出的直觉模糊集运算,指出并修正一些直觉模糊集运算的错误性质,这将有利于对直觉模糊集的进一步研究.     

基于模糊数直觉模糊集的多属性决策方法

对属性权重信息完全未知且属性值为模糊数直觉模糊数的多属性决策问题进行了研究,定义了模糊数直觉模糊数的得分函数,进而提出了一种基于线性规划模型的模糊数直觉模糊多属性决策方法.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

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。     

直觉模糊集的熵公式比较与改进

对现有文献中直觉模糊集的熵公式进行了分类比较.根据熵公式是否描述直觉模糊集的模糊性和直觉性对现有熵公式进行分类,并通过数据分析指出了各类公式的优缺点.最后提出了一个改进的直觉模糊集的熵公式,研究了其性质,与其它熵公式的比较说明了其合理性.此研究可为实际应用中直觉模糊熵公式的选择提供理论依据.     

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。     

直觉模糊集的扩张运算

在 K.Atanassov引进直觉模糊集概念的基础上 ,首先给出乘积的定义和扩张原理 ,并讨论群上的直觉模糊集的并、交等扩张运算 ;其次在两个经典群同态、同构的条件下 ,研究直觉模糊集乘积的扩张运算问题。     

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.     

一种基于直觉模糊集的群决策方法

利用直觉模糊集理论研究专家意见为{满意,不满意,弃权}三种形式的群决策问题.在构建群决策模型的过程中,分如下两种情形分别将专家意见综合为直觉模糊集:一是首先综合单个专家根据各准则给出的方案评估值;二是首先对单个准则综合所有专家给出的方案评估值.由此建立两个群决策模型.对由直觉模糊集表示的群决策结果,利用推广的TOPSIS方法对它们进行排序选优.最后给出一个应用实例.