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讨论基于R0蕴涵算子的模糊概念学习,建立基于该算子的内涵映射和外延映射, 讨论这两个映射的一些性质;通过这两个映射,从具有模糊属性的数据表中进行概念学习;并将R0 算子与其它蕴涵算子进行比较. 相似文献
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L*是区间值模糊与Atanassov意义下的直觉模糊集的基本格。本文首先基于单位区间上的三角模与三角余模,引入L*上两组对偶的二元聚合算子,然后,类似于剩余蕴涵与强蕴涵的构成方法,利用引入的对偶聚合算子生成几类L*上的蕴涵,并对其性质进行讨论。 相似文献
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利用模糊推理建立了一种基于输入-输出数据构造联合概率密度函数的方法.首先,将一组单输入-单输出数据转换成模糊推理规则,通过选择适当的模糊蕴涵算子生成模糊关系,再利用这种模糊关系求出二维随机变量的联合概率密度函数.当将模糊蕴涵分别取为Larsen蕴涵和Mamdani蕴涵时,分别得到了两种具体的概率密度函数(称之为Lars... 相似文献
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针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于加权区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(WIVITFBM)算子的决策方法.首先,基于IVITFN的运算法则和Bonferroni平均(BM)算子,定义了区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(VITFBM)算子和WIVITFBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于WIVITFBM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。最后通过MAGDM算例验证了该算子的有效性与可行性。 相似文献
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为更大程度的保留决策信息的原始性,针对决策过程决策信息的聚合、备选方案的比选问题,提出一种基于集成算子改进得分函数的区间直觉模糊多属性决策方法。首先,构建各决策者区间直觉模糊集评分矩阵,并根据模糊熵获得各决策者权重。其次,利用区间模糊集集成算子得到区间直觉模糊综合决策矩阵,进而选择Hamming距离表示方法,建立总离差最大化为目标的最优化模型客观确定属性权重。然后,基于得分函数的定义及性质将原始得分函数进行改进,获得各方案的得分区间矩阵,并将其与决策者属性进行综合得到综合得分区间。最后,根据区间数中心和半径的全序关系对方案的距离,计算每个方案的最终得分,并通过某公司选择投资企业算例验证该方法的可行性和有效性。 相似文献
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本文基于一般的聚合算子,提出一类新的模糊蕴涵,称之为广义剩余蕴涵.广义剩余蕴涵是模糊逻辑中十分重要的剩余蕴涵的自然推广.我们进一步讨论这类蕴涵的基本性质,并且探究广义剩余蕴涵与由模糊合取生成的蕴涵之间的关系,并证明这两类蕴涵为不同的蕴涵.这些结果在模糊逻辑与模糊决策之间建立了新的联系. 相似文献
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《模糊系统与数学》2016,(4)
以熵理论为基础,针对属性权重和时间权重完全未知的动态多属性区间直觉模糊决策问题,首先针对现有区间直觉模糊熵公理化定义的缺陷进行了分析,提出一种改进的区间直觉模糊熵的公理化定义,并据此构造了区间直觉模糊熵的一个新的计算公式;其次,利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重;再次,基于时间度体现对近期数据的重视程度的基础上,利用时间权向量的信息熵为优化目标来确定时间权重;然后,利用区间直觉模糊几何加权算子进行集结,并利用区间直觉模糊集的排序函数对决策方案进行排序和择优。最后,通过一个实例分析,表明本文提出的方法的可行性和有效性,为动态多属性区间直觉模糊决策问题提供了一种新的方法和思路。 相似文献
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对直觉三角模和直觉三角余模的性质进行研究,提出由此生成的直觉伴随对和直觉余伴随对的概念,讨论它们在直觉模糊区域上的性质,给出与直觉三角模相伴随的剩余型直觉蕴涵算子一种统一形式,最后根据直觉模糊蕴涵算子与模糊蕴涵算子的关系给出四类直觉模糊蕴涵算子的具体形式. 相似文献
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本文从直观优化思想出发,提出一种逐点优化模糊推理方法,称之为POFI方法. 首先分别给出了基于POFI方法的Mamdani蕴涵算子、代数积蕴涵算子和Zadeh蕴涵算子的FMP算法与FMT算法中寻求推理后件(或前件)的计算表达式.然后分别获得了基于POFI方法的Mamdani蕴涵算子模糊控制器、代数积蕴涵算子模糊控制器、Zadeh蕴涵算子模糊控制器及加乘算子模糊控制器的插值表示,由此发现这些模糊控制器具有函数逼近的泛性.其次指出在基于POFI方法的单输入单输出情况下,Mamdani蕴涵算子模糊控制器、代数积蕴涵算子模糊控制器及加乘算子模糊控制器三者相互等效,并且在基于POFI方法的双输入单输出情况下,Mamdani蕴涵算子模糊控制器与代数积蕴涵算子模糊控制器是等效的. 相似文献
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针对在信息集成时, 需要考虑输入变量之间的相互影响以及专家评价值为区间犹豫模糊信息的多属性决策问题, 提出一种基于区间犹豫模糊Bonferroni mean算子的多属性决策方法。考虑到由于Bonferroni mean(BM)算子能够良好的反映输入变量之间相互影响, 首次提出了评价值为区间犹豫模糊集信息环境下的两种新的集成算子, 即区间犹豫模糊Bonferroni mean(IVHFBM)算子和区间犹豫模糊几何Bonferroni mean(IVHFGBM)算子。并讨论了其相关的一些特性。同时基于输入变量会具有不同重要程度的情况, 定义了区间犹豫模糊加权Bonferroni mean(IVHFWBM)算子和区间犹豫模糊加权几何Bonferroni mean(IVHFWGBM)算子。针对评价信息以区间犹豫模糊集表示的决策问题, 提出了基于IVHFWBM算子和IVHFWGBM算子的多属性决策方法。最后通过实例证明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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在区间直觉模糊环境和各准则的信息完全未知的条件下,本文提出了一个基于模糊熵和得分函数的多准则决策方法.基于区间直觉模糊集的准则形式,本文给出了模糊熵模型,从而可以确定各准则的权重.在决策方法方面,作者提出了区间直觉模糊集的加权记分函数和加权精确函数,解决了记分函数无法解决的加权问题的难题,同时给出了一种新的决策方法.最后,文章通过实例说明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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覆盖粗糙集作为经典粗糙集一种较为流行的扩充模型,其现有不确定性度量方法主要包括覆盖粒度、粗糙度、粗糙熵、模糊度和模糊熵等。本文从纯粗糙集、信息论和模糊性三个视角对覆盖粗糙集的不确定性度量方法进行了分类梳理,通过结合覆盖粒度对覆盖粗糙度、覆盖精确度和覆盖粗糙熵进行了修正定义;设计了基于最小描述交的隶属函数,结合隶属函数对覆盖模糊度和覆盖模糊熵重新定义,给出了相关推论,分析了相关性质,为后续研究覆盖粗糙集不确定性的相关问题提供了新思路。 相似文献