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.     

基于三参数区间数群决策的第三方物流服务商选择方法研究

对第三方物流服务质量评价与选择属于多属性的群决策问题.为解决传统物流服务商的选择和评价中专家主观性问题,提出了基于三参数区间数群决策的第三方物流服务商选择方法.分析了三参数区间数的概念,对三参数区间数运用偏差函数确定决策专家的权重,根据三参数区间数偏好序概率矩阵和权重,求解第三方物流服务商的排序问题.最后通过实例验证了三参数区间数群决策算法的有效性和可行性.     

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.     

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。     

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.     

基于Vague集的第三方物流客户满意度评价方法研究

首先分析了已有研究中对第三方物流客户满意的评价指标体系,接着将Vague集评价思想引入到该领域中,借助偏差函数确定各个指标的权重,通过正负理想解的定义,确定待评价对象与正负理想解之间的距离,最后借助指标函数的定义得到了各个方案的评价值.研究成果对物流企业改善服务,提高市场竞争力具有一定的促进作用.     

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。     

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.     

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.     

基于直觉模糊集的多准则模糊决策问题

提出了一种基于直觉模糊集处理模糊决策问题的新方法.该方法用直觉模糊集描述方案关于准则集的满足程度与不满足程度.而且该方法允许决策者给出准则对于模糊集“重要”的隶属度与非隶属度,即准则的权重也由直觉模糊集表示.这种方法为决策者做出最优决策提供了一种方便有效的方法.     

可变模糊集合理论与可变模型集

在对立模糊集定义基础上给出以相对隶属函数表示的模糊可变集合定义,给出可变模糊聚类迭代模型、可变模糊模式识别模型、可变模糊对立识别模型.它们是可变模糊聚类、识别、优选决策、评价相统一的理论模型集,是可变模糊集的基础模型与核心内容,可用于自然、管理、人文、社会等各种学科中关于模糊聚类、识别、优选决策、评价、预测等众多实际领域.     

基于直觉模糊集的突发事件应急预案评估

提出了一种基于直觉模糊集理论的突发事件应急预案评价的新方法.首先,定义了直觉模糊集和两个直觉模糊集之间的距离;然后,建立了应急预案评价指标体系,给出了直觉模糊正理想点和负理想点的概念,提出了基于直觉模糊集和TOPS IS法的应急预案评估方法.最后通过实例说明了该方法的有效性.     

粗糙直觉模糊集的近似表示

在粗糙直觉模糊集的基础上,从新的角度提出了不确定目标概念的近似表示和处理的方法(通过近似模糊集和近似精确集刻画).首先将已有的直觉模糊集相似概念和均值直觉模糊集概念引入到该模型,定义了Pawlak近似空间U/R下的阶梯直觉模糊集、0.5-精确集的概念,然后得到了均值直觉模糊集(0.5-精确集)是所有直觉模糊集中与目标直觉模糊集最接近的直觉模糊集(近似精确集),接着分析了均值直觉模糊集、0.5-精确集分别与目标直觉模糊集的相似度随着知识粒度变化的变化规律.     

基于直觉模糊熵权和CC-OWA算子的雷达目标识别模型

为更完整的描述和表达雷达目标类型识别中的目标特征和目标类型之间的关系复杂性和知识缺乏性,通过直觉模糊关系描述,进而将目标识别特征信息转化为直觉模糊集信息.分析了基于直觉模糊集理论的雷达目标类型识别知识建模,揭示了直觉模糊信息的价值可以通过直觉模糊熵刻画,进而提出应用直觉模糊集的熵构造特征直觉模糊信息的权重(直觉模糊熵权),充分利用了目标类型识别知识中隐含的权重信息,并结合CC-OWA算子建立雷达目标类型识别模型与识别步骤,利用一个雷达目标识别实例说明了模型的有效性.     

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.     

区间灰数直觉模糊集及其G-TOPSIS模糊多属性决策方法

提出以区间灰数为隶属度、非隶属度和犹豫度的区间灰数直觉模糊集概念,定义了两个区间灰数直觉模糊集之间的距离.对于以灰直觉模糊数为属性值的模糊多属性决策,依据经典TOPSIS准则,提出了基于区间灰数直觉模糊集的模糊多属性决策方法G-TOPSIS.其包含两种方法:一是将区间灰数白化后,按直觉模糊集的TOPSIS方法进行;一是基于区间灰数直觉模糊距离的TOPSIS方法.示例分析表明了两种方法的有效性与一致性.     

基于直觉模糊集的全区间决策方法

针对属性值为直觉模糊集且属性权重已知的模糊多属性决策问题,本文基于直觉模糊算术加权平均算子,提出了一种基于直觉模糊集的全区间决策方法。全区间决策函数引入了态度指标k,从而可以反映决策者态度的变化,从0到1变化k值,可以在整个区间内挖掘决策信息的变化,与得分函数法和基于距离TOPSIS贴近度方法相比,将过去的点值判断延伸至全区间判断,避免了决策信息的丢失现象,决策更加准确合理。实例计算表明该方法的正确性、有效性和合理性,具有一定的推广借鉴价值。     

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。     

直觉 Fuzzy集的基本定理

提出直觉 Fuzzy集的截集的概念 ,并详细讨论其基本性质 ,在此基础上建立直觉 Fuzzy集的一系列分解定理、表现定理与扩张原理 .