直觉模糊序信息系统中双量化粗糙集模型

研究经典信息系统中单量化粗糙集模型在直觉模糊序信息系统中的表达形式,建立直觉模糊序信息系统下双量化粗糙集模型,给出直觉模糊序信息系统下双量化粗糙集模型求解上近似和下近似的算法,最后通过实际案例分析构造的模型.     

广义直觉模糊粗糙集的粒结构

模糊集可以表示为一些模糊粒的并集,粗糙集也可表示成相应模糊粒的并集.本文主要探讨直觉模糊粗糙集的粒结构,直觉模糊粗糙集是在直觉模糊关系下结合了粗糙集和直觉模糊集构造出来的.本文首先在直觉模糊等价关系下定义了两种模糊粒,利用它们构造直觉模糊集的上下近似算子并给出例子.然后首次在相似关系下构造直觉模糊粗糙集的粒结构并探讨其...     

双论域上的直觉模糊粗糙集

本文给出一种新的双论域上的直觉模糊粗糙集模型,定义的近似算子能够保证被近似集与其上、下近似处于同一论域上.首先,在双论域近似空间中,定义三种直觉模糊集的上、下近似,并研究它们之间的关系.其次,在双论域直觉模糊近似空间中,给出由两个论域上直觉模糊二元关系诱导的单个论域上的直觉模糊二元关系,并进一步给出直觉模糊近似算子的构...     

基于直觉模糊相似关系下的粗糙集属性约简

描述了直觉模糊相似关系下的粗糙集模型,并在此基础上了定义了正域,依赖度与非依赖度的概念,提出了运用直觉模糊集合理论的粗糙集属性约简算法.最后,用实例证明了该算法的可行性.     

双论域上的区间值直觉模糊粗糙集模型及其应用

基于区间值直觉模糊相容关系,给出了双论域上的区间值直觉模糊粗糙集模型并讨论了其相关性质,为粗糙集的应用提供了新的理论基础与操作手段。最后,通过一个例子阐述了本文提出的区间值直觉模糊粗糙集模型在临床诊断系统中的具体应用。     

基于k阶二元关系的直觉模糊粗糙集

利用k阶二元关系定义直觉模糊粗糙集,讨论了分别为串行、自反、对称、传递关系时所对应的上、下近似算子的性质。在有限论域U中,研究了任一自反二元关系所诱导的直觉模糊拓扑空间中直觉模糊闭包、内部算子与相对应的上、下近似算子的关系。     

直觉模糊序信息系统下基于精度与程度逻辑运算的粗糙集

本文基于直觉模糊信息系统提出加权得分函数,进而定义了优势关系,在此关系下运用"逻辑且"和"逻辑或"的方式将变精度粗糙集和程度粗糙集结合起来定义了"逻辑且"上近似和"逻辑或"下近似粗糙集模型,并论述了相关性质。最后,通过案例分析,进一步体现该模型的研究意义,为数据挖掘提供了理论基础。     

基于直觉模糊决策粗糙集的三支决策

基于决策粗糙集的三支决策是解决风险决策问题的一种经典方法,利用贝叶斯决策理论生成决策规则。决策规则具有正域、边界域、负域三个区域特征,对应的决策分别为接受决策、延迟决策和拒绝决策。本文将决策粗糙集模型对象之间的等价关系转变为具有自反性和对称性的直觉模糊关系,通过直觉模糊事件概率度量,定义了贝叶斯决策理论中对象状态与对象描述之间的条件概率。将决策损失与直觉模糊数相结合计算对象分类的预期损失,进而由贝叶斯决策理论引导的最小风险决策规则推导出相应的正域、负域、边界域的决策规则。当决策损失满足一定大小关系时将决策规则进行化简,计算出简化决策规则中的阈值与决策损失之间的关系,并且由简化决策规则定义了直觉模糊决策粗糙集的上、下近似。最后将构造的直觉模糊决策粗糙集的三支决策模型应用到直觉模糊概率决策系统,在已知的决策损失下得到相应的决策规则。     

基于覆盖的模糊粗糙集模型

讨论基于覆盖理论的模糊粗糙集模型。给出了模糊集的粗糙上、下近似算子,讨论了算子的基本性质,证明了覆盖粗糙集模型下所有模糊集的下近似构成一个模糊拓扑,并得到了覆盖模糊粗糙集模型的公理化描述。     

直觉模糊正规子群与直觉模型商群

在直觉模糊子群的基础上,引入直觉模糊正规子群与直觉模型商群概念,并讨论了它们的一些性质,最后研究了群同态下,直觉模糊正规子群的对应关系。     

区间直觉模糊信息下的监理工程师信用评价

由于外界环境的复杂多变和决策者的主观偏好,若运用传统信用评价方法单从业主或承包商的视角对监理工程师进行信用评价,会导致评价结果出现偏差。针对此本文从利益相关者的层面,运用区间直觉模糊集构建模糊综合评价模型,对监理工程师的信用行为进行评价,此模型通过相似性度量值、精确度函数分别得到利益相关者的权重和信用评价指标的权重,并在此基础上运用IIFHG等算子对区间直觉模糊信息进行集结,可以充分考虑不同利益相关者在评价过程中的话语权,有效规避评价主体因主观偏好所引起的偏差。最后通过算例分析表明该方法的有效性和合理性。     

基于相似度的直觉模糊多粒度决策理论粗糙集

多粒度决策理论粗糙集具有强大的理论基础和合理的语义解释。考虑直觉模糊集和多粒度决策理论粗糙集在知识表达和信息处理方面各自具有很强的优势,本文提出了直觉模糊多粒度决策理论粗糙集模型。首先,在多源直觉模糊信息系统中,通过构造直觉模糊相似关系,对对象集进行直觉模糊划分,进而得到了多源直觉模糊粒结构。其次,利用直觉模糊相似度及多源直觉模糊相似类实现了对目标集合的多粒度近似。另外,给出了该模型的一些主要性质。最后,通过实例验证了该模型的有效性。该模型为实际应用中的多源数据分析提供了一种有效的思路与方法。     

基于IGIFS关系与截集的区间灰数直觉模糊粗糙集模型及性质

在论述区间灰数直觉模糊集概念基础上,提出了区间灰数直觉模糊关系(IGIFS关系)与区间灰数直觉模糊等价关系概念,定义了基于区间灰数直觉模糊关系环境下的区间灰数直觉模糊粗糙集模型,并讨论了相关性质.在界定了区间灰数直觉模糊集关于区间灰数直觉模糊数截集概念的基础上,定义了区间灰数直觉模糊粗糙集上、下截集近似,给出了区间灰数直觉模糊粗糙集的截集表现定理.     

模糊随机环境下的企业综合实力评价模型研究

建立随机环境下的定量指标评价模型、模糊随机环境下的定性指标评价模型和权重为模糊变量的综合评价模型,研究定量评价指标、定性评价指标分别为随机变量和模糊随机变量的企业综合实力评价模型和评价分析方法.最后,以制造业中HX行业的CA企业为例,实证模拟验证了模型的有效性和可操作性.     

直觉模糊群的子直觉模糊群和正规子直觉模糊群

设G为直觉模糊二元运算下的直觉模糊群,给出了G子直觉模糊群和正规子直觉模糊群的定义,讨论并证明了子直觉模糊群和正规子直觉模糊群的一些性质。     

可变精度模糊粗糙集模型及其性质

首先介绍了A.M.Rolka等定义的可变精度模糊粗糙集模型,在此基础上证明了其满足的8个性质.     

直觉模糊环境下基于投影和灰色关联度的决策方法

投影算法能较好地从宏观层面把握数据序列的接近程度,灰色关联度又恰恰可以反映数据曲线几何形状的相似性,结合投影算法和灰色关联度法的优点,弥补两种方法存在的不足,将这两种方法集成,构造出一种新的相对贴近度作为判断方案优劣的标准,提高了决策结果的可信度,避免了只引用其中某一种方案进行决策的片面性、局限性,并通过实例验证了可行性.     

基于包含度的模糊随机粗糙集模型

针对随机性与模糊性同时存在的情形,提出了建立在模糊随机近似空间上的基于包含度的模糊随机粗糙集模型.首先给出了模糊随机近似空间的概念,然后利用包含度提出了模糊随机近似空间上的一种基于模糊随机集的粗糙近似算子.最后讨论了这种近似算子的一些性质.     

直觉模糊正规子群与直觉模糊商群

在直觉模糊子群的基础上 ,引入直觉模糊正规子群与直觉模糊商群概念 ,并讨论了它们的一些性质 ,最后研究了群同态下 ,直觉模糊正规子群的对应关系