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。     

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.     

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.     

区间直觉犹豫模糊集的两种相似测度及其在模式识别中的应用

模糊集的相似测度是模糊集理论的重要组成部分之一,有着广泛的应用.首先给出了基于隶属度、非隶属度和犹豫度的区间直觉犹豫模糊集的标准海明距离、标准欧氏距离、广义标准海明距离公式以及它们的加权距离公式.然后提出了基于距离的区间直觉犹豫模糊集相似测度和区间直觉犹豫模糊集的余弦相似度,并给出了公理化证明.两种相似测度均包含了区间直觉犹豫模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度.最后将这两种相似测度应用到基于区间直觉犹豫模糊信息的模式识别中.     

直观模糊集的熵、距离测度、相似测度及它们的关系

熵、距离测度和相似测度是模糊集理论中的三个重要概念.首先系统地给出了直观模糊集的熵、距离测度和相似测度的公理化定义,并讨论了它们之间的一些基本关系.然后在距离测度公理化定义的基础上产生了一些新的直观模糊集的熵公式.     

基于“直觉模糊集的距离测度”的联想

直觉模糊集不同于模糊集的最重要指标是犹豫度.在直觉模糊集的距离定义和公式中应突出体现犹豫度;在直觉模糊集的距离定义中也应包含经典距离的性质—三角不等式.基于论文"直觉模糊集的距离测度",提出直觉模糊集的新距离定义和新公式.应用实例表明,新提出的直觉模糊集的距离公式是实用的.     

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.     

基于Hausdroff距离和L_p度量的直觉模糊集合贴近度的注记

针对Hung和Yang[3-4]给出的直觉模糊集合贴近度,本文指出并修正了一些直觉模糊集合贴近度的错误性质,并给出另外两个计算公式,这将有利于对直觉模糊集合的进一步研究.     

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。     

基于距离测度的可信犹豫模糊集一致性检验方法

一致性检验是犹豫模糊集领域的一个热点问题,数据的一致性直接影响到犹豫模糊集评价的科学性和有效性.论文采用距离测度的方法研究犹豫模糊集的一致性问题,通过分析每个模糊元与其对应的属性综合决策值之间的差异,得出各属性的综合距离测度.同时,充分考虑专家意见在犹豫模糊集中的影响效应,以相对可信度为权重对犹豫模糊集的一致性进行分析.最后,利用数值案例验证了所提方法的有效性和可靠性.     

Vague集上的正规距离与正规相似度

距离与相似度是Vague集上的一对对偶概念,给出了Vague集上加强的距离的公理化定义,引入了正规距离与正规相似度的概念,提出了Vague集上距离的一个一般公式,通过对Vague值的探讨给出了该一般公式成为正规距离的充分条件,同时得到Vague集上的一个新的正规距离公式.最后通过数据分析得出由此正规距离公式生成的正规相似度是合理有效的.     

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.     

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.     

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.     

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 .     

基于直觉梯形模糊偏好相似度的多属性决策方法

在解决模糊多属性决策问题中,相似度是一种有效的方法.针对已有的相似度的不足,构造了一种新的两个矢量之间的相似度,证明其满足相似度的性质,并把它应用解决直觉梯形模糊偏好多属性决策问题.方法用语言值的直觉梯形模糊数来表示决策方案的信息,通过计算每个决策方案的期望矢量,与正理想方案和负理想方案的期望矢量的相对相似度,并由相对相似度大小来排列决策方案.最后用一案例来讨论方法的可行性,数值结果表明方法计算简单,实用性强.