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.     

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.     

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。     

基于区间值直觉模糊集的TOPSIS多属性决策

基于区间值直觉模糊集,提出了一种新的TOPSIS模糊多属性决策方法。首先介绍区间直觉模糊集的概念,定义了两个区间值直觉模糊集之间的距离;然后根据TOPSIS方法的原理,定义了两个区间值直觉模糊集的接近系数,通过计算备选方案到区间值直觉模糊正理想解和负理想解的距离来确定接近系数,从而判断备选方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的有效性和具体计算过程。     

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.     

基于直觉模糊集TOPSIS决策方法的应急预案综合评价研究

通过直觉模糊集决策方法和TOPSIS方法的组合使用,定义了直觉模糊集的正理想解和负理想解,构建了基于直觉模糊集的突发事件应急预案综合评价模型并基于此模型对突发森林火灾扑救的应急预案进行综合评价,通过算例的计算表明了该模型和方法的有效性和可行性,对于模糊决策的理论和应用研究具有一定的参考价值和借鉴意义.     

基于改进熵权法的区间直觉模糊TOPSIS方法

本文对区间直觉模糊信息的TOPSIS多属性决策方法进行了研究。在属性权重信息完全未知的情况下,通过研究熵权法以及区间直觉模糊集本身的一些性质特点,将熵权法拓展到区间直觉模糊环境中来确定属性权重,进而提供了一种可直接利用评估信息的新的TOPSIS决策方法。该方法不仅拓展了传统熵权法的应用范围,而且不需要决策者事先给出权重信息,结果更加客观和可靠。应用实例表明该方法的可行性和有效性,具有推广应用价值。     

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。     

犹豫模糊集在决策理论上的研究综述

文章介绍了犹豫模糊集的含义及起源,分别对犹豫模糊集的测度理论、属性权重分配理论、信息融合理论以及决策方法进行了概述,展望了犹豫模糊集决策理论未来的研究方向.     

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.     

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.     

基于深度学习的直觉模糊集隶属度确定方法

直觉模糊集隶属度、非隶属度和犹豫度的确定方法是直觉模糊集理论与应用研究中一个十分重要的问题,其直接影响着相关方法的可扩展性及应用结果。然而,现有方法存在主观性强、标准难以统一等问题,并且大多基于模拟数据进行实验,难以应用至实际数据。针对上述问题以及大规模非结构化数据,提出一种基于深度学习的直觉模糊集隶属度、非隶属度和犹豫度确定方法。新方法克服了传统方法的技术和思维局限,拓展了直觉模糊集相关问题的研究思路,为其实际应用提供了更多可能。     

基于TOPSIS的属性关联直觉模糊多属性决策方法

针对属性值为直觉模糊数,已知部分属性偏好关系及属性交互类型的属性关联多属性决策问题给出决策方法.首先定义方案到正(负)理想方案的距离及各方案与正理想方案相对贴近度.然后以极大化各方案与相对贴近度为目标建立优化模型,确定出属性集的模糊测度.进而基于直觉模糊Choquet积分算子计算各方案的直觉模糊综合评价值,再根据直觉模糊数的得分值及精确度得到方案的排序.最后通过实例验证了方法的有效可行性.     

基于犹豫模糊集的CMMI过程评估方法研究

CMMI过程评估是一个典型的多属性决策问题,评估环节采用主任评估师负责制,已有的评估方法得到的结果受到企业的争议.论文从CMMI评估中多个专家参与,专家意见不一致等固有特征出发,在评估中引入犹豫模糊集的思想,将专家打分转换为犹豫模糊值进行计算.基于指标提取、专家打分、数据处理、数据补齐、数据集结等几个环节设计了CMMI过程评估,通过案例计算,得到了客观科学的评估结果.将犹豫模糊集引入到CMMI过程评估中,一方面为CMMI过程评估提供了新的思路和方法,另一方面也拓展了犹豫模糊集的应用领域.     

基于Archimedean三角模的犹豫直觉模糊语言信息群决策方法

针对语言术语集下标运算不封闭的问题,基于Archimedean三角模讨论了犹豫直觉模糊语言信息下的封闭运算体系。首先提出基于Archimedean三角模的犹豫直觉模糊语言集,然后给出了相应的得分函数、精确函数、排序规则和集结算子,给出一种基于Archimedean三角模的犹豫直觉模糊语言信息的群决策方法,最后用一个实例说明了方法的有效性和优越性。