基于区间数度量的区间值模糊集合的归一化距离、相似度、模糊度和包含度的关系研究

区间值模糊集合的距离、相似度、模糊度和包含度及其关系研究是区间值模糊集合的一个研究热点.考虑到区间值模糊集合所表示信息的丰富性,本文使用区间数而非实数来刻画区间值模糊集合的距离,首先给出基于区间数度量的区间值模糊集合的归一化距离的公理化定义,然后通过五个定理详细研究了基于公理化定义的区间值模糊集合的归一化距离、相似度、模糊度和包含度之间的相互转换关系,最后,给出了若干公式来计算基于区间数度量的区间值模糊集合的相似度、模糊度和包含度.这些结论,一方面丰富了区间值模糊集合的信息测度(距离、相似度、模糊度和包含度)的内容,另一方面也为区间值模糊集合的近似推理、决策分析、模式识别等领域的应用提供了新方法和新理论.     

关于区间数贴近度的一般表示形式的研究

利用模糊集的贴近度理论,讨论了有关区间数贴近度的一般表示形式问题,得到了两种区间数贴近度的一般表示形式;并举例说明了根据区间数贴近度的一般表示形式可以构造多种贴近度公式.     

关于模糊数贴近度问题的研究

利用模糊集和区间数的贴近度理论,讨论了模糊数的贴近度问题.通过区间数与模糊数之间的关系,根据区间数贴近度的一般表示形式,给出了构造一些模糊数贴近度的具体计算公式的方法;并通过实例说明了所得到的贴近度公式的有效性和实用性,解决了常用贴近度公式所不能解决的问题.     

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.     

基于可能度的一种直觉模糊集相似度测量方法

研究直觉模糊集的相似度测量方法. 首先给出两个直觉模糊数比较的可能度公式及其性质. 在此基础上, 定义两个直觉模糊集间的相似度测量公式, 分析用此公式进行相似度测量的优缺点, 旨为直觉模糊集在决策、模式识别和医疗诊断中的应用提供更为合理的工具.     

基于可能度的区间粗糙数排序方法

针对属性权重信息未知或属性权重信息不完全且属性值为区间粗糙数的多属性决策问题,给出一种基于可能度的区间粗糙数排序方法.首先引进和补充了区间粗糙数的一些运算法则及集成算子.然后首次给出了区间粗糙数的可能度定义公式,并研究了该公式所具有的一些良好性质,随后,建立了基于投影思想的极小-极大优化模型来确定各属性权重,同时给出基于可能度矩阵的区间粗糙数排序算法.最后通过实例说明该方法的有效性和可行性.     

基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的关系

给出了基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的概念,详细研究了区间值模糊集合的贴近度和模糊度之间的关系,并基于公理化定义,证明了它们二者之间的相互转化关系,最后,给出了若干公式来计算区间值模糊集合的贴近度和模糊度。     

一种基于区间型联系数的多指标决策方法

首先定义了区间数贴近度,并讨论了相应的性质;然后在联系数的基础上定义了区间型联系数及运算法则,并给出了区间型决策矩阵的规范化公式,提出了一种基于区间型联系数相对贴近度的决策方案排序方法.运用该方法进行多指标决策和评价,概念清楚、涵义明确,决策和评价结果准确、可信、不具有主观随意性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性和...     

区间模糊ISODATA动态聚类算法

目前模糊技术已经应用于许多智能系统,如模糊关系与模糊聚类.聚类是数据挖掘的重要任务,它将数据对像分成多个聚类,在同一个聚类中,对象的属性特征之间具有较高的相似度,有很大研究及应用价值.结合数据库中的挖掘技术,对属性特征为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于区间数隶属度的区间模糊ISODATA动态聚类方法.     

基于区间数贴近度的水环境质量评价模型研究

针对基于区间数的水环境质量评价问题,提出了基于区间数贴近度的水质评价模型.首先讨论了区间数贴近度的定义,给出了求贴近度的具体公式.然后给出了水质评价模型的一般步骤,并通过实例验证了模型计算方法简单且能较完整地反映水环境质量污染程度,是一种合理实用的评价方法.同时分析了评价指标因子的赋权法,给出了一种基于等权赋权法和指数赋权法的几何平均组合赋权法.     

基于区间数贴近度的不确定多属性决策模型

针对只有部分权重信息且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于区间数贴近度的决策方法.首先讨论了区间数贴近度的定义和性质;然后给出了解决不确定多属性决策问题的一般步骤.并依据传统的逼近理想解的基本思路,以实际评价值与理想解之间的贴近度最大化为目标建立优化模型,从而得到指标权重.进而计算出每个方案与正理想解的相对贴近度,即可得到所有方案的排序结果.方法能充分利用规范化评价的先验信息,评价结果客观可靠,不具有主观随意性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性.     

基于有序梯形模糊灰色关联TOPSIS的多属性决策方法

研究了有序梯形模糊数来表示不确定语言环境下的灰色关联TOPSIS多属性决策问题。首先应用有序梯形模糊数标度方案属性偏好信息,在传统梯形模糊数基础上增加了一个方向属性,使得决策信息的表示更加细腻;提出了有序梯形模糊环境下多属性决策灰色关联TOPSIS综合优选算法,引入了距离和灰色关联度相结合的综合贴近度公式,实现最优方案与理想方案的位置与曲线形状的一致性;最后通过制造系统内流动控制实例说明了所提出有序梯形模糊灰色关联TOPSIS方法的可行性和有效性。     

区间MDEA模型及其求解

将一种改进的DEA模型-MDEA模型[1]拓展到区间投入产出情形,得到区间MDEA模型.定义了一种反映决策者满意度的区间数序关系,当决策者给定一满意度水平,将区间MDEA中的区间不等式约束转化为确定型约束.研究了该满意度水平的另一层含义,即决策者对除被评价决策单元外的其它决策单元的偏好程度,据此将区间MDEA中的区间等式约束和区间目标函数转化为确定型.最终将区间MDEA转化为某一满意度水平下的确定型MDEA,并进行求解.最后给出算例分析.     

命题逻辑中概率真度的相似度及伪距离

通过引入赋值密度函数、边缘密度函数等概念,给出了连续值命题逻辑系统中公式概率真度的定义,研究了概率真度的推理规则并证明了全体公式的概率真度之集在[0,1]中的稠密性,在此基础上给出了3种相似度,讨论了其性质及关系,并由此定义了3种伪距离,确定了三者之间的比例关系,为推理程度的数值化提供了依据.     

区间型多属性群体专家权重的确定方法

针对方案偏好和属性值均为区间数的多属性群决策问题,研究了群体专家权重的确定,并提出了一种新的群决策方法．通过定义区间数向量的内积,计算专家评判的相似度和差异度,进而客观地确定了专家的权重．求解最小化主、客观偏差的目标规划模型,得到了属性的权重,利用方案的群体综合属性值给出排序结果．供应商选择的应用实例验证了方法的可行性和合理性．     

基于公共权重的区间DEA效率评价及其排序方法研究

针对传统区间数据包络分析方法,在确定每一个决策单元区间效率的上界和下界时,存在的评价尺度不一致且计算复杂等问题,本文提出了一种同时最大化所有决策单元的效率上界和下界的公共权重区间DEA模型,并给出了一种考虑决策者偏好信息的可能度排序方法,用以解决区间效率的全排序问题。最后,以中国大陆11个沿海省份工业生产效率测算为例说明了所提方法的有效性和实用性。     

兼顾效益和成功率的区间数决策矩阵的一种综合排序方法

目前的区间数的决策矩阵排序方法都只根据效益型准则进行的,而没有考虑到方案实施的成功率这个重要准则。本文提出了区间数的可行度概念,在此基础上给出了基于可行度的区间数决策矩阵的排序方法;然后提出了一种兼顾效益和成功率的区间数决策矩阵排序的综合评价方法,该方法能融合多方面的决策信息。文中给出了一个实例说明本法的有效性和可行性。