广义模糊熵及其诱导的区别度

广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广,本文给出广义模糊熵的公理化定义 ,基于σ-广义模糊熵,讨论了广义模糊熵和区别度的相互诱导关系.     

直觉模糊集的广义模糊熵

利用模糊补定义了直觉模糊集的广义补集,并讨论了直觉模糊集广义补集的一些性质。在此基础上,给出了直觉模糊集广义模糊熵的公理化定义及几个直觉模糊集广义模糊熵的具体计算公式。此外,本文还研究了直觉模糊集的广义模糊熵与相似性测度之间的关系。     

区别度诱导的广义模糊熵

广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广,本文从区别度的角度给出几个生成广义模糊熵的途径;通过一个具体的区别度公式得到了相应的一些广义模糊熵表达式,为实际使用广义模糊熵做了一些理论上的铺垫.     

广义模糊熵与包含度的相互诱导关系

模糊熵是度量模糊集的非常重要的指标,而广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广.本文首先介绍了模糊集的广义模糊熵和包含度的定义,重点研究了包含度的性质,给出了广义模糊熵与包含度之间的相互诱导关系.     

广义直觉模糊指标的构造及其应用

针对现有广义直觉模糊指标的构造并未利用直觉模糊集广义补算子的不足,本文首先利用直觉模糊广义补算子给出了一种新的广义直觉模糊指标的构造法,其次对广义直觉模糊指标所具有的性质进行了严格证明,最后将其用于图像阈值化分割并给出其直觉模糊广义补算子参数的选取方法.实验结果表明,本文所提出的广义直觉模糊指标构造法是有效的,对于光照不均匀图像能获得满意的分割效果.     

基于广义判断形式的模糊排序方法

广义判断下的ＡＨＰ（ＧＪＡＨＰ）是一种广义ＡＨＰ。它是在研究不完全信息下的决策排序问题时，通过构造广义判断矩阵的数学模型而建立的一种广义ＡＨＰ。本文应用集值统计的方法，在区间判断标度基础上确定模糊判断矩阵元素的正模糊数表示。给出了基于模糊区间数排序权值向量的特征根算法。讨论了Ｆｕｚｚｙ环境下求解各种判断形式的模糊排序权值向量的方法。     

广义凸模糊映射

给出广义凸模糊映射、广义弱凸模糊映射等概念和若干特例。其次,构造集合Axf,y、Af,证明当f为下半连续广义弱凸模糊映射时Afx,y为闭弱凸集,进而得到广义凸模糊映射的充分条件。最后,给出广义凸模糊映射的性质,并指出半严格广义凸模糊映射成为严格广义凸模糊映射的条件。     

广义模糊子半群和广义模糊完全正则子半群

给出了广义模糊子半群和广义模糊完全正则子半群的定义并在此定义下推得了它们的一些重要性质.     

基于广义最大熵的具有模糊输入输出的回归模型的参数估计

模糊回归是在模糊系统中建立因变量与一组自变量之间关系的重要工具,以评估模糊自变量如何影响模糊响应变量的过程。当系统中出现小样本或者非列满秩设计矩阵时,模糊最小二乘法可能得出偏误估计。本文基于文献[13]中的多元线性回归模型,利用广义最大熵方法,针对模糊输入模糊输出数据,给出线性回归模型的参数估计和算法步骤。当输入或输出数据退化为清晰值时,该估计退化为清晰输入模糊输出或者模糊输入清晰输出的回归模型参数估计。本文结合模拟数据和实例数据,将广义最大熵方法与模糊最小二乘方法、岭估计方法进行比较研究,结果显示广义最大熵方法的可行性和有效性。     

广义对偶犹豫模糊软集及其在决策中的应用

犹豫模糊软集作为一种处理不确定问题的工具受到了广泛关注。本文将广义模糊软集与对偶犹豫模糊集相结合,提出了广义对偶犹豫模糊软集的概念,给出了广义对偶犹豫模糊软集的交、并、补、“且”、“或”运算的概念,并基于这些概念研究其若干相关性质。此外,定义了广义对偶犹豫模糊软集的信息能量、相关性和相关系数的概念并讨论了它的性质。最后,给出了基于广义对偶犹豫模糊软集的多属性决策方法,并通过实例说明了该方法的的可行性和有效性。     

广义模糊子半环的广义模糊双(内)理想

给出了广义模糊子半环的广义模糊双(内)理想的概念.运用截集、模糊子集的和与积得到了广义模糊子半环的广义模糊双(内)理想的等价条件及性质,同时还得到了在半环的同态映射下同态像及同态原像的性质.当λ=0,μ=1时,得到一般意义下的模糊子半环的模糊双(内)理想的相应结果.     

基于LR模糊数的广义模糊DEA模型及其求解

在广义DEA模型基础上,建立基于LR模糊数的广义模糊DEA模型.通过引入LR模糊数的加权平均值,计算了待评价决策单元能体现决策者偏好的广义模糊效率和平均广义模糊效率,对待评价决策单元进行有效性排序.最后通过实例分析,表明了该模型的实用性.     

广义Fuzzy凸集

给出了广义Fuzzy凸集的定义并在此定义下推得了Fuzzy凸集的一些重要的性质.     

模糊关系下的半环的广义模糊双理想

给出了半环的广义模糊双理想的概念并讨论了模糊关系下的半环的广义模糊双理想的一些代数性质.     

广义模糊幂零矩阵

路代数是加法幂等的半环,它包括了布尔代数,模糊代数,分配格及斜坡.因此布尔矩阵,模糊矩阵,格矩阵及斜矩阵都是路代数上的典型矩阵.广义模糊幂零矩阵指的就是路代数上的幂零矩阵.在2010年,Tan研究了路代数上矩阵的幂零性.在Tan的基础上继续讨论了路代数上幂零矩阵的幂零指数.     

广义直觉模糊信息粒度

直觉模糊信息粒度是度量直觉模糊粒结构不确定性的一种重要方法。本文针对直觉模糊信息粒度在度量直觉模糊粒结构上存在的不足进行分析。首先,介绍直觉模糊粒结构距离。其次,改进了基于偏序关系提出的直觉模糊信息粒度的公理化定义,从直觉模糊粒结构距离观点出发,以最细的直觉模糊粒结构为参照物,计算每个直觉模糊粒结构与最细的直觉模糊粒结构之间的距离,距离的值越大,这个直觉模糊粒结构的信息粒度越大。最后,通过例子验证结论的合理性。     

基于直觉模糊化的广义模糊时间序列预测模型

本文在传统广义模糊时间序列预测模型数据模糊化的基础上,引入直觉模糊集理论对其进行扩展。首先,在隶属度和非隶属度函数中增加犹豫度因子对样本数据进行直觉模糊化,更加细腻的反映数据不确定性本质。然后,用记分函数描述样本数据对模糊集的隶属情况,简化模型的复杂度。随后以传统广义模型为框架,构建基于直觉模糊化的广义模糊时间序列预测模型。最后利用典型的Alabama大学入学人数为实验数据,对比分析本文建立模型与传统广义模型的预测结果,验证直觉模糊化的广义模糊时间序列模型的可行性和优越性。