数学解题中的直觉思维

直觉思维是指不受某种固定的逻辑规则约束而直接领悟事物本质的一种思维形式．它同逻辑思维一样,是人类的一种基本思维形式．     

基于投影模型的区间直觉模糊多属性决策方法研究

本文首先定义了一种新区间直觉模糊投影方法,其能更好地度量投影向量之间的相关性。其次,根据区间直觉模糊正负理想方案与备选方案的投影关系, 构建了基于投影方法的未知属性权重求解模型,并在此基础上设计了一种基于投影值的贴近度方法,能实现对备选方案有效排序;最后,用实例验证了该方法的有效性和可行性。     

直觉模糊S-粗集的一般结构及性质

在一般等价关系下,给出单向直觉模糊S-集合、双向直觉模糊S-集合的概念,利用这些概念,提出直觉模糊S-粗集,给出直觉模糊S-粗集的数学结构和有关结论,对有关性质进行了讨论。直觉模糊S-粗集为研究动态信息系统中大量的不确定性问题提供了新的途径和方法。     

基于直觉模糊集的多属性决策方法

对基于直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究,引入了直觉模糊数的得分函数、直觉模糊正理想点和负理想点,然后给出了基于TOPSIS的多属性决策方法,通过计算各备选方案的得分向量与直觉模糊负理想点得分向量之间的距离来确定各备选方案的综合评价指数,进而判断方案的优劣次序.最后,通过一个具体的实例分析说明了该方法的有效性与具体应用过程.     

直觉模糊联盟合作博弈的非线性规划模型

本文研究联盟是直觉模糊集的合作博弈。首先,给出直觉模糊联盟的定义,并根据Choquet积分的直觉模糊形式,得到直觉模糊联盟合作博弈的区间值特征函数,进一步证明直觉模糊联盟合作博弈的区间值特征函数具有超可加性、凸性、弱超可加性. 其次根据区间数的闵可夫斯基距离、区间数的排序及损失函数的定义,建立直觉模糊联盟合作博弈的非线性规划模型,并对其求解得到最优分配. 最后给出一个具体的事例说明本文所建立的模型的合理性和有效性。     

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。     

直觉模糊商群及其同构

分析了文[4]中的直觉模糊子群关于它的正规子群的诱导商集的概念之不足,重新定义了直觉模糊商群,同时引入了商直觉模糊子群,并利用集合套研究了直觉模糊子群和直觉模糊正规子群,此外还讨论了其相关性质及同构定理.     

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。     

离散模糊数直觉模糊广义系统

为了进一步研究模糊数直觉模糊广义系统,在离散区间值模糊系统和规则两面性的基础上首次提出了离散直觉模糊数广义系统。然后研究了这类系统的稳定性,讨论了离散区间值模糊系统、离散T-S模糊广义系统和离散直觉模糊数广义系统的两种关系。其次,深入研究了离散直觉模糊数控制器和离散直觉模糊数广义系统的稳定性。离散直觉模糊数广义系统将是一个新的研究方向,将成为解决实际问题的一种通用方法。最后,通过实例说明了该方法的有效性。     

基于语言区间直觉模糊幂加权平均算子的多属性群决策方法

研究以语言区间直觉模糊数为输入的多属性群决策问题。首先,给出语言区间直觉模糊集距离的定义,结合幂均算子的特点,提出语言区间直觉模糊幂加权平均(LIVIFPWA)算子,证明所提算子的幂等性、单调性、有界性等性质,剖析算子的退化性。幂加权平均算子在信息集结过程中的使用综合考虑了专家主观与客观权重,增强了决策信息的精确性。在此基础上,提出基于语言区间直觉模糊幂加权平均算子的群决策方法。最后,通过第三方共享物流供应商选择的案例验证所提方法的可行性和科学性。