A novel similarity measure between intuitionistic fuzzy sets based on the mid points of transformed triangular fuzzy numbers with applications to pattern recognition and medical diagnosis

Similarity measure is an essential tool to compare and determine the degree of similarity between intuitionistic fuzzy sets (IFSs). In this paper, a new similarity measure between intuitionistic fuzzy sets based on the mid points of transformed triangular fuzzy numbers is proposed. The proposed similarity measure provides reasonable results not only for the sets available in the literature but also gives very reasonable results, especially for fuzzy sets as well as for most intuitionistic fuzzy sets. To provide supportive evidence, the proposed similarity measure is tested on certain sets available in literature and is also applied to pattern recognition and medical diagnosis problems. It is observed that the proposed similarity measure provides a very intuitive quantification.

正态模糊集合——Fuzzy集理论的新拓展

直觉模糊集(intuitionistic fuzzy sets)、区间值模糊集(interval-valued fuzzy sets)以及Vague集对普通fuzzy集的扩展是给出了隶属度的上下限,把隶属度从[0,1]区间中的一个单值推广到了[0,1]的子区间。但是该子区间犹如一个黑洞,隶属度在其内部的分布情况我们无从知晓,即这个子区间中的每一个值是等可能地作为元素的隶属度还是区间中的某些值较另外的值有更大的可能性呢?为了清晰的刻画出元素的隶属度在[0,1]区间中的分布情况,本文通过对投票模型的分析及正态分布理论,提出了一种新的模糊集合———正态模糊集合,同时对正态模糊集合的交、并、补等基本运算性质进行了讨论,文章最后对正态模糊集与fuzzy集、直觉模糊集的相互关系也作出了详细阐述。正态模糊集合是模糊集合理论的进一步推广,为我们处理模糊信息提供了一种全新的思想方法。

多向加权作用下的直觉模糊相似性最大化导向的阈值分割方法

针对现有阈值分割方法中存在的分割精确性和分割适应性欠佳等问题,提出一种多向加权作用下的直觉模糊相似性最大化导向的阈值分割方法。该方法首先运用各向异性高斯一阶导卷积核对输入图像进行多方向卷积运算和多尺度乘积变换,得到四个方向下的具有单峰直方图模态的四幅参考图像;然后通过二值轮廓图像对四幅参考图像进行采样构建对应的直觉模糊集;最后运用多向加权策略,将不同方向的四个直觉模糊集融合以构建相似性目标函数,并以该目标函数取最大值时对应的灰度值作为分割阈值。提出的方法与5种新近的分割方法进行了全面比较,在8幅合成图像和88幅真实世界图像上的实验结果表明:提出的方法具有更高的分割精确性和更灵活的分割适应性,在合成图像和真实世界图像上的平均马修斯相关系数方面分别达到了0.998和0.964,相较于分割精度第2的方法分别提高了39.90%和26.22%。

直觉模糊仿射空间与直觉模糊子空间

在K.Atanassov引进直觉模糊集概念的基础上,利用直觉模糊点研究直觉模糊仿射空间与直觉模糊子空间,证明了向量空间E上的直觉模糊集是E上的直觉模糊子空间或直觉模糊仿射集的充要条件以及线性映射将直觉模糊子空间映射为直觉模糊子空间的定理,给出了直觉模糊线性变换和直觉模糊仿射变换的概念,并研究了直觉模糊线性变换和直觉模糊仿射变换之间的关系,从而使模糊空间和模糊变换的基本理论得到进一步的推广。

基于非下采样轮廓波变换和直觉模糊集的红外与可见光图像融合

针对传统图像融合方法造成的边缘模糊、细节损失、图像对比度与清晰度容易降低等问题,利用非下采样轮廓波变换,提出一种基于直觉模糊集和区域对比度的红外与可见光图像融合算法.首先,使用非下采样轮廓波变换将源图像分解,分别得到源图像的高频和低频成分.其次,利用直觉模糊集灵活准确描述模糊概念的特性,构建双高斯隶属函数对低频成分进行融合;利用区域对比度详细描述图像纹理信息的特点,采用多区域特征对比度结合距离分析的融合规则,对高频成分进行融合.最后使用非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.实验结果表明,与其它融合算法相比,该算法提高了图像对比度,保留了源图像中的边缘和细节信息,且得到的融合结果具有更优的客观评价值.

基于直觉模糊最小二乘支持向量机的变压器故障诊断

针对基于溶解气体分析的变压器故障诊断数据具有小样本、贫信息且故障诊断结果易受样本中噪声影响的特点,提出一种直觉模糊最小二乘支持向量机算法(IFLS-SVM).先进行相关算法的推导,并设计了基于IFLS-SVM的多类分类器,然后借助Matlab软件实现了电力变压器的相关故障实例诊断,最后将其诊断结果与LS-SVM的几种多分类算法及BP神经网络的诊断结果进行比较.实验结果表明,IFLS-SVM诊断效果较好,抗噪性较强.

基于差值修正的IFS到ZFS转换方法

针对直觉模糊集中倾向性对犹豫度取值的影响,提出一种基于差值修正的直觉模糊集到模糊集的转换方法。首先,以投票模型为例,分析了现有的转换方法,包括均值法、比例法和分段比例法,揭示了它们的局限性。其次,针对直觉模糊集与模糊集的特点,提出一种基于差值修正的转换方法,并对其建立了相应的几何表示。最后,通过实例分析,验证了方法的有效性。该方法与现有方法相比,更加符合人们的直觉,使直觉模糊集中具有倾向性的犹豫度赋值含义更加明确。

基于多尺度变换的直觉模糊推理图像融合算法

提出了基于多尺度变换的直觉模糊推理医学图像融合方法,针对4种多尺度变换对图像融合的影响进行了分析。文中融合算法是利用4种多尺度变换对待融合图像进行分解,并对得到的低频分量和高频分量采用直觉模糊推理融合规则进行处理,最后将融合后的低频分量和高频分量经逆变换得到融合图像。实验结果表明本文算法优于传统的模糊推理图像融合算法,并且在变换域中,Contourlet变换下的融合结果要优于其它3种变换。

基于剪切波变换与直觉模糊PCNN模型的图像融合方法

针对传统图像融合方法计算复杂度高、运行机制过于机械的问题,提出了一种基于剪切波变换(ST)与直觉模糊-脉冲耦合神经网络(IF-PCNN)模型的新型图像融合方法.利用ST优越的图像信息捕捉性能对源图像进行多尺度多方向分解,对经典PCNN模型进行改进,赋予IF性能形成IF-PCNN新型模型,并对低频子带图像和一系列高频子带图像进行融合,最后采取ST反变换获得最终融合结果图像.仿真结果表明,同现有的几种经典融合方法相比,文中提出的方法在主客观评价过程中均具有显著的优势.

河南省创新发展能力的区间动态预测研究

以2012年中国各省区创新行为的相关数据为基础,通过构建区域创新能力综合评价指标体系,利用统计学方法测算各区域的创新能力综合指数值。在此基础上建立区间直觉模糊动态规划模型,并对河南省的区域创新能力发展进行预测和规划。研究结果表明:河南省目前还处于创新能力最低的e1阶段,在创新成果产出、创新效率、创新成果转化方面都存在问题,若政府加强创新领域的建设,在5年时间内可达到创新能力较高的e2阶段。

多波段图像融合的直觉模糊化处理方法比较

为了在多波段图像融合中选用合适的直觉模糊化方法来处理不确定性问题,对5种常用的直觉模糊集方法在多波段图像融合中的应用进行了比较。首先将多波段图像进行直觉模糊化处理,对隶属度图像进行去模糊化得到直觉模糊图像;然后,将直觉模糊图像进行非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled contourlet transform, NSCT),对低频图像进行直觉模糊化处理,所得隶属度作为权重进行加权融合,高频使用取大规则进行融合;最后通过逆变换得到融合图像。对融合结果采用主观人眼视觉观察和客观评价指标体系进行分析比较,得到较好的直觉模糊集方法的优势性能。实验结果表明,与Sugeno、Yogita、Yager及Chaira四种直觉模糊化方法相比,Bala直觉模糊化方法可以有效提高融合结果的亮度和对比度,而且融合结果边缘清晰,纹理特征明显,具有更好的视觉融合效果和客观质量评价。

基于改进模糊层次分析法的二次设备差异化改造方案评价

通过构建面向变电站的差异化技术改造模型,评价二次设备技术改造升级方案,实现了二次设备技术改造的差异化与精准化。(a)通过分析二次设备使用历史信息记录与相关规范和标准,结合变电站实际运行情况构建改造方案评价指标体系;(b)完善了评价细则,并给出各指标的计算模型和量化方法;(c)引入三角直觉模糊数,定义新的得分函数改进模糊层次分析法,建立求解非可加多属性决策模型;(d)为验证改进模型的有效性,利用差异化技术改造实际案例进行验证,获得区分度较好的评价结果。

基于直觉模糊VIKOR法的电力变压器部件风险优先级评估

电力设备风险量化分析中不可避免会含有难以客观精确量化而需人为主观确定的模糊指标信息。针对当前研究描述此种主观不确定性信息的不足,考虑混合多属类评价信息并结合直觉模糊集和拓展VIKOR理论提出电力变压器部件风险优先级评估方法。该方法首先将不同类型风险指标评价信息统一转换为更符合实际决策的直觉模糊数形式,在此基础上引入模糊熵概念确定各专家重要度并利用IFWA算子对群体意见进行集结;同时为较大程度反映出指标权重真实水平,综合考虑多层因素构建了直觉模糊环境下的权值优化模型,并利用VIKOR法综合确定出部件的风险优先级。实例分析表明,该方法能涵盖并处理多种不同属类评价信息,有效降低人为主观性误差,评估结果更准确可靠。

基于直觉模糊集和亮度增强的医学图像融合

图像融合技术在计算机辅助诊断中发挥了重要作用。传统融合方法通过设计融合策略来同时解决图像融合中的两个关键问题,即细节提取和能量保存,而这容易造成信息丢失或能量保存度不足。鉴于此,提出了一种对细节提取和能量保存问题进行分别解决的融合方法。该方法的第一部分旨在进行细节提取,首先,使用非下采样剪切波变换(NSST)将源图像分解成低频和高频子带;然后,通过改进的能量策略来融合低频子带,而对于高频子带的融合,提出了一种基于直觉模糊集理论的策略;最后,利用逆NSST来重构图像。而在第二部分里,为了达成能量保存,提出了一种亮度增强方法。在43组图像上验证该方法的性能,并把该方法和主成分分析(PCA)、局部拉普拉斯滤波器(LLF)等其他八种传统融合方法进行对比,两种医学图像融合类型(核磁共振图像(MRI)和正电子发射断层图像(PET)、核磁共振图像(MRI)和单光子发射计算机断层图像(SPECT))的实验结果表明,该方法在视觉质量和互信息(MI)、空间频率(SF)、Q值、平均梯度(AG)、信息熵(EI)和标准差(SD)等客观评价指标上均具有优势,能够提高医学图像融合质量。

基于区间直觉模糊集的动态多属性决策模型

针对决策信息为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于相关系数和含参数得分函数的动态决策方法,弥补了基于距离测度决策方法的缺陷,同时动态地考虑了犹豫度的影响,进而降低了评价信息损失。首先构建基于理想方案相关系数总偏差最小的非线性规划模型以求得客观准则权重。通过得分函数集结得各方案的综合得分函数,讨论参数的取值范围实现动态决策分析。该模型应用于导弹武器系统的效能评估,实现了对系统优劣程度的有效评价。

基于复合分解与直觉模糊集的红外与可见光图像融合方法

针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合算法的不足,提出一种基于复合分解与直觉模糊集的红外与可见光图像融合方法。采用NSCT将源图像分解为低频子带和高频子带,进一步采用潜在低秩表示模型将低频子带分解为低频基础子带和低频显著子带;针对低频基础子带、低频显著子带和高频子带的特征,采用不同的融合规则,其中,低频基础子带以视觉显著度为权重系数采用加权求和作为融合规则,低频显著子带以绝对值最大为融合规则,高频子带以直觉模糊熵最大选择为融合规则;通过NSCT逆变换得到红外与可见光融合图像。通过对比多组融合图像主、客观评价结果表明,该方法能有效保留边缘信息,保留较多的源图像信息,在视觉质量和客观评价方法优于其他图像融合方法。

应用图像的方向局部直觉模糊熵的图像高频噪声去噪方法

图像中高频噪声的去除是一个重要的研究方向。本文提出了一种基于图像的方向局部直觉模糊熵的图像高频噪声去除方法。本方法中,基于NSCT分解后不同方向的子图像上系数分布的方向性,我们改进了图像的局部直觉模糊熵理论,并提出了方向局部直觉模糊熵,对NSCT分解后的高频层系数进行去噪。实验证明,图像的方向局部直觉模糊熵可以提高图像的高频层系数的去噪效果,并在提高去噪效果的同时保护图像的纹理区域信息。

基于直觉模糊层次分析法的工业过程评估

针对目前工业过程控制系统缺乏有效的监控手段,提出一种综合性能评估方法--直觉模糊层次分析法。在对直觉模糊偏好关系进行一致性检验和修正时,考虑到一致性阈值的不合理性,引入新的阈值。针对直觉模糊层次分析法原有权重计算方法所求得的权重值具有抽象性的问题,采用模糊转化方法。在保证原有信息不丢失情况下,将各指标的二维权重转化为一维权重,使得权重值更为直观。最后在炼焦生产过程的性能评估中,证明IFAHP的有效性,具有较广的应用价值。

直觉模糊层次法下的配电变压器质量评估研究

配电变压器制造厂商众多,质量层次不齐,配电变压器的质量评估显得尤为重要.基于历史抽检记录,构建一种配电变压器的质量评价指标体系.首先,引进直觉模糊层次分析法,确定评判指标权重集;其次,建立起灰色模糊评判矩阵,进行综合评估;最后,对某批次抽检变压器进行案例分析,验证了文中给出的指标体系和评估方法的合理性.

直觉模糊层次分析法下变压器状态的灰色模糊综合评判模型

变电设备的状态评估是实行其状态检修工作的基础。针对变压器状态评估中指标信息具有灰色模糊、随机性特点,结合直觉模糊集和云理论提出一种变压器状态的灰色模糊综合评判模型。该模型首先引进直觉模糊层次分析法和模糊熵概念来更为精确地确定评判指标权重集,同时利用正向高斯云算法求得评估指标对应各等级的关联度并作为评判集的模部,再结合专家经验及信息充裕程度以点灰度表征模部信息的可信度,进而建立起灰色模糊评判矩阵并进行综合评估。最后通过实例分析及与其它方法的比较,验证了所提模型的可行性和有效性。