三参数区间值模糊软集及其决策应用

研究了三参数区间值模糊软集及其决策应用。首先,定义了三参数区间值模糊集的包含和相等,研究了三参数区间值模糊集的运算性质,完善了三参数区间值模糊集的理论基础。然后,将软集与三参数区间值模糊集相结合,定义了三参数区间值模糊软集的概念以及各种运算,并研究了运算性质。最后给出了三参数区间值模糊软集在决策中的应用方法,并通过实例说明决策方法的可行性。

区间值模糊参数软集及其在决策中的应用

定义了区间值模糊参数软集的概念,研究了区间值模糊参数软集的运算及运算性质。然后,给出利用区间值模糊参数软集进行决策的方法,并通过实例说明了方法的可行性。

区间值模糊软集的格结构

研究了区间值模糊软集的代数性质。给出了相关算子的一些性质,证明了De Morgan对偶律是成立的;建立了区间值模糊软集的两种格结构;得到这两种格均是分配格。

区间值模糊软集的信息测度及其聚类算法

针对区间值模糊软集信息测度难以精确定义的问题,提出了区间值模糊软集的距离测度、相似度、熵、包含度、子集度的公理化定义,给出了区间值模糊软集的信息测度公式,并讨论了它们的转换关系。然后提出了一个基于相似度的聚类算法,该算法结合区间值模糊软集的特性,着重对给出评价对象的具有相似知识水平的专家进行聚类,同时讨论了算法的计算复杂度。最后通过实例说明该算法能有效地处理专家聚类问题。

基于广义区间值模糊软集的群决策方法

文章给出了广义区间值模糊软集的矩阵形式,基于区间值模糊数的算术加权平均算子,研究了广义区间值模糊软矩阵序列的算术加权平均算子。然后,给出了区间值模糊数的得分函数表达式,进而定义了广义区间值模糊软矩阵的得分矩阵。利用广义区间值模糊软集的标准化得分矩阵定义了它的加权比较矩阵。最后,基于以上几种矩阵,给出了具体的广义区间值模糊软集环境下的群决策算法,并且通过实例验证了算法的可行性。

动态区间值模糊软集及其决策应用

文章提出了动态区间值模糊软集的概念,定义了动态区间值模糊软集的运算,研究了动态区间值模糊软集的运算性质,给出了动态区间值模糊软集决策方法,通过实例说明了决策方法的可行性与有效性。

双论域区间值直觉模糊vague粗糙集及其应用

区间值直觉模糊集可诱导出vague集和粗糙集,而后两者的结合具有不确定性深入分析的优势.立足双论域区间值直觉模糊粗糙集,引入vague集进行融合扩张,研究双论域区间值直觉模糊vague粗糙集.首先,定义区间值直觉模糊vague相容类,构建双论域区间值直觉模糊vague粗糙集模型,提出关于双逼近近似和三支决策区域的计算算法,并确立该模型的精确度、粗糙度、依赖度.然后,研究该模型的近似算子与不确定性度量的性质.最后,采用医疗例子进行模型计算、度量测量、性质验证,并得到关于患者临床诊断的患病分析与治疗决策.

基于区间值模糊集的理想化软BCK代数

将Zadeh提出的区间值模糊集概念应用于理想化软BCK代数问题的研究。借助于BCK代数的区间值模糊理想、区间值(∈,∈∨q)-模糊理想和区间值(∈,∈∨q)-模糊理想的概念,获得了一个给定的BCK代数上的几类特殊的理想化软BCK代数的若干等价刻画。

区间值模糊软集的相似度及距离和熵

基于直角坐标系,提出区间值模糊软集新的相似性度量,进而给出区间值模糊软集的距离度量。在此基础上,提出区间值模糊软集熵的公理化定义,给出区间值模糊软集熵的计算方法,讨论这些度量的基本性质。

区间值模糊软集在教学质量评估中的应用

软集理论是一种新的处理不确定性问题的数学工具.针对教学质量评估具有的模糊性与主观随意性的特点,本文将区间值模糊软集应用于教学质量评估,取得了较好的效果,为教学质量评估提供了一个方法与思路.

多值区间直觉模糊软集

软集理论作为一种处理不确定性问题的新数学工具,弥补了传统不确定性理论在参数不足的缺陷,近年来在理论上得到长足发展,但是忽略了元素的像为多值且隶属度和非隶属度为区间数情形的讨论。将多值直觉模糊软集推广到多值区间直觉模糊软集,并给出了多值区间直觉模糊软集的一些运算(交,并,补),讨论了其相应的一些性质,从而能更好的描述和求解不确定问题。

区间值模糊集合的分解定理

针对区间值模糊集合 ,给出了 8种截集的概念 ,讨论了其有关性质 ,并给出关于区间值模糊集合的分解定理 .

区间值模糊集的分解定理及相似度的计算

针对区间值模糊集相似度公式只是经验公式并没有理论依据问题.建立了区间值模糊集新的截集概念,研究了相似度计算方法.结果表明:所建立的新截集概念是以往截集概念的推广.在新截集理论的基础上,进一步给出了区间值模糊集的分解定理;根据该截集发展出一种推导区间值模糊集相似度的方法,建立了模糊集相似度与区间值模糊集相似度之间的联系,可进一步应用到模糊风险分析研究中.

考虑风险偏好的区间直觉模糊软集型多属性决策方法

针对多方参与、评价指标有差异且存在模糊性的多属性方案优选问题,提出了一种考虑风险偏好的区间直觉模糊软集决策方法。对这类区间直觉模糊软集的多属性决策问题,提出了一个三阶段的决策方法,且按照决策者三种不同风险偏好,给出了相应的决策原则。在此基础上,选择了其中一种情形提出了具体的决策算法。最后,通过数值算例验证了该方法的可行性和有效性,同时采用综合得分值对该方法的结果进行了一致性的验证和讨论。该方法不仅可以很好地解决这类多属性方案优选问题,也能进一步推广到多属性方案的排序问题中。

相似度三支决策模糊粗糙集模型的决策代价研究

在三支决策模糊粗糙集模型中,一些学者基于相似度三支决策模糊粗糙集模型建立了目标函数来得到最优阈值对(α,β,)的计算方法,但在该过程的研究中,学者并没有在相似度三支决策模糊粗糙集模型中讨论关于决策代价的描述问题。基于模糊信息系统用新的函数来描述决策代价成为计算阈值对(α,β,)的一种方法,首先,在模糊信息系统中,通过建立一个描述决策代价的函数,将模糊信息系统中的模糊数与三支决策的决策代价联系在一起;然后对隶属频率进行拟合,得到了三支决策中决策代价的数值描述;最后,通过两个实例说明了该方法的可行性和适用性。

一类新的广义模糊软集及其在多属性决策中的应用

将区间值对偶犹豫模糊集与广义模糊软集相结合,提出了一类新的广义模糊软集的概念.以二型广义区间值对偶犹豫模糊软集为例,给出了交、并、补、“且”、“或”的运算,并研究其若干性质.此外,基于二型广义区间值对偶犹豫模糊软集的距离测度,研究了它的相似性度量及其性质.最后,给出了一种基于二型广义区间值对偶犹豫模糊软集的多属性决策方法,并通过实例进行了验证.

三参数区间值模糊集上的TOPSIS决策方法

考虑到区间值模糊集中代表元在决策分析中的重要作用,提出三参数区间值模糊集和三参数区间值模糊值的概念,给出了三参数区间值模糊值之间的运算关系,定义了三参数区间值模糊值之间一种新的距离.基于这种距离,针对三参数区间值模糊集上的一个多属性决策模型,提出了一种TOPSIS决策方法.最后以实例说明该方法的有效性.

基于区间值模糊软集的反向三Ⅰ方法

本文主要讨论了基于区间值模糊软集的反向三Ⅰ方法,建立了区间值模糊软取式(IVFSMP)和区间值模糊软拒取式(IVFSMT)的反向三Ⅰ方法的表达式,并证明了IVFSMP和IVFSMT的反向三Ⅰ方法的还原性。最后,通过一个实际问题以阐述IVFSMP的反向三Ⅰ方法在决策问题中的有效性。

软集及其扩展模型的概述

软集是一种处理模糊数据的参数化理论模型。本文主要介绍了软集、区间值模糊软集和区间值直觉模糊软集,后两者为软集理论在精确处理不确定性问题领域的扩展。基于对软集及扩展理论模型的应用研究,可实现对模糊数据的准确认知,提高模糊数据的利用效率和决策能力。

模糊参数软区间集及其应用

将模糊参数软集与区间集相结合,定义了模糊参数软区间集的概念,研究了模糊参数软区间集的运算及其性质.然后,给出模糊参数软区间集在决策中的应用,说明了方法的可行性.推广了软区间集的相关研究结果.