区间值决策表中基于相对优势邻域粒度的属性约简

现实生活中大量数据以区间值形式存在,此时区间值决策表并不是基于等价关系,传统的决策方法并不能解决这一问题.为此,本文在区间值决策表中引入相邻关系、相邻类的定义,进而由相邻类建立了区间决策表的相对优势邻域粒度,拓展了经典决策信息系统的相关方法,并利用相对优势邻域粒度研究了区间决策表属性约简的启发式算法,通过具体案例将得到的属性约简结果与代数约简进行了有效性验证,进一步丰富和完善了信息系统属性约简理论.

概率区间值犹豫模糊集多属性群决策模型及其应用

目的:研究概率区间值犹豫模糊集及应用。方法:将概率区间值犹豫模糊数,用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及概率构成的三维点坐标进行刻画,在此基础上提出了概率区间值犹豫模糊元的相关运算。根据概率区间值犹豫模糊元的相关运算采用熵值法计算属性权重。最后基于TOPSIS思想给出了一个新的贴近度公式,并利用新的贴近度公式对方案排序。结果:建立的概率区间值犹豫模糊集多属性群决策模型可以有效排序方案。结论:将概率区间值犹豫模糊集采用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及概率来表示不仅可行,而且可以用来解决多属性群决策问题。

加权区间值犹豫模糊集的群决策方法

为了在区间值犹豫模糊集(IVHFS)中体现出决策专家的重要性,把所有评审专家的综合权重注入IVHFS中,进而定义了加权区间值犹豫模糊集(WIVHFS).将WIVHFS用三维点坐标(由区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及评审专家综合权重构成)进行刻画,在此基础上给出了加权区间值犹豫模糊元(WIVHFE)的相关运算;基于WIVHFE的相关运算采用熵值法计算测评准则客观权重,利用0-1优先关系矩阵来获取任意2个备选方案的总测评准则权重优势值与总测评准则权重劣势值,并依据二者之间的大小排序方案.最后,通过一个具体案例说明了文中理论与方法的可行性.

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.

基于区间值直觉模糊集和云模型的FMEA风险评估方法

针对传统故障模式和影响分析(failure mode and effect analysis,FMEA)方法存在评价使用精确数量化造成专家风险评估信息的丢失、忽略风险指标之间的相对重要性以及由于专家有限理性导致的评价固有的随机性等问题,利用区间值直觉模糊集和云模型构建了一种改进的FMEA风险评估方法。首先,引入区间值直觉模糊集(IVIFS)来描述专家评价信息的复杂性和不确定性,通过运用区间值直觉模糊熵,计算专家权重和风险因子的权重;其次,采用云模型的方法,通过比较各支持云模型和反对云模型与正、负理想云模型的正、负相似度,获得故障模式评价值的综合相似度,通过对综合相似度大小排序得到各故障模式风险排序;最后,以自动扶梯的梯级、踏板和胶带风险评估为例进行分析,验证该评估方法的实用性和可行性。

区间值直觉模糊β覆盖粗糙集模型

在新的β覆盖邻域系统上提出四种区间值直觉模糊β覆盖粗糙集模型,用于有效处理区间值直觉模糊信息的多属性决策问题.首先,从论域的区间值直觉模糊β覆盖出发,引入两类新的邻域系统并构造了四种不同类型的区间值直觉模糊β覆盖粗糙集,扩展了现有模型的适用范围.其次,深入研究了每种模型的数学性质,构建了所提出的四种模型之间的关联关系,为模糊β覆盖粗糙集领域的研究提供了理论基础.最后,为解决区间值直觉模糊信息的多属性决策问题,设计了决策算法并进行应用实例分析,并通过与其他决策方法的对比分析,表明了区间值直觉模糊β覆盖粗糙集在多属性决策问题中具有可行性和有效性.研究成果对于复杂模糊信息决策具有一定的参考和指导意义,并为解决多属性决策问题提供了新的思路和方法.

基于前景理论和混合加权距离的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策

针对现有的毕达哥拉斯模糊评价通常会忽视决策者的主观偏好和风险规避的问题,引入前景理论来反映决策者的主观感受,同时将毕达哥拉斯模糊数改进为区间值毕达哥拉斯模糊数,以避免决策者无法使用准确数值进行评价的情况,并引用基于均衡视角的权重修正系数,防止仅考虑决策者的主观偏好而造成的权重确定的偏差。在此基础上,将区间值毕达哥拉斯混合加权距离引入TOPSIS,以实现对多样性信息的有序集结。最后,通过实例分析和比较分析,对方法的有效性进行验证。

区间值决策系统的多特定类属性约简

多特定类的属性约简是粗糙集理论研究的重要分支。通常用户在决策时只关注部分决策类,而现有算法是关注全部决策类,针对部分决策类的约简效率不高。为此,本文提出多特定类的快速约简模型。该模型充分利用正域、边界域和负域的特点,提出了关于多特定类的属性约简算法。实验结果表明,本文提出的算法效率较高,约简长度相对较短。

非交换剩余格上的区间值模糊滤子

在区间值模糊集理论的基础上,定义了非交换剩余格上的区间值模糊滤子,给出了区间值模糊滤子的刻画,研究了生成区间值模糊滤子的结构;证明了非交换剩余格上的区间值模糊滤子全体、区间值模糊正规滤子全体构成完备有界分配格;基于区间值模糊强同余关系,证明了非交换剩余格上的区间值模糊正规滤子集和区间值模糊强同余关系集同构.

区间值决策系统下的最小属性约简

在给定的属性约简目标函数下,决策表中往往存在多个约简。最后的决策规则集直接依赖于所获得的约简。决策规则集的简洁性、可理解性、通用性和精确性因约简的不同而不同,因此期望得到一些最优结果,即长度最短的最小约简。这样可以尽可能多地去除冗余属性,有效地管理决策表的存储空间,并且决策规则集的性能将变得优异。不幸的是,寻找最小约简已被证明是一个NP-难问题(Wong和Ziarko 1985)。当给定决策表时,启发式算法并不总是能得到最小约简。因此本文在区间值决策系统下提出了基于差别矩阵的0-1规划最短约简算法。

区间值直觉模糊相似度及其应用

相似度是模糊集理论中的一个测度,常用来度量两个模糊集的接近程度。在区间值直觉模糊环境下的多属性决策问题中,一个相似度的优劣影响着决策结果的准确性。在以往的研究中,已经有大量的区间值直觉模糊相似度被提出,在分析这些相似度过程中,发现其中大多存在着反直觉的情况。本文从熵测度的角度出发,基于熵测度和相似度的相关关系,由熵测度导出一个对应的相似度,并证明其满足相似度的公理化定义,接着通过实例说明提出的相似度的有效性和优越性。最后将其与传统VIKOR方法相结合,应用于多属性决策问题之中。

非交换剩余格上的广义余区间值模糊滤子

以区间值模糊集理论为基础定义了非交换剩余格上的余区间值模糊滤子、余区间值模糊滤子、余区间值模糊滤子,研究了它们的性质和等价条件,得到了它们之间的关系。

基于概率的区间值决策信息系统的不确定性度量

区间相似度是区间值决策信息系统的核心,相关的不确定性度量具有重要意义。针对区间值决策信息系统的不确定性度量问题,采用概率刻画建立改进的区间相似度和信息测量。基于概率的区间相似度,建立δ-区间相似关系;结合粗糙度和条件信息熵,提出δ-粗糙条件信息熵,并证明了条件属性和阈值的双重粒化单调性;数值实验验证了相关度量和单调性的有效性。基于概率的新视角,改进的粗糙条件信息熵不仅能够度量粒度结构分类的不确定性,还能度量上下近似集合分类的不确定性。

一类区间值时间序列IO型异常点检测方法及其在金融时序分析中的应用

针对区间值时间序列的异常点检测问题,从区间数据的区间中心和区间半径出发,基于ARIMA的点值时间序列IO型异常点检测原理,构造一类区间值时间序列IO型异常区间的检测方法。其中,对区间值时间序列IO型异常区间的概念和类型进行了具体的界定,给出了区间值时间序列IO型异常区间的检测步骤。最后,针对上证指数2016年1月4日到2018年12月28日每日最高价和最低价构成区间值时间序列且其每日收盘价构成点值时间序列,用所提方法进行IO型异常区间的检测,通过和传统点值异常检测结果的对比分析表明,所提方法能够更有效地识别出金融时间序列中存在的异常状况。

加权概率区间值犹豫模糊集及决策应用

对概率区间值犹豫模糊集中的不同区间值隶属度赋予了决策专家权重,定义了加权概率区间值犹豫模糊集(WPIVHFS).针对WPIVHFS中的加权概率区间值犹豫模糊数,采用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度、概率以及相对应的决策专家权重构成四维点坐标进行刻画,在此基础上建立了加权概率区间值犹豫模糊元(WPIVHFE)的外部固定函数模型、内部稳定函数模型、2个WPIVHFE的大小比较准则与距离测度模型.利用熵值法分别计算属性的外部权重与内部权重,并依据属性的外部权重与内部权重相离程度值来确定属性的综合权重.考虑方案的外部固定函数值、内部稳定函数值来计算各个方案的综合属性值.方案的排序结果表明:在采用四维点坐标来描述WPIVHFS的基础上建立的决策算法不但科学有效,而且提供了一种多角度观察方案排序结果的方法.

区间值犹豫模糊集群决策模型及其应用

为了更好地解决区间值犹豫模糊集(IVHFS)群决策问题,利用平面向量建立了一种可以从多个角度判定方案优劣的群决策模型.首先,在IVHFS中定义了区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度,并以此通过构造平面向量来刻画IVHFS.其次,通过利用平面向量簇刻画IVHFS建立了区间值犹豫模糊元(IVHFE)的外部固定函数模型和内部稳定函数模型,给出比较2个IVHFE大小的准则和计算二者距离的方法,并根据所有方案的外部固定函数值和内部稳定函数值分别计算了测评准则的外部权重和内部权重(依据外部权重与内部权重的相离程度值来确定测评准则的综合权重).再次,通过利用参数调整方案的外部固定函数值与内部稳定函数值的比例计算了各个方案的综合决策值.最后,利用数值算例验证了本文方法的可行性.

带消失约束的区间值优化问题的最优性条件与对偶定理

本文考虑一类带消失约束的非光滑区间值优化问题(IOPVC)。在一定的约束条件下得到了问题(IOPVC)的LU最优解的必要和充分性最优性条件,研究了其与Mond-Weir型对偶模型和Wolfe型对偶模型之间的弱对偶,强对偶和严格逆对偶定理,并给出了一些例子来阐述我们的结果。

区间值Picture模糊参数集结算子及其应用

针对决策信息为区间值Picture模糊数的多属性群决策问题,在充分考虑属性间相互关联的情况下,将区间值Picture模糊数与广义Heronian均值函数和Heronian平均算子结合,定义了区间值Picture模糊参数广义加权Heronian平均算子,并研究了其性质。该信息集结算子能够反映信息的完整性、属性相关性和决策者的风险偏好。然后,提出了一种基于区间值Picture模糊参数广义加权Heronian平均算子的多属性群决策模型。最后,运用本文提出的群决策模型对信息系统进行了最优选择,并与其它模型进行比较,说明所提模型的有效性和优越性。

格蕴涵代数的区间值犹豫模糊子代数

把区间值犹豫模糊集和格蕴涵代数相结合,给出格蕴涵代数的区间值犹豫模糊子代数的概念,讨论了区间值犹豫模糊子代数与其犹豫模糊子代数的关系。证明了2个区间值犹豫模糊子代数的交是区间值犹豫模糊子代数,并结合具体例子,说明2个区间值犹豫模糊子代数并不满足类似结论。

基于区间值模糊冲突表的三支冲突分析

结合实际语义,研究基于区间值模糊冲突表的三支冲突分析。首先,定义区间值模糊冲突表,分别给出基于单议题和多议题上的冲突集、中立集和联盟集,并据此做出决策。其次,提出议题损失函数的乐观、悲观聚合方式,给出一种基于决策粗糙集理论计算阈值的方法。最后,通过例子分析了上述定义的两种损失函数聚合方式下得到的冲突分析结果。