基于GRA-GCRITIC和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊多属性群决策方法

针对司法案件决策环境的复杂性及评价信息的模糊性,提出一种基于GRA-GCRITIC(grey relational analysis-group criteria importance through intercriteria correlation)和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊Hamacher-TODIM多属性群决策方法。首先考虑到各位专家对各评价方案下各指标评价信息的差异性,提出一种GRA-GCRITIC方法,该方法将灰色关联融入到CRITIC中,以确定指标综合权重比单一获取的指标权重更加客观可靠;其次,结合信任关系对加权双向投影法进行改进,兼顾主客观关系,利用专家个体与群体评价信息的隶属度及非隶属度矩阵间的相似度得到专家权重;最后,考虑到决策者的损失规避心理,将融合了Hamacher算子的TODIM方法拓展至区间Fermatean模糊环境中,通过具体算例可得到其综合优势度及排序,验证了所提方法的可行性及灵活性。

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。

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。

基于区间直觉模糊集的绿色施工承包商选择

为了避免从专家库随机抽取的评标专家具有的绿色施工经验水平不同,同时提高中标承包商的绿色施工能力,必须建立科学合理的绿色施工承包商评价模型。首先结合传统施工项目评标指标和绿色施工评价指标建立承包商评价指标体系;然后引入区间直觉模糊集,通过相关系数、模糊熵理论分别计算专家权重和指标权重,再基于TOPSIS法选择最优绿色施工承包商;最后通过实例分析表明该模型的有效性。

覆盖变精度粗糙区间直觉模糊集模型探究

概述区间直觉模糊集的基本理论,利用所定义的平均隶属度、平均非隶属度,建立基于覆盖的变精度粗糙区间直觉模糊集的4种模型,并讨论这4种模型的一些相关性质、与现有模型的关系以及4种模型之间的关系;最后,对4种模型进行实例分析。

基于模糊三支区间集半概念知识提取方法研究

为了解决只需要考虑属性区间集到对象区间集的问题,将经典半概念理论引入三支区间集中,对于一个模糊形式背景,定义了面向属性的模糊区间集半算子,用此算子得到模糊AE-区间集半概念;讨论了该类半概念的偏序关系和格结构,进而得到求同一形式背景下模糊AE-区间集半概念全体的算法。对偶地,得到模糊OE-区间集半概念定义和其格结构,以及寻找模糊OE-区间集半概念全体的算法。所得结果有助于拓展概念格和区间集理论的应用范围,也为知识提取提供了一种有益的方法。

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.

运用区间二型模糊集的半监督模糊聚类算法

将区间二型模糊集引入半监督聚类,提出一种运用区间二型模糊集的半监督聚类算法.该算法以区间二型模糊集为隶属度,将已标识样本的类别标签融入目标函数,使得聚类算法可以在已标识样本类别信息的引导下,得到合理的隶属度.实验表明,相比其他聚类模型,结合半监督机制和区间二型模糊集的聚类算法具有更好的聚类性能.

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。

基于GIS和区间直觉模糊集的铁路线网规划评价

为了综合全面地反映城市群高速铁路规划线网的总体性能,评价比选出最优规划方案,针对复杂多因素约束条件下评价指标信息的非“二分法”特性,本文在GIS技术支持下,尝试提出了基于区间直觉模糊集的城市群高速铁路线网评价模型。该模型从区间直觉模糊数的几何意义出发,基于熵值最大化原理,求出指标的权重,获得不同决策者对各个方案的评价值。最后,综合不同决策者意见得出各个方案的最终评价值。以辽中南城市群高速铁路线网规划评价为例,进行了基于区间直觉模糊集的城市群高速铁路线网方案评价。分析表明提出的方法能够描述决策者判断过程中的犹豫程度,可以更细腻、更全面地描述评价指标的自然属性,从而使评价结果更符合客观实际情况。

基于区间二型模糊集的轮系传动方案综合评价

传统方案评价缺少合理的方法指导、主观性强,同时轮系传动方案评价指标复杂多样,难以从定性评价转换至定量评价。针对轮系传动方案的综合评价及优选问题,提出了基于区间二型模糊集(IT2FSs)的轮系传动方案综合评价方法,建立了相关的综合评价数学模型。首先,在考虑了轮系传动方案的静态特性、动态特性及结构特征的基础上,构建了多层次、多源异构性的综合评价指标体系;然后,采用了基于IT2FSs的模糊层次分析(FAHP)法,并结合了区间二型依赖有序加权平均(IT2DOWA)算子的方法,以分配指标权重;采用了构建评价函数的方法,对评价指标数据进行了预处理,以解决复杂指标数据不可量化的问题;针对不同数据类型的指标存在无法统一度量的问题,采用了概率统计结合模糊综合评价(FCE)的方法,对于轮系传动方案进行了定量化的综合评价;最后,以某轮系传动方案为例,根据仿真分析和理论推导,说明了评价方法的可行性;采用鲁棒性分析方法,对基于IT2FSs的轮系传动方案综合评价方法的有效性进行了验证。研究结果表明:该方案的定量化综合评价分数值为62.53,评价结果良好,基本满足使用需求;鲁棒性分析中的所有方案均保持了原先排名,说明该方法具有一定的抗干扰性。

基于改进犹豫度的区间值犹豫模糊集距离测度及其应用

模糊集的距离是决策问题中十分重要的数值指标。本文在计算模糊集的距离时不仅探讨了犹豫模糊区间2个端点值和区间个数的多寡对计算结果的影响,而且考虑了其内部区间标准差的差异对于区间值犹豫模糊集之间的距离带来的影响。在探讨了区间值犹豫模糊集的标准差以及由此引出的偏差距离的基础上进一步提出了带有改进犹豫度的区间值犹豫模糊集距离测度公式,并给出实例说明该公式的合理性和优越性。

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。

区间二元语言毕达哥拉斯模糊信息下MULTIMOORA和ELECTRE方法

为了解决复杂模糊环境下的多属性决策问题,提出一种基于区间二元语言毕达哥拉斯模糊信息的MULTIMOORA和ELECTRE方法。首先结合毕达哥拉斯语言集和区间二元语言变量,提出了关于隶属度,非隶属度和语言变量均为区间值的区间二元语言毕达哥拉斯模糊集。其次对于传统MULTIMOORA方法中未考虑各模型权重的情况,构建单目标优化模型来确定模型权重。最后提出区间二元语言毕达哥拉斯模糊信息的MULTIMOORA和ELECTRE方法并且通过实例说明了该方法的可行性和有效性。

用区间直觉模糊集方法对属性权重未知的群求解其多属性决策

本文首先提出群区间直觉模糊有序加权几何(groupinterval-valuedintuitionistic fuzzy orderedweighted geometric,GIVIFOWG)算子和群区间直觉模糊有序加权平均(group interval-valued intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging,GIVIFOWA)算子.利用GIVIFOWG算子或GIVIFOWA算子聚集群的决策矩阵以获得方案在属性上的综合区间直觉模糊决策矩阵(collectiveinterval-valuedintuitionistic fuzzy decision-matrix,CIVIFDM).然后定义了一个考虑犹豫度的区间直觉模糊熵(interval-valuedintuitionistic fuzzyentropy,IVIFE);通过熵衡量每个属性所含的信息来求解属性权重.最后,提出基于可能度的接近理想解的区间排序法(interval technique for order preference by similarity to an ideal solution,ITOPSIS)和区间得分函数法.在ITOPSIS法中,依据区间距离公式计算候选方案和理想方案的属性加权区间距离,进而采用ITOPSIS准则对各方案进行排序;在区间得分函数法中,算出CIVIFDM中各方案的得分值以及精确值,然后利用区间得分准则对各方案进行排序.实验结果验证了决策方法的有效性和可行性.

区间值模糊集合的表现定理

针对区间值模糊集合 ,给出了 2类区间值集合套的定义 ,得到了 2个区间值模糊集合的表现定理 .

基于区间值模糊集的模糊区域拓扑关系模型

在GIS实际应用领域中 ,采样点的属性数据往往不是精确的数值 ,而是一个区间范围 ,对此类空间数据的建模、分析和推理越来越受到相关领域研究者的重视 .利用区间值模糊集描述由不确定属性数据所圈定的模糊区域 ,基于区间值和区间值模糊集的运算性质 ,给出了模糊区域间拓扑关系的分析模型 .该模型改进了基于经典模糊集及其截集的拓扑关系模型 ,对模糊区域拓扑关系的分析结果更符合人们的认知习惯 ,可以利用区间值结果进行推理和决策 ,能够有效地分析由区间值属性所确定的模糊区域间的拓扑关系 ,在地理信息系统和空间数据库等领域具有实际应用价值 .

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 .