半直觉模糊图与应用

将对象作顶点集,用直觉模糊数刻画对象间的相关性和不相关性表示成直觉模糊边;建立了半直觉模糊图模型。定义了半直觉模糊图的生成子图、度、路径、相关截图、序关系、最大生成树等概念。给出基于半直觉模糊图的聚类分析算法,分析了算法的复杂度。结合经典实例作了基于半直觉模糊图的聚类分析,结果显示基于半直觉模糊图的聚类分析算法复杂度低于一般直觉模糊聚类算法。高效实用且自动化程度高。

半直觉模糊图的路径研究

将对象视为顶点,用直觉模糊数刻画对象间的相关性和不相关性,作为直觉模糊边,建立了半直觉模糊图模型。给出了半直觉模糊图的路径、序关系等概念。定义了半直觉模糊图路径的限制可达度和整体可达度,用以刻画路径的拥塞情况。引入半直觉模糊图最强可达路径的概念。给出了求最强可达路径的算法,用以计算拥塞状况为主要限制因素下的最优路径。证明了算法的合理性并分析了算法的复杂度。给出了求最强可达路径的一个实例,结果显示求最强可达路径的算法合理高效且自动化程度高。

基于半直觉模糊图的两种聚类分析算法

给出了半直觉模糊图传递闭包和最大生成树的概念;提出了基于半直觉模糊图传递闭包和最大相关树的两种聚类分析算法。讨论了算法的合理性,分析了算法的复杂度。结合实例,用这两种聚类分析算法做了基于半直觉模糊图聚类分析。结果显示算法合理高效。