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.

基于三元模糊数Vague集的SPA方法及应用

在结合集对理论(SPA)与Vague集理论的基础上,提出了一种新的三元模糊数Vague集。并采用集对联系数同、异、反来表示Vague集的函数,这种不确定信息的表示要比Vague集的表示更加合理、准确和有效。在此基础上,通过一个具体的实例来验证该方法的可行性和实用性。

基于区间值Vague集的多属性模糊决策方法

区间值Vague集作为Vague集的一种有用推广,已经在系统控制以及智能决策等方面有较为广泛的研究与应用.针对不确定系统处理中常出现的模糊决策问题,通过将决策方案的约束条件属性集转化成区间值Vague集,并综合考虑约束条件属性肯定出现的区间值程度以及肯定不出现的区间值程度和未知是否出现的含糊(犹豫)程度区间,给出一个基于区间值Vague数的记分函数和区间值Vague集的有效的多属性模糊决策方法,使得决策更加合理更具弹性.最后通过一个实例表明我们所提出的方法在不确定系统决策中确是简便可行的.

基于三角模糊数Vague集的多目标决策方案

本文介绍了一种新的模糊集合,即三角模糊数Vague集,此集合采用三角模糊数来表示Vague集的肯定与否定隶属函数值,使其更加灵活地表达不确定数据的形式,在此基础上,还研究了这种集合下的多目标决策问题.

区间值Vague集多目标模糊决策方法

研究了区间值多目标模糊决策方法问题。充分利用Vague集三维信息提出了Vague集和区间值Vague集模糊相对优势函数概念,该概念克服了以往Vague集优势函数定义中不考虑第三维信息的弱点。在区间值Vague集决策矩阵基础上,构造了模糊相对优势决策矩阵和模糊加权决策矩阵,给出了区间值Vague集多目标模糊决策过程,充实了Vague集多目标模糊决策理论体系。最后通过算例验证了该方法是一种有效可行的决策方法。

基于距离的区间值Vague集的多准则决策方法

研究将实数型Vague集的距离方法扩展成为区间值Vague集的距离度量方法.给出区间值Vague集的模糊度定义和Hausdorff距离,建立基于距离的区间值Vague集多准则决策的相对优属度法,并通过例子说明实施方法的步骤.

关于Vague集理论中记分函数的分析

分析了Vague集理论中记分函数的内涵、本质及现有几种主要记分函数的优缺点,指出了构造记分函数时应考虑的主要因素.从评价函数的角度提出Vague值的期望的概念,从风险的角度看待未知信息,提出风险厌恶型和风险追求型两类记分函数的概念.给出一种风险厌恶型记分函数的具体形式并讨论其性质,通过实例对比说明该记分函数能够体现出决策者的决策偏好并保持决策方法的一致性.

Vague值(集)相似度量的研究

该文对现有Vague集(值)相似度量方法进行研究,发现目前Vague值(集)相似度量方法存在一些缺陷,给出了Vague集(值)相似度的一种定义,提出了两种Vague值(集)相似度量的改进方法,最后通过数据分析验证了改进方法的有效性和优越性。

Vague集上模糊熵的几点注记

V ague集上的不确定性度量有两种途径,一种是度量V ague集是模糊集的程度,一种是度量V ague集具有的模糊性的程度。后者将模糊集的模糊熵作为特例。本文基于“投票模型”分析了V ague集的熵应具有的特征,对国内作者提出的V ague集上的模糊熵进行了评述。

基于Vague集相似度量的模糊分类

在区间值模糊集理论和Vague集理论的基础上,提出了一种新的基于Vague集相似度量的模糊分类方法,对Fisher建立的Iris数据库进行了分类实验处理,分类结果的正确率超过95%。该方法计算简单有效,具有一定的实际应用价值。

Banach空间上集值测度与模糊数测度的扩张(英文)

在 Banach空间上 ,给出了集值测度的扩张定理并借助集值测度的扩张给出了模糊数测度的扩张定理。

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 .

Vague集相似度量

在不确定信息处理中,判定两个知识模式的相似度是知识划分、规则推理的前提。Vague集是处理模糊信息的一种有效工具,众多学者提出了基于Vague集的相似度量方法,但这些方法不足以准确描述Vague集的相似本质,并且度量的准确度较低。本文提出了一种度量Vague集相似度量方法的标准,为研究Vague集相似度量提供了参考;提出了一种新的Vague集相似度量的方法。实验结果表明,本文方法的区分能力高,并且有更好的度量效果。

一种基于Vague集相似度量推理的控制器设计

针对模糊变量隶属值难以确定、描述信息单一这一问题,将区间值模糊集引入控制领域。在Vague集相似度量推理基础上,设计了一种模糊控制器。为了应用Vague集相似度量推理方法,给出了一种清晰量的区间值模糊化方法。说明了该类模糊控制器设计过程,给出Matlab仿真控制效果。仿真结果表明,该控制器隶属函数值较易确定,设计过程简化,模糊化过程偏差小,有很好的应用价值。

区间值模糊数与区间值粗糙模糊数

把经典Z.Pawlak粗糙集与区间值模糊集相结合,研究区间值模糊数的基本理论。讨论区间值模糊数的基本性质和四则运算法则及其与其它各种区间数的关系,并给出区间值模糊数的刻画定理。同时,在经典Z.Pawlak粗糙集的框架下定义实直线上的粗闭区间套,提出区间值粗糙模糊数的定义。利用模糊数的表现定理给出区间值粗糙模糊数的一个刻画。

Vague集理论及其在国画类别区分中的应用

为解决Vague值(集)的相似度量问题,提出一种公理化意义下全面综合的度量方法。通过对现有Vague集相似度量的功能进行分析对比,获得在相似度量公理化下的扩展形式,并结合模糊熵理论,综合Vague值(集)相对熵的公理化思想,研究Vague值(集)相似度量与相对熵的关系,给出带参数的计算方法。分析结果证明,将该方法应用于国画类别的区分识别中,能获得较好的分类结果。

一种对方案有偏好的Vague集多属性决策方法

研究了方案属性值和偏好值均为Vague值的多属性决策问题。针对相关文献中,将由Vague值表示的方案属性值与偏好值转化为直觉模糊数,并根据直觉模糊数表示的方案属性值与偏好值之间的偏差建立规划模型并求解属性权重这一过程,分析了建立的规划模型的不合理性。提出通过最小化直觉模糊数表示的方案综合值与偏好值的偏差,建立并求解一个规划模型计算属性权重的改进方法。通过将Vague值转化为模糊值,利用模糊值矩阵的线性序构造模糊优先矩阵,并对其进行分割,从而实现方案的排序择优。通过一个实例说明了该方法的可行性。

具有集值系数的回归模型

依据区间的概念，借鉴文献［９］的思想并借助于线性规划的方法提出了４种回归模型的确定方法，即：１）具有区间数系数的线性回归模型；２）具有区间数系数的多项式回归模型；３）具有模糊数系数的线性回归模型；４）具有模糊数系数的多项式回归模型．这４种回归模型不仅从理论上推广了经典的线性回归与多项式回归的理论，同时提出了一类新的回归模型的确定方法，而且这类方法充分利用样本点的信息。

基于三角模糊数与集对分析的城轨多制式系统耦合度分析

城轨多制式系统耦合度是一个具备确定不确定性的多属性决策问题,为了进行定量分析,构建了城市轨道交通多制式耦合度评价指标体系,并采用三角模糊数和集对分析方法,建立城轨多种制式结构合理性评价分析模型,第一层利用熵值法确定各指标权重;第二层利用区间可能度法确定各准则指标权重。最后,对内陆具备3种以上制式的9家城轨企业多制式系统耦合度进行综合评价。结果表明:该评价方法具有较高的置信水平,可为今后城市轨道交通多种制式的规划、建设与运营提供科学合理的决策依据。

Vague集之间一种新的相似度量及其在心理学中的应用

提出Vague集(值)之间一类新的相似度量公式,提出单值数据直接转化成Vague值数据的一个公式.心理学领域的应用实例表明上述公式是实用的.