基于直觉模糊格的不确定性证据分析

针对属性值和权重均为语言真值直觉模糊对的多属性决策问题,文章提出一种基于直觉模糊格和证据理论的群决策方法:对专家给出的每个方案的属性值和属性权重进行证据合成,根据十元语言真值直觉模糊对LI10格对证据合成结果进行排序,通过案例验证了所提出方法的有效性和合理性。首次用语言值直觉模糊对代替数值进行证据合成和群决策,解决了人的自然语言在转化成数值的过程中会出现信息缺失等问题。

(λ,μ)直觉模糊格

在抽象代数中,格论是抽象代数的分支,研究格的性质很有意义。格论是其非空有限子集都有一个上确界和一个下确界的偏序集合。格也可以特征格化为满足特定公理恒等式的代数结构。自保加利亚学者Atanassov于1983年提出直觉模糊集的概念以来,有关直觉模糊集理论的研究已受到国内外相关领域学者的极大关注,并且已被应用于决策、医疗诊断、逻辑规划、模式识别、机器学习和市场预测等诸多领域。直觉模糊集是传统的模糊集的一种拓展,它同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度这三个方面的信息,因而比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性等方面更具灵活性和实用性。该文是把直觉模糊集应用到格理论中,给出了(λ,μ)直觉模糊格的定义,讨论它的性质,给出了(λ,μ)直觉模糊凸子格的定义,讨论它的一些简单性质。

直觉模糊格及其同态

在K.Atanassov引进直觉模糊集的基础上,定义了直觉模糊格,并讨论了它的简单性质,给出了直觉模糊集截集与直觉模糊格的关系,证明了A是格L的一个直觉模糊子格的充要条件是A的截集是L的一个子格,然后在格同态与同构意义下,研究了直觉模糊格的像与原像。最后给出了直觉模糊凸子格的概念,并得到了它的一些基本性质。

广义的直觉模糊蕴涵及剩余格

直觉模糊蕴涵是直觉模糊推理的重要基础,为直觉模糊集在不确定信息系统下推理和决策中的应用提供了理论基础。对直觉模糊蕴涵进行了研究。首先回顾了直觉模糊的有关基础知识,在此基础上构造了一种新的广义的直觉模糊蕴涵,证明了其单调性、边界性等系列重要性质,最后证明了该蕴涵可构成直觉模糊剩余格。

语言值直觉模糊概念格及其应用

人们经常用自然语言进行推理判断和决策,针对具有语言值信息的不确定问题,基于语言值直觉模糊代数和直觉模糊形式背景,提出了语言值直觉模糊形式背景并讨论了其相关性质,建立了语言值直觉模糊概念格.研究了语言值直觉模糊形式概念之间的贴近度,进一步给出语言值直觉模糊形式概念格之间的贴近度,进而提出了语言值直觉模糊概念格的模式识别方法,并将其应用到中医疾病诊断识别中,说明所提出方法的有效性和实用性.

直觉模糊概念格的属性约简

研究直觉模糊形式背景下的概念格属性约简.利用直觉模糊逻辑算子给出了直觉模糊概念格的构造,通过直觉模糊集的水平截集定义了可辨识属性矩阵,给出了直觉模糊概念格的属性约简方法.

一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法

针对具有模糊语言值不确定性信息的决策问题,提出一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法.基于直觉模糊概念格,提出直觉模糊语言形式背景及直觉模糊语言形式概念,探讨直觉模糊语言形式概念间的偏序关系以及直觉模糊语言概念格之间的细于关系.在直觉模糊语言决策形式背景下,给出直觉模糊语言集之间的相似度以及加权相似度,讨论其相关性质.构建条件概念格和决策概念格,得到在直觉模糊语言决策形式背景下的规则集,建立直觉模糊语言规则提取应用模型.通过疾病诊断实例说明该方法的有效性和实用性.所提出的方法能够同时考虑决策过程中正反两方面的评价信息,减少决策过程中的信息损失.

BL-代数上的几种直觉模糊滤子

结合直觉模糊集和滤子理论,对BL-代数上的直觉模糊滤子进行了研究。首先回顾了BL-代数和直觉模糊集的有关基础知识。然后引入BL-代数上的直觉模糊滤子、直觉模糊格滤子、直觉模糊布尔滤子和直觉模糊蕴涵滤子的概念,讨论了它们的一系列重要性质,证明了直觉模糊滤子与直觉模糊格滤子、直觉模糊布尔滤子和直觉模糊蕴涵滤子是等价的,并用实例进行了验证。最后探讨了直觉模糊滤子和模糊滤子的关系。

语言值直觉模糊二元组表示模型

基于语言真值直觉模糊格,提出一种语言值直觉模糊二元组表示模型.讨论模型中语言值直觉模糊对的运算及其性质.给出语言值直觉模糊聚合算子,即语言值直觉模糊算术平均算子和语言值直觉模糊加权平均算子,实现语言值直觉模糊对的聚合,减少语言值直觉模糊对聚合过程中的信息损失.将此方法用于模糊模式识别中,并以疾病诊断识别过程说明该方法在具有正反两面证据的模糊环境下的有效性.

基于直觉模糊概念格的新型病毒分类方法

作为知识发现的有效工具,概念格已经成功地应用到各个领域。本文对新型病毒的属性进行了深入地分析研究,建立了属性重要性判别机制并且呈现了基于概念格理论的病毒群体分类方法。本文分析了直觉模糊理论与概念格理论相结合的理论模型,即直觉模糊概念格模型,同时研究了基于辨识矩阵的属性约简方法,并且将之应用于解决新型病毒的分类问题。这个方法有助于删除冗余信息,根据决策偏好提取相应的知识。属性约简对完善概念格理论以及拓展其应用起到了关键的作用。考虑到新型病毒属性的复杂性和概念的模糊性,直觉模糊概念格理论将很大程度上提高病毒分类的工作效率,具有较大的潜在的应用价值。

语言值直觉模糊二元组的多重多维推理方法

针对语言值推理中信息缺失的问题,基于直觉模糊集和语言值直觉模糊二元组表示模型,对多重多维模糊推理方法进行扩展,提出了语言值直觉模糊二元组的多重多维推理方法及一种先聚合规则再进行推理的扩展方法.该方法可以有效减少推理过程中语言值信息的缺失,通过将此方法应用于实例中说明了合理性.

R_0-代数上的(λ,μ)直觉模糊滤子

在R0-代数和直觉模糊集理论的基础上,首先引入了R0-代数上直觉模糊滤子的定义;其次,在直觉模糊滤子的基础上,定义了R0-代数上的(λ,μ)直觉模糊滤子和(λ,μ)直觉模糊格滤子,讨论它们的有关性质;最后,研究了R0-代数上的(λ,μ)直觉模糊滤子和(λ,μ)直觉模糊格滤子之间的等价关系.

基于语言真值直觉模糊真度矩阵的多属性决策方法

针对含有模糊语言信息的决策问题,基于语言真值直觉模糊格蕴涵代数理论,提出了语言真值直觉模糊真度矩阵,给出了将语言真值直觉模糊判断矩阵转换为语言真值直觉模糊真度矩阵的方法,利用语言OWA算子对语言真值直觉模糊真度矩阵进行聚合、排序进而得出最优方案.将该方法应用于选择最佳创业项目为例,说明该方法的合理性和有效性.

Heyting-代数上的(λ,μ)直觉模糊偏滤子

把直觉模糊滤子和Heyting-代数相结合,分别给出直觉模糊偏滤子,(λ,μ)直觉模糊偏滤子和(λ,μ)直觉模糊偏格滤子的定义,讨论所定义偏滤子的性质,得出(λ,μ)直觉模糊偏滤子具有交的不变性,最后证明了(λ,μ)直觉模糊偏滤子和(λ,μ)直觉模糊偏格滤子的等价关系。

On Some Properties of L Type Intuitionistic Fuzzy Family

Intuitionistic fuzzy set is an extended form of Zadeh's fuzzy set. In this paper, the concept of L type intuitionistic fuzzy family based on lattice implication algebras was proposed and some of its properties were discussed.