Multi-Granularity Neighborhood Fuzzy Rough Set Model on Two Universes

The two universes multi-granularity fuzzy rough set model is an effective tool for handling uncertainty problems between two domains with the help of binary fuzzy relations. This article applies the idea of neighborhood rough sets to two universes multi-granularity fuzzy rough sets, and discusses the two-universes multi-granularity neighborhood fuzzy rough set model. Firstly, the upper and lower approximation operators are defined in the two universes multi-granularity neighborhood fuzzy rough set model. Secondly, the properties of the upper and lower approximation operators are discussed. Finally, the properties of the two universes multi-granularity neighborhood fuzzy rough set model are verified through case studies.

Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy-Rough Sets

This paper combines interval-valued intuitionistic fuzzy sets and rough sets.It studies rougheness in interval-valued intuitionistic fuzzy sets and proposes one kind of interval-valued intuitionistic fuzzy-rough sets models under the equivalence relation in crisp sets.That extends the classical rough set defined by Pawlak.

Knowledge modeling based on interval-valued fuzzy rough set and similarity inference: prediction of welding distortion

Knowledge-based modeling is a trend in complex system modeling technology. To extract the process knowledge from an information system, an approach of knowledge modeling based on interval-valued fuzzy rough set is presented in this paper, in which attribute reduction is a key to obtain the simplified knowledge model. Through defining dependency and inclusion functions, algorithms for attribute reduction and rule extraction are obtained. The approximation inference plays an important role in the development of the fuzzy system. To improve the inference mechanism, we provide a method of similaritybased inference in an interval-valued fuzzy environment. Combining the conventional compositional rule of inference with similarity based approximate reasoning, an inference result is deduced via rule translation, similarity matching, relation modification, and projection operation. This approach is applied to the problem of predicting welding distortion in marine structures, and the experimental results validate the effectiveness of the proposed methods of knowledge modeling and similarity-based inference.

Interval-Valued Dual Hesitant Fuzzy Hamacher Aggregation Operators for Multiple Attribute Decision Making

As an generalization of hesitant fuzzy set, interval-valued hesitant fuzzy set and dual hesitant fuzzy set, interval-valued dual hesitant fuzzy set has been proposed and applied in multiple attribute decision making. Hamacher t-norm and t-conorm is an generalization of algebraic and Einstein t-norms and t-conorms. In order to combine interval-valued dual hesitant fuzzy aggregation operators with Hamacher t-norm and t-conorm. We first introduced some new Hamacher operation rules for interval-valued dual hesitant fuzzy elements. Then, several interval-valued dual hesitant fuzzy Hamacher aggregation operators are presented, some desirable properties and their special cases are studied. Further, a new multiple attribute decision making method with these operators is given,and an numerical example is provided to demonstrate that the developed approach is both valid and practical.

基于区间值犹豫模糊多粒度粗糙集的三支决策模型

针对区间值犹豫模糊信息系统,提出了两种基于区间犹豫模糊多粒度粗糙集的三支决策模型。首先,借助多粒度粗糙集理论,提出乐观和悲观区间犹豫模糊多粒度粗糙集模型。其次,引入区间犹豫模糊连续交叉熵的概念,用TOPSIS方法来计算对象在不同情况下的条件概率。基于此,定义区间犹豫模糊决策理论粗糙集并给出相应的三支决策规则。最后,通过实例验证了这两种模型对目标评估采取不同的态度和决策方案,并且证明了所提算法的有效性。

数据驱动的犹豫模糊语言信息策略优先权排序方法

数据挖掘使得决策者获取信息更为方便有效。本文在冲突分析图模型理论框架下,首先基于数据对冲突策略进行挖掘,实现了冲突策略的合理构建。其次,考虑到现实冲突中决策者对某策略的选择更多表现为一种被选择的可能性,将犹豫模糊语言信息和冲突分析图模型理论进行有效交叉融合,采用犹豫模糊语言信息进行评估,并基于粗糙集思想对犹豫模糊语义评价信息进行集结以代表这种可能性;进一步地,提出一种新的基于犹豫模糊语言信息的冲突分析图模型策略优先权排序法。最后,对沭河跨境水污染进行建模分析,对沭河水污染治理提出建议,并且就状态排序结果对比了新旧两种方法,结果验证本文提出方法的合理性。

基于犹豫模糊集、前景理论和粗糙集的水库生态友好型调度方案评价

多目标调度方案的评价决策一直是水库调度领域研究重点之一。现有的生态友好型水库调度方案评价中存在诸如生态指标偏少、评价者认知的主观性难以精确表达等问题,影响到生态友好型水库调度方案的合理评价与决策。以贵州省夹岩水利枢纽为研究实例,从城镇供水、灌溉、发电、生态4个维度(即准则)角度,构建生态友好型调度方案评价指标体系,采用基于月(旬)流量数据的年内月(旬)均流量大小改变度、年径流不均匀程度改变度、年内峰、谷流量改变度、年内峰、谷流量出现时间改变度等水文改变度指标量化水库调度的生态影响。考虑到准则属性权重难以确定和属性值不精确,提出了耦合犹豫模糊集、前景理论和粗糙集理论的多属性评价方法(HPR-MAEM)。采用二元对比法、变差系数法、熵值法和CRITIC法等四种赋权方法,对每一个准则下指标进行赋权,获得的准则属性值构成一个犹豫模糊数,然后采用前景理论的价值函数计算每个方案的准则属性值偏离正负理想属性值的损失和收益及综合前景值,并通过粗糙集属性约减计算准则属性的权重,最后计算各方案的加权综合前景值,对方案进行排序。为进一步验证方法的合理性与有效性,将HPR-MAEM排序结果与传统TOPSIS方法和变差系数法、熵值法和CRITIC法排序结果进行比较。对夹岩水利枢纽10个长期调度方案的评价结果表明:基于月(旬)流量数据的水文改变度指标能够较全面反映水库调度的生态效应,HPR-MAEM方法能合理地考虑不同赋权方法和决策者有限理性对评价结果的影响,推荐的调度方案的城镇供水、灌溉、发电、生态四个维度更为均衡。

基于直觉支持度的对偶犹豫模糊粗糙集模型

支持直觉模糊集多属性决策虽考虑了备选方案的固有属性值评价,也关注如经济能力等决策方的自身支持程度,有效避免了多属性决策中模糊元被均值化的情形,然而面向解决更复杂的现实决策问题时仍显不足。论文将支持度扩展为直觉模糊形式表示,为此提出了直觉支持度对偶犹豫模糊集模型,给出其定义和得分函数。后将粗糙集引入到直觉支持度对偶犹豫模糊环境,构造直觉支持度的对偶犹豫模糊粗糙集模型,定义集合及其上下近似,后讨论该模型的一些性质,并对上下近似集合进行函数拟合,由得分结果排序进行决策。通过对舰船动力系统供应商选择的实例验证了该模型有效性。

基于多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的最优粒度选择方法

为了对含有多属性的直觉犹豫模糊决策信息系统进行约简,获取最优粒度,运用多粒度粗糙集处理直觉犹豫模糊决策信息系统中的不确定信息,并对多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的最优粒度选择方法进行了研究。首先,在直觉犹豫模糊集的基础上引入属性信息,给出粗糙直觉犹豫模糊集的概念,提出乐观、悲观多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的下、上近似这4种模型,且研讨了它们的性质。其次,主要定义了基于悲观多粒度粗糙直觉犹豫模糊集下近似的粒度质量相似度和内、外粒度重要度的计算公式,设计了其最优粒度选择算法。最后,通过葡萄酒测评的案例,分别基于乐观、悲观多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的下、上近似这4种情况,计算出最优粒度并进行了分析,验证了该算法在直觉犹豫模糊决策信息系统中的约简是有效的。

新的包含度犹豫模糊粗糙集

定义了新的犹豫模糊元延拓方法,对两个所含数值个数不同的犹豫模糊元进行补齐,给出了新的犹豫模糊元以及犹豫模糊集的交并运算;在已有犹豫模糊包含关系的基础上,基于延拓方法定义了新的犹豫模糊包含关系,并给出了改进的犹豫模糊包含度的一些计算公式,通过数值算例说明了改进的包含度公式的优越性;用改进的包含度公式建立新的犹豫模糊粗糙集模型,并讨论了模型的简单性质。

犹豫模糊有序信息系统及其属性约简

犹豫模糊信息系统是对传统的信息系统的一种推广。首先,在犹豫模糊信息系统中利用犹豫模糊值的得分函数,定义了一种优势关系。通过用这种优势关系替代经典粗糙集理论中的不可分辨关系,建立了一种基于优势关系的粗糙集模型。此外,为了简化知识表示,提出了一种消除冗余信息的属性约简方法,并通过一个实例说明了该方法的有效性。

模糊等价关系下的犹豫模糊粗糙集及其应用

首先通过对长度不同的犹豫模糊元进行补齐来定义犹豫模糊集新的交并运算,在Pawlak近似空间中利用新的运算建立粗糙犹豫模糊集模型;然后将Pawlak近似空间推广到一般犹豫模糊近似空间,利用犹豫模糊元间的相似度获得犹豫模糊近似空间中对象间的模糊关系矩阵,再利用模糊集的传递闭包法将模糊相似矩阵转化成模糊等价矩阵,在此基础上建立犹豫模糊信息系统中的粗糙集模型,研究犹豫模糊信息系统的属性约简。最后通过一个算例来说明犹豫模糊信息系统的属性约简方法。

一种新的犹豫模糊粗糙近似算子的公理刻画

为了揭示犹豫模糊粗糙近似算子更深层次的本质特性,且更进一步研究犹豫模糊粗糙近似空间与犹豫模糊拓扑空间之间的关系,对犹豫模糊粗糙近似算子公理刻画问题的研究具有重要意义.在已有结果中,用来刻画犹豫模糊近似算子的公理集大都含有多条公理.由于近似算子公理化方法在研究粗糙集理论的数学结构中具有重要意义,寻找最小公理集成为公理化方法中的一个基本问题.针对上述问题,首次将公理集中的公理简化为一条,提出一种新的公理刻画形式.首先给出一般犹豫模糊粗糙近似算子的公理刻画,然后分别针对串行的、自反的、对称的、传递的和等价的犹豫模糊关系所生成的犹豫模糊粗糙近似算子公理化问题进行研究.最后证明了由犹豫模糊粗糙近似空间可以诱导出一个犹豫模糊拓扑空间.

对偶犹豫模糊粗糙集

基于对偶犹豫模糊集的概念与运算性质,首先给出了对偶犹豫模糊关系的定义;然后将对偶犹豫模糊集与粗糙集理论相融合,在对偶犹豫模糊近似空间中构建了对偶犹豫模糊粗糙集模型,讨论了模型的一些基本性质;最后给出了自反、对称、传递和等价犹豫模糊关系的定义,并讨论了对偶犹豫模糊关系与上下近似算子的特征联系。

基于前景理论的不确定TOPSIS多属性决策方法

针对属性权重未知、属性值为犹豫模糊集的多属性决策问题,本文提出一种基于前景理论和粗糙集的多属性决策方法,充分考虑了决策者心理风险因素对决策结果的影响.首先,以正、负理想点作为参考点计算各属性下的前景价值函数,定义新的综合前景值,并根据给定的阈值得到判断矩阵;然后,根据判断矩阵进行属性约简,确定属性权重;最后,计算各备选方案的加权综合前景值,利用TOPSIS方法对备选方案进行排序,并通过算例证实该方法的可行性和有效性.

面向复杂评价和决策的数据分析模型及其在烟草行业的应用

随着烟草行业信息化建设的快速发展,各类辅助决策系统相继建立。然而,大多数辅助决策系统依赖于传统的统计学分析,无法对复杂的主观性强的评价和决策信息进行有效表示与分析,辅助决策存在一定局限性。据此,本文以复杂评价和决策问题为研究对象,以烟草行业为应用背景,借助模糊论、概率论以及粗糙集(rough sets,RS)等理论,尝试去构建一种广义上的数据分析方法。该方法结合心理学,应用范围广,能充分体现评价人的主观意识和决策心理,能为卷烟产品定性定量分析评价、生产经营管理决策提供更为合理的理论支持。

基于直觉犹豫模糊集的三支决策模型及其应用

决策者本身的能力限制以及被评价对象存在的不确定性,导致三支决策模型在处理信息模糊以及由主观认知概念模糊而产生犹豫的决策问题时表现力不足。为解决上述问题,文中引入直觉犹豫模糊集建立相应的三支决策模型。首先,考虑到直觉犹豫模糊集包含多个隶属度的特性,建立单一直觉模糊数的三支决策方法。基于此,在风险代价矩阵确定的情况下,以直觉犹豫模糊集为论域建立基于直觉犹豫模糊集的三支决策模型。然后,考虑到特定应用环境的语义解释,形成了乐观、悲观以及少数服从多数的决策规则。最后,结合航空领域的安全风险评估方法,给出了基于双评价函数的航空安全风险三支决策方法,并通过算例说明所提模型的具体应用过程。

新型小规模装备备件品种确定的犹豫模糊粗糙集决策方法

针对新型小规模装备备件品种确定过程中决策信息犹豫性和模糊性特点突出、难以运用传统备件品种确定方法进行决策的问题,提出一种基于犹豫模糊粗糙集的备件品种确定方法。利用风险偏好系数对不完备犹豫模糊信息进行数值延拓,为构建不同风险偏好下备件品种确定的犹豫模糊决策信息系统奠定基础;考虑得分函数和数值延拓边界的综合因素影响,给出改进的包含度计算公式,并基于包含度定义进行了证明;给出基于改进包含度计算的备件品种决策属性的约简条件和规则获取方法,实现了犹豫模糊决策信息的深度挖掘和有效利用。研究结果表明:通过该法能够有效处理犹豫模糊决策信息,获取精简实用的备件品种决策规则集,验证了方法的可行性。

基于广义对偶犹豫模糊粗糙集的疾病预诊断

在现实疾病预诊断过程中,医疗数据往往呈现出大规模性和动态增长等特征。本文为应对疾病预诊断中的医学不确定性数据分析问题,在对偶犹豫模糊信息系统下研究了双论域粗糙集模型。基于所建立的双论域理论模型,本文发展了基于双论域对偶犹豫模糊粗糙集的疾病预诊断方法,并进行了实例分析,以此来验证所构建方法的高效性。

基于乐观和悲观策略的犹豫模糊粗糙集方法

已有的犹豫模糊粗糙集并未考虑多源信息处理的需要.为了解决这一问题,文中分别提出乐观多粒度犹豫模糊粗糙集模型和悲观多粒度犹豫模糊粗糙集模型,并详细分析这两种模型的理论性质.最后通过一个多源信息系统的实例对比分析乐观和悲观形式下的近似集.