区间Vague集向Fuzzy集转化的一种新方法及实证分析

结合Vague集理论及一些Vague集向Fuzzy集转化的方法解释,对区间Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了研究．结合区间Vague值的加权算术和加权几何集成算子,给出了区间Vague集的隶属度,进而给出了区间Vague值的一种有效的排序方法,并通过实例说明其有效性．     

几种新型扩展集合理论

讨论了Fuzzy集、Vague集和Rough集3种重要的边界不确定的扩展集合理论,它们主要用于解决现实中存在的一些不确定性问题。主要介绍了它们的基本思想、最新的研究进展以及应用领域等,并对3种理论的区别和内在联系进行了分析。     

Vague 集模糊熵的一个新模型

在对已有Vague集的模糊熵的定义进行分析的基础上,提出了Vague集的模糊熵的新定义.基于Vague集是Fuzzy集的推广,从Fuzzy集的模糊熵的Shnnon模型出发,建立了Vague集的模糊熵新定义下的一个模型.数值试验表明,所建立的Vague集的模糊熵模型与已有的满足新定义的模型有同样的表现.     

不确定性集合理论及其研究进展

目的 介绍Fuzzy集、Vague集和Rough集等理论,揭示它们之间的关系,在总结归纳不确定性集合理论研究进展的基础上拓展其应用.方法 历史分析法和文献考证.结果 通过对Fuzzy集、Vague集和Rough集等研究,从不同的角度拓展了经典的集合理论,并对他们之间的关系作了深入的探讨.结论 使得集合论的应用领域扩展到含糊的、不确定性问题上来.     

一类Vague集模糊熵的构造方法

分析了Vageue集的性质,给出了将Vague集变换为Fuzzy集的转换函数并讨论了其性质,研究了关于Vague集的模糊熵的直观特性,在此基础上给出了Vague集的模糊熵的定义,最后给出了一个减地Vague集的模糊熵的构造方法。     

基于Fuzzy集的Vague集的模糊熵

给出了Vague集的基本概念，阐述了Vague集的本质及Vague集与Fuzzy集之间的关系；通过对投票模型的分析，指出了在投票模型中投中立票者仍然有某种倾向，且该倾向由投赞成票和投反对票的人类之比来决定，在此基础上提出了一种Vague集向Fuzzy集转化的方法，最后给出了基于这种转化方法的Vague集模糊熵的定义。     

基于Vague集的一类蕴涵算子

介绍了采用Fuzzy集进行近似推理的一些蕴涵算子的性质,根据Vague集的直觉特性提出了采用Vague集实现近似推理的一类蕴涵算子的构造方法,并根据Vague集的模糊熵对上述蕴涵算子的特性进行了解释。     

Rough集与Vague集集成模型

不确定条件下信息系统的知识获取是智能信息处理研究的一个热点问题。对前一阶段研究工作进行了总结,重点介绍了Rough Vague集与Vague Rough集模型,并分别讨论了这2种模型的代数性质。这些理论与方法对经典Rough集进行了扩展,为不确定条件下Vague信息系统的知识获取提供了新思路。     

Rough集与Vague集集成模型

不确定条件下信息系统的知识获取是智能信息处理研究的一个热点问题.对前一阶段研究工作进行了总结,重点介绍了Rough Vague集与Vague Rough集模型,并分别讨论了这2种模型的代数性质.这些理论与方法对经典Rough集进行了扩展,为不确定条件下Vague信息系统的知识获取提供了新思路.     

连续Vague集

对存在中立者的投票模型进行了分析,指出Fuzzy集和Vague集在表达此类模糊信息时所存在的不足;根据投票模型中中立者的倾向程度,对中立者的倾向性给出了三种不同方式的赋值方法,即等量赋值为0.5,由支持者和反对者的人数的比例等量赋值以及根据中立者和反对者的比例不等量赋值.由这三种赋值方式提出了三种由Vague集向Fuzzy集的转化方法,并根据第三种转化给出了连续Vague集的定义,最后对连续Vague集的交、并、补等性质进行了初步讨论.