粗糙Vague集及其相似度量

对粗糙集和Vague集的概念、知识表示方法进行了研究，提出了粗糙Vague集的概念．研究了粗糙Vague集的相关性质，提出了粗糙Vague集相似度量的方法．     

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集的双向近似推理

给出了一种新的Vague集间的上似度量方法，提出了Vague集间相似方向的概念，可以用它来描述两个相似Vague集中哪个所包含的信息更精确，并给出了一个判定方法，在此基础上给出了一种基于Vague集的双向近似推理方法，该方法更好地利用了Vague集信息的精确性，从而提高了推理的精确性和适用性，为智能系统中的近似推理提供了一个十分有用的工具。     

基于Vague集的医疗诊断系统

讨论了Vague集的基本概念;介绍了一种基于Vague集理论的医疗诊断系统的设计实现方法,该方法中采用Vague集的核函数与精确函数来解决基于Vague集的模糊决策问题,由于Vague集可以同时表示“支持”,“反对”和“不确定”的信息,这使得在采用Vague集的医疗诊断系统中得到的推理结论更符合实际情况,最后通过一个实际医疗诊断例子论证了该方法的正确性。     

基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法

提出一个基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法，并从基于Vague集的模糊推理的观点看待模糊决策问题．将评价指标和侯选方案之间的关系用一组基于Vague集的推理规则来表示，将决策者的要求用一组Vague集来袁示，经过模糊推理等过程最后得到决策结果     

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。     

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.     

基于Vague集的模糊信息融合研究

在分析模糊信息融合局限性,并介绍Vague集概念的基础上,提出了基于Vague集的模糊信息融合方法．给出了该方法的数学描述、数据组织、结果评价等概念及算法实现过程．并以传感器一目标模型为例,演示和分析了该方法的应用及评价过程．从结果看,基于Vague集方法进行模糊信息融合是简易、高效和可靠的．     

一个新的基于Vague集的近似推理方法

对于模糊概念(用Vague集表示)的隶属函数为连续的情况,将规则前件中模糊概念的论域与后件中模糊概念的论域作一一映射,给出基于Vague集的隶属函数为连续情况下的近似推理方法;对于Vague集的隶属函数为离散的情况,在作上述相同的映射后,再将规则前件中的Vague集和事实中的Vague集的真/假隶属函数分别进行线性插值,使它们都成为连续函数,然后给出基于Vague集的隶属函数为离散情况下的近似推理方法.     

UG集与Vague集的内在联系

在剖析UG集与Vague集概念内涵基础上,揭示了它们之间的区别与联系;Vague集利用闭区间[0,1]描述了所研究事物与客观标准的“同、反、非”现象;UG集利用闭区间[-1,1]描述了所研究事物与客观标准的“反、非、同、异”现象;可知UG集的内涵比Vague集的内涵更深刻;用Vague集描述的事物可用UG集描述．于是可用UG集求解问题的方法求解Vague集所能解决的问题;并通过多目标决策例子探讨了用UG集合理论所能解决的问题的具体方法,为拓展UG集的应用前景开拓了新路．     

模糊群决策中专家意见的汇总研究

在考虑相对优势、已知信息与弃权部分3个因素的基础上,分析和比较了典型的Vague排序函数,提出改进的排序函数. 同时考虑专家决策结果的一致性和专家权重的基础上,改进了汇总各专家Vague意见的方法. 案例表明,根据Vague值的相似度量和排序函数能较好地汇总群决策中的Vague意见.     

一种Vague集相似度量新方法及其应用

分析了影响Vague集相似度量的因素,并充分考虑了未知度对Vague集相似度量的影响,提出了一个新的Vague集相似度量方法,证明该方法满足相似度量的基本准则,通过分析影响相似度量的因素,探讨了现有Vague集相似度量方法存在不足之处,与现有相似度量方法比较证明新的相似度量方法能够有效和合理的区分数据,具有一定的优越性,最后在模式识别的应用实例中,给出了该相似度量方法的模式识别应用过程,实验结果表明了该方法的实用性。     

基于优势关系下的区间值Vague集扩充模型及应用

针对区间值信息系统,提出了区间值Vague集信息系统。进而定义了基于α-优势关系的扩充了Vague集模型,并结合区间值Vague集给出了优势概率。最后,实例验证了该方法的有效性。     

基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策方法

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

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．     

Vague集在软件成本估算中的应用

类比估算方法是软件成本估算的常用方法之一,而估算中选择的相似度函数则是估算结果准确有效的关键.由于Vague集可以较好地处理数据中的未知信息与不确定性,因此可使用Vague集来提高软件成本估算的准确性,为项目管理人员提供更加科学的预算保障.为此充分考虑未知度的因素,提出了一个新的基于未知度的Vague集相似度量方法,结合Vague集模糊熵与熵值法来确定不同指标的权重,以获取不同项目之间的相似度.最后将该方法应用在Desharnais数据集进行成本估算,实验结果表明,该相似度量方式较现有方法能够进一步降低估计过程中产生的误差.     

基于Vague集理论的旅游景区评价对策

可持续发展是人类未来的共同发展战略.它将人类社会发展与资源开发和环境保护结合起来,是当前最新的一种发展理念.在可持续发展的理论基础上,针对三亚旅游景区可持续性发展评价的必要性和主观模糊性,利用Vague集理论,定义了评价指标、加权优势函数的概念,提出了科学合理的基于Vague集理论的旅游景区可持续性发展评价方法.     

Vague集之间相似度量的分析与研究

分析了现有的5种Vague集(值)之间相似度量的方法,指出这些度量方法不能准确刻画Vague集(值)之间相似度量的本质,导致了错误的推论.通过确定2个Vague值之间精确相似度存在的最小区间,得到一种新的度量方法--最小区间法.该方法不仅具有较好的特征和度量效果,而且为匹配算法的改进提供了数学基础.     

基于Lukasiewicz蕴涵算子的Vague集相似度量

分析了Vague集存在未知度,表明了存在不确定性的原因。指出了现有Vague集相似度量方法存在的不足。在充分考虑了Vague集不确定性和对Lukasiewicz蕴涵算子进行研究后,提出了一个基于Lukasiewicz蕴涵算子的Vague集相似度量新方法;并证明该方法满足相似度量基本准则。通过与现有相似度量方法的比较,说明新的相似度量方法克服了现有相似度量方法的不足,考虑了未知度因素对相似度量的影响,能够有效合理地区分数据。