基于区间值相似度的直觉区间值模糊推理

直觉区间值模糊集具有比直觉模糊集更强大的模糊信息表达能力并且其直觉区间值隶属度和非隶属度的值较易确定.文章利用直觉区间值模糊集进行模糊推理.根据直觉区间值隶属度和非隶属度的值给出直觉区间值模糊集之间相似度和加权总体相似度的计算方法.根据该计算方法给出直觉区间值模糊集上的模糊推理算法.最后通过算例说明所给出的推理算法更符合实际需要,可操作性强,便于应用.     

直觉模糊集的扩展研究

基于直觉模糊集的基本概念,考虑其隶属度、非隶属度和概率分布3个因素的影响,给出了直觉模糊集两种扩充:统计直觉模糊集和多值直觉模糊集,并给出了扩充直觉模糊集的运算和包含关系,从而使直觉模糊得到了推广和应用。     

基于直觉模糊相似度量的近似推理方法

针对直觉模糊逻辑推理,提出一种基于直觉模糊集之间相似度量的近似推理方法,给出了相关的推理合成运算公式,并用实例说明近似推理的推理过程。该方法的最大优点是概念上更清晰,易于直观理解。     

高阶多元直觉模糊时间序列预测模型

为了突破模糊集理论的限制,更客观地描述不确定性数据,提出一种高阶多元直觉模糊时间序列预测模型.采用模糊聚类算法划分论域,并采用更具客观性的方法建立直觉模糊集的隶属度和非隶属度函数.依据直觉模糊多维取式推理的原理建立基于相似度量的启发式推理规则,作为高阶多元模型的预测规则,并且建立相应的解模糊方法.利用北京市日均气温数据集进行对比实验,结果表明,该模型的预测均方误差(0.86)和平均预测误差(2.57%)较现有方法均明显降低,预测结果优于模糊时间序列预测模型和普通直觉模糊时间序列预测模型.     

直觉模糊综合评判在目标识别中的应用

针对目标识别系统中的模糊性和冲突性问题,提出一种基于直觉模糊综合评判的识别方法。建立了基于直觉模糊集的综合评判数学模型,提出基于隶属度与犹豫度合成进行最大隶属决策的方法;并对空袭目标属性识别问题进行实验。结果表明,该方法更能有效地处理冲突信息,并得到合理的融合结果。     

完备格上基于t算子的直觉模糊粗糙集模型

基于对偶三角模,将直觉模糊粗糙集模型在完备格上进行统一处理:首先在完备格上引入非算子的概念,定义和讨论了完备格上基于t算子的直觉模糊集及其运算法则;讨论了完备格上基于t算子的对偶三角模剩余蕴涵及其相互转化关系;在讨论完备格上基于t算子的直觉模糊集的对偶三角模TS隶属度和非隶属度表示的基础上,给出了完备格上基于t算子的直觉模糊集对应的剩余蕴涵之隶属度和非隶属度计算公式;最后,在定义完备格上基于t算子相似关系的基础上,定义和刻画了完备格上基于t算子的直觉模糊粗糙集模型.     

基于χ~2分布的直觉模糊散度测度及其在推荐系统中的应用

直觉模糊集同时考虑了对象的隶属度、非隶属度和犹豫度,而散度则能够表示信息之间的差异程度.定义了一种基于χ~2分布的直觉模糊散度测度并讨论了其性质,结果可直接应用在多属性决策和推荐系统中.最后,通过算例验证了该方法的有效性和可操作性.     

双层目标规划问题与基于TOPSIS的直觉模糊交叉式方法

针对双层多目标规划问题提出了一种求解该问题的基于TOPSIS的直觉模糊交互式方法。首先,为了尽可能减少决策者的主观因素影响,利用直觉模糊集理论中隶属函数和非隶属函数来刻画各层决策者的主观愿望;考虑到精确函数比得分函数能更好地刻画决策者的满意程度,利用精确函数构造直觉模糊优化模型。其次,为了度量上层决策者和下层决策者的整体满意解,基于TOPSIS原理构造平衡函数来刻画所有决策者的整体满意度。最后,利用数值实验说明了本文提出的基于TOPSIS的直觉模糊交互式方法可行。     

基于直觉模糊熵的多属性决策方法

针对一组直觉模糊集在隶属度和非隶属度相同以及犹豫度相同无法区分的情况,提出一个新的直觉模糊熵.将直觉模糊熵应用于属性权重求解.给出基于直觉模糊熵的多属性决策步骤,并将其运用于实例,说明该决策步骤的有效性.     

直觉模糊语义匹配的相似性度量

首先引用Atanassov直觉模糊集的基本概念和运算,综合考虑其隶属度函数与非隶属度函数两个因素的影响,通过对Zadeh模糊集相似度的计算模型进行扩展,给出了直觉模糊语义匹配的相似度的几种扩展计算方法,即最大最小法、算术平均最小法、几何平均最小法、相关系数法、指数法等,并举例阐明其应用,从而使直觉模糊语义匹配度的计算方法得到进一步拓广。最后,研究了直觉模糊相似关系,证明了直觉模糊相似矩阵的一个定理。     

模糊控制中近似推理的插值模型

提出一种新的模糊控制近似推理模型——插值模型,即用多元插值方法来进行近似推理．在精确插值问题基础上提出模糊插值问题,并给出插值公式     

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     

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。     

具有三种否定的模糊推理算法及应用

模糊推理中,合成规则推理方法（compositional rule of inference, CRI）与基于贴近度的方法（similarity based approximate reasoning,SAR）都是建立在只有一种否定的经典模糊集上。针对广义模糊集GFScom(generalized fuzzy sets with contradictory, opposite and medium negation)具有三种否定（矛盾否定、对立否定、中介否定）的特点,对模糊推理方法 CRI的蕴含算子作了扩展。提出了具有三种否定的GFScom贴近度定义和公式,得到模糊近似推理的一种新的计算形式GSAR方法,证明了GSAR该方法具有FMP(fuzzy modus ponens)还原性。通过应用实例对比,模糊推理GSAR的新方法不仅克服了CRI方法在建立模糊关系矩阵具有主观性和随意性的不足,而且客观有效地反映了模糊推理中的3种否定信息,丰富了模糊推理的形式。     

一种新的基于距离度量的近似推理方法

对常用的近似推理方法如合成推理方法（CRI）和基于相似度量的近拟推量方法（AARS）进行了研究,指出了它们存在的缺陷;在此基础上,提出了基于距离度量的近似推理方法,该方法较好地解决了CRI和AARS方法的中的问题。     

ARSM方法的改进及其在冷机两器故障诊断中的应用

目前多数的近似推理都是基于Zadeh提出的模糊关系合成（CRI）的方法,但是CRI本身存在着缺陷．基于相似度度量的近似推理方法可以很好地弥补CRI推理的缺陷,因而目前受到广泛关注．在前人研究的基础上,对基于相似度度量的推理方法提出了改进,提出了对于不同的规则形式,采取不同的近似推理计算方法．故障诊断专家系统是目前研究的热点,以两个具体的推理案例为例说明了新计算方法在冷水机组蒸发器和冷凝器故障工况诊断过程的应用．通过给出的推理案例可知,此种改进的近似推理方法较CRI方法更易理解,且精度较高．     

等分段分形数据压缩算法

从迭代函数系统ＩＦＳ入手，研究分形压缩原理，提出了一个分形数据压缩算法，并研究了其工程应用问题．     

不同蕴涵算子下的三Ⅰ算法

对三Ⅰ算法作了进一步的推广，详细讨论了在Ｌｕｋａｓｉｅｗｉｃｚ蕴涵算子、Ｇｏ¨ｄｅｌ蕴涵算子和Ｇａｉｎｅｓ－Ｒｅｓｃｈｅｒ蕴涵算子之下的ＦＭＰ规则以及相应的三Ⅰ算法的表达形式，同时给出了三Ⅰ算法为Ｐ－还原的充分条件．     

基于可变模糊集理论的径流预报单要素近似推理法

在深入研究径流中长期预报的单要素预报模糊推理方法基础上.针对其中应用传统的模糊分布函数来描述模糊子集的不合适问题.结合可变模糊集理论,提出了基于可变模糊集理论的径流预报单要素近似推理法;与原有的单要素预报的模糊推理方法相比,新方法可以科学合理地确定待预报径流量隶属干模糊子集区闻的隶属庹,使模糊推理方法更趋完善;详细介绍了新方法的基本原理及步骤;将新方法应用于磨盘山水库年径流预报,验证了方法的科学合理性.