Vague集模糊熵的新度量方法

提出了Vague集模糊性主要来自三个部分,分别为未知信息、不确定信息及他们的交叉模糊信息,通过分析现有方法,给出一种新的Vague集模糊熵度量方法,并改进了它的公理化定义和证明了它的正确性.最后通过实例分析,指出它同时考虑了Vague集的未知性、不确定性和两者之间的交叉模糊性,从而证明所给出Vague集模糊熵的定义是更加合理的.     

基于位置子市场划分的房价贝叶斯概率模型

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。     

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。     

基于新Vague软集模糊熵-Topsis的地标决策

本文分析了现有模糊熵构造方法存在的不足,并提出一种新的Vague软集模糊熵构造方法。该方法既包含Vague集的模糊度又包含其本身的犹豫度,采用Vague集真假隶属度的距离所产生的不确定度和其未知度相加来综合度量影响模糊熵的这2种因素,令调节系数取值为常数,让其简单乘以1/2,以符合Vague软集模糊熵的约束条件。通过与现有模糊熵对比,表明了该模糊熵的合理性。最后通过建立模糊熵-Topsis地标决策模型,剔除信息中的模糊性,并对地标的有效信息进行量化且加入权重,最终以各个地标与参照点之间的相对距离表示地标的排序。将该模糊熵用于地标排序,表明其能够做出有效的最优决策。     

基于一类新的直觉模糊熵的直觉模糊多属性决策法

针对属性权重完全未知且属性值为直觉模糊数的多属性决策模型,提出了一个新的决策方法。该方法首先通过构造一类新的直觉模糊熵,然后利用该直觉模糊熵计算各个属性权重,进而提出了基于直觉模糊相似的TOPSIS决策法。为说明方法的有效性和实用性,给出了一个智能手机购买选择问题的例子进行说明。     

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Vague 集的装备研制费用年度分配模型

在装备研制阶段,装备的研制费用是装备寿命周期费用的重要组成部分,对整个寿命周期费用具有重要影响,通过建立新的模型,使决策者能够更准确地确定装备研制阶段年度费用分配。描述了Vague集的含义和模糊熵,进而根据Vague集模糊熵能够对不精确和模糊信息进行有效表达的性质,提出了运用Vague集模糊熵对装备研制阶段费用按年度分配的新模型。在运用装备研制费用年度分配模型时,首先由专家投票来建立评判距阵,然后对评判距阵进行量化处理,根据量化处理结果来计算Vague集的模糊熵,最后通过Vague集的模糊熵来确定装备研制费用年度评估权值,从而确定各年度资金分配金额,弥补了Fuzzy集在不确定性方面的不足。算例表明了该模型的合理性与有效性。     

DEA模型在含有Vague集的模糊多属性决策中的应用

现实中的不确定性处处存在,因此对模糊多属性决策问题的研究是十分必要的。Vague集同时考虑了隶属与非隶属两方面的信息,较全面地反映了决策方案和评价属性之间的相关性。当决策者无法给出对各属性的偏好时,就较难确定各属性的权重,这样就无法姣好地解决模糊多属性决策问题。由于利用DEA评价模型不需要提前给定各属性的权重值。因此为了更好地对决策方案进行评价,本文将DEA模型与Vague集相结合．利用DEA—C^2R模型给出了解决含有Vague集的模糊多属性决策问题的一种评价方法。     

信息系统的粒度熵及基于粒度熵的属性约简算法

针对完备信息系统中,知识随着知识中属性的逐渐增加或减少从而对论域产生不同粗细的划分进行研究,给出了一个新的度量--粒度熵,以度量知识随着属性的逐渐增加或减少对论域产生不同粗细划分时的分辨能力,并基于粒度熵设计了对信息系统进行属性约简的算法.     

基于交叉熵和熵的直觉模糊多属性群决策专家权重的确定

针对方案属性值为直觉模糊数的多属性群决策问题,提出了一种新的确定专家权重的方法.通过直觉模糊集的交叉熵和熵分别确定专家的权重,并利用组合加权法确定专家的最终权重,进而给出了一种新的群决策方法.最后,通过空调系统选择实例说明所提方法的有效性和可行性.     

可拓序贯三支决策模型及应用

将可拓评价基本方法与“三分而治”决策思想融合,引入序贯思想,构建可拓序贯三支决策模型,实现动态决策与挖掘优化指标的目的。首先,对数据进行标准化处理,计算属性的权重;其次,将可拓评价方法作为三支决策的评价准则,定义新的决策规则,阐释划分3个域的合理性;然后,根据属性权重得到多个粒度的序贯评价属性,进行多阶段三支决策,给出决策结果;最后,根据决策结果对引起样本划分变化的指标进行分析,并提出优化建议。将模型应用于水资源承载力分析领域,与熵权物元可拓决策模型进行对比。结果表明,运用可拓序贯三支决策模型与熵权物元可拓决策模型所得的评价结果基本一致,准确率达84.55%,验证了模型的有效性和实用性。     

一种新的二型模糊熵在多属性决策中的应用

为了度量二型模糊集的不确定性信息并解决以二型模糊集为信息环境的多属性决策问题,该文首先基于二型模糊熵的公理化准则,利用余弦函数定义一个新的二型模糊熵公式。该公式不仅将二型模糊集的犹豫性和模糊性皆考虑在内,而且利用余弦函数的单调性与对称性容易比较两个二型模糊集之间熵的大小。其次在决策过程中考虑决策者的风险态度引入风险偏好函数,同时考虑主隶属度与次隶属度的交叉影响给出新的得分矩阵,并结合熵构建基于属性权重完全未知的非线性优化模型来观察风险偏好对属性权重的影响。最后通过一个实例分析证明了该决策模型的可行性与稳定性。     

基于理想解的Vague物元决策方法及其应用

结合物元理论和Vague集理论,提出模糊环境下的物元决策模型.介绍了Vague集的概念,给出Vague复合物元的定义.根据改进的Vague排序函数确定方案物元的正理想解和负理想解.利用相似度量确定各方案物元到理想物元的距离,计算方案的贴近度,以此选择最优方案.用案例说明所提出的物元决策方法的应用过程.结果表明,本文提出的方法对模糊和不确定的决策问题具有较好的实用性.     

一种新的区间直觉模糊交叉熵及其应用

为了全面反映区间直觉模糊集的不确定性,定义了区间直觉模糊集的3种不确定性因子,即直觉因子、模糊因子和跨度因子;基于这3种不确定性因子,给出了一种新的区间直觉模糊交叉熵,并且证明了交叉熵的相关性质;利用区间直觉模糊集的交叉熵,提出一种确定属性权重的方法,并且根据区间直觉模糊集的加权相关系数,给出了具体的区间直觉模糊多属性决策算法;最后,通过实例分析了方法的可行性和有效性。     

不确定性多属性决策中确定属性熵权的一种方法

针对属性值以区间数形式给出的不确定性多属性决策中确定属性权重的问题,提出了一种区间数熵权的确定方法·依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路,首先,通过构建两个最优化模型,求得区间熵;然后根据传统熵权确定公式及区间数运算法则得到以区间数形式表示的属性熵权·该方法具有概念清晰、实用的特点,得出的属性熵权能够较好地反映各属性信息的差异程度·最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性·     

基于不确定性测度的直觉模糊决策模型

在综合衡量直觉模糊数自身所具有的不确定性及其所表达信息的不确定性的基础上,以凸组合的形式设计了混合型直觉模糊熵和交叉熵测度;与已有测度相比,混合型熵测度具有更强的区分能力,而混合型交叉熵测度具有自然的对称性。在此基础上,设计了直觉模糊环境下的多属性群体决策模型,并将其应用于教育教学质量评价。理论分析和数值结果表明：混合型直觉模糊熵和交叉熵测度能够成对设计,互为印证,因而更具合理性;基于不确定性测度的群体决策模型结构清晰,步骤简明,决策结果客观有效。     

一种新的基于核函数的Vague集间的相似度量

分析了已有Vague集之间相似度度量方法存在的缺陷. 在此基础上,充分挖掘Vague值中的不确定信息,利用两个Vague值核函数取小、取大的比值给出新的相似度量方法,给出基于动态核函数的Vague值的相似度定义,以及相应的Vague集和Vague元素的相似度定义. 并通过例子说明该方法适用于Vague环境的行为分析问题.     

基于熵和熵权原理的决策模型

本文介绍在考虑一个具有m个评价指标,n个评价方案的多属性的评价问题中,按照定性与定量结合的原则取得个对象关于多指标的评价矩阵,再对各个方案的个指标进行集合和综合形成一个综合性的指标,通过比较这个指标的大小,最总确定各个方案的优劣的熵和熵权原理模型。并探讨了熵和熵权原理决策模型在评价各类艾滋病疗法效果上的实际应用。     

融合云概念的粗糙Vague集的三支决策模型

Vague集是模糊集的扩展模型，从正反两方面来描述事物的不确定性，粗糙Vague集比粗糙模糊集更具有普遍性。目前，三支决策的阈值主要是由单个专家给出，不能反映认知过程中复杂的不确定性形式。针对这一问题，提出了一种融合云概念的粗糙Vague集的三支决策模型。使用基于密度中心的云概念群决策方法求解损失函数，不仅保证综合评价的精度，还为损失函数提供了新的语义解释。构建了粗糙Vague集的三支决策模型并揭示了其误分类代价随着粒度细化而单调递减的规律。通过实验验证了该方法的可行性，克服了现有模糊集在三支决策中对事物不确定性表达不够清楚的缺点。     

模糊多属性群决策的Vague集方法

介绍Vague集的基本理论,分析现有记分函数的不足,提出一种改进的记分函数;给出一种基于Vague集求解模糊多属性群决策问题的新方法,该方法利用新的记分函数对决策方案进行排序,选出最优方案;以实例说明该方法的可行性与有效性.