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.     

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.     

直觉模糊集的贴近度与熵的关系

基于直觉模糊集贴近度与熵的公理性定义给出了直觉模糊集贴近度与熵的几种不同的算法.并给出了如何由直觉模糊集的贴近度而建立熵,同时给出了由直觉模糊集的熵而建立贴近度的方法,说明了直觉模糊集的贴近度与熵有着必然的联系.     

直觉模糊集熵的一种计算公式

为进一步精确度量直觉模糊集的模糊性,改进了直觉模糊集的模糊度的公理化形式,并给出了直觉模糊集的模糊度计算公式.利用直觉模糊集的模糊度和犹豫度,给出了直觉模糊集熵的计算公式,并举例验证了该计算公式的有效性.     

直觉模糊熵改进的公理化定义和计算公式

直觉模糊熵是用来刻画直觉模糊集的不确定性和未知性程度的,首先介绍了模糊熵的定义,给出了直觉模糊集的相关知识;接着分析和深入探讨已有直觉模糊熵公理化定义,找出存在的缺陷对其进行修改;然后分析已有直觉模糊熵公式,概括出其中的要点,提出一个新的计算公式;最后举例说明改进的公理化定义和计算公式符合客观规律.     

基于数值拟合的直觉模糊近似推理方法

基于直觉模糊集和数值拟合技术,考虑其隶属度与非隶属度两个因素的影响,提出了一种直觉模糊集的近似推理算法。首先给出了直觉模糊集的定义,推导出了一种数值拟合方法,讨论了GMP问题和GMT问题的一般推理过程。其次,重点研究了基于直觉模糊逻辑的近似推理方法。最后以具体算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

一种新的直觉模糊推理方法

在直觉模糊集的基础上提出一种新的模糊推理方法--直觉模糊集相似度推理方法,并且对该种方法的还原性进行讨论,给出满足还原算法的条件.     

直觉模糊熵的改进研究

针对现有直觉模糊熵描述不确定性不够全面的缺点,指出直觉模糊集的不确定性应该体现在模糊性和直觉性两个方面上,其中模糊性由隶属度与非隶属度的差异程度决定,而直觉性由犹豫度决定。在此基础之上,建立了新的直觉模糊熵公理化定义,并给出一个熵度量。最后,实例分析表明新的直觉模糊熵度量比现有的熵度量更加合理和有效。     

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。     

(λ,μ)直觉模糊格

在抽象代数中,格论是抽象代数的分支,研究格的性质很有意义。格论是其非空有限子集都有一个上确界和一个下确界的偏序集合。格也可以特征格化为满足特定公理恒等式的代数结构。自保加利亚学者Atanassov于1983年提出直觉模糊集的概念以来,有关直觉模糊集理论的研究已受到国内外相关领域学者的极大关注,并且已被应用于决策、医疗诊断、逻辑规划、模式识别、机器学习和市场预测等诸多领域。直觉模糊集是传统的模糊集的一种拓展,它同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度这三个方面的信息,因而比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性等方面更具灵活性和实用性。该文是把直觉模糊集应用到格理论中,给出了(λ,μ)直觉模糊格的定义,讨论它的性质,给出了(λ,μ)直觉模糊凸子格的定义,讨论它的一些简单性质。     

蕴涵区间直觉模糊粗糙集及其性质

在区间直觉模糊近似空间上,利用一对区间直觉模糊蕴涵算子(I,J),定义了蕴涵区间直觉模糊粗糙集的概念,并证明了相应的一些重要性质。最后,对区间直觉模糊关系的自反性,对称性和传递性进行了刻画。     

直觉模糊仿射空间与直觉模糊子空间

在K．Atanassov引进直觉模糊集概念的基础上,利用直觉模糊点研究直觉模糊仿射空间与直觉模糊子空间,证明了向量空间E上的直觉模糊集是E上的直觉模糊子空间或直觉模糊仿射集的充要条件以及线性映射将直觉模糊子空间映射为直觉模糊子空间的定理,给出了直觉模糊线性变换和直觉模糊仿射变换的概念,并研究了直觉模糊线性变换和直觉模糊仿射变换之间的关系,从而使模糊空间和模糊变换的基本理论得到进一步的推广。     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

( 1 2) -凸直觉模糊映射

在模糊数、凸模糊映射、（Ф1,Ф2）-凸模糊映射和凸直觉模糊集等定义基础上,利用直觉模糊数及其序的概念,给出了（Ф1,Ф2）-凸直觉模糊映射的定义,当Ф1,Ф2取定不同的映射时,便得到各种不同的直觉模糊映射,如凸直觉模糊映射Ф1-凸直觉模糊映射、Ф1,-拟凸直觉模糊映射、拟凸直觉模糊映射等。并给出了各种凸直觉模糊映射之间的关系．最后,讨论了一些凸直觉模糊映射的极值问题,为进一步研究直觉模糊优化问题提供了理论基础．     

直觉模糊逻辑算子的研究

给出了直觉模糊逻辑“补”、“与”、“或”及“蕴涵”算子的定义，并利用区间值模糊集与直觉模糊集之间的关系，给出了利用经典的模糊逻辑算子构造直觉模糊逻辑算子的三个定理。从而得到了构造直觉逻辑算子的新方法，这种方法无需验证其运算的封闭性，因而简单易行。文中用此方法构造出了一系列新的直觉模糊逻辑“补”、“与”、“或”及“蕴函”算子，将K.Atanassov最早提出的直觉逻辑模糊逻辑算子推广到了更一般情形。     

多粒度粗糙直觉模糊截集的研究

直觉模糊集和多粒度粗糙集的融合是一个研究热点.针对多粒度粗糙直觉模糊集的表示问题,根据直觉模糊集的分解定理和截集理论,构造了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集模型,定义了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集上下近似集,并证明了多粒度粗糙直觉模糊集的一些性质,同时提出了一个新的直觉模糊集的相似度公式.最后通过小麦长势评估实例,分析讨论了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集模型的有效性.     

直觉模糊集的截集

首先指出一个直觉模糊集是L-模糊集且X上所有直觉模糊集的集合是一个完备格．其次，分别给出了直觉模糊集截集、直觉集合套的定义；讨论了有关直觉模糊集截集的性质．在此基础上，给出了直觉模糊集的分解定理和表现定理．最后，讨论了直觉模糊集截集与直觉模糊子群的关系，证明了A是群G的一个直觉模糊子群的充分必要条件是A的截集是G的一个子群．     

直觉模糊正规子群与它的同态像特征

在K.Atanassov引进直觉模糊集概念的基础上,首先给出了直觉模糊正规子群的定义及直觉模糊集的扩展原理,并获得一些基本运算性质;其次在两个经典群同态与同构意义下,研究了这种直觉模糊正规子群的像、原像及逆映射等问题,从而丰富并拓广了模糊集的理论与应用.     

直觉模糊内积空间和直觉模糊余内积空间

文[1]在模糊子域、模糊线性空间理论的基础上,给出了模糊内积空间、模糊范数、模糊余内积空间、模糊余范数等概念及其对应的性质．在文[1]的基础上,笔者结合直觉模糊集的相关理论,以模糊内积空间和模糊余内积空间理论为依托,将模糊内积空间及模糊余内积空间理论推广到直觉模糊集的情形,定义了直觉模糊内积空间与直觉模糊余内积空间,相应给出了直觉模糊子域、直觉模糊线性空间、直觉模糊范数、直觉模糊余范数等概念,并讨论了相应的性质．     

一种新的直觉模糊伪S-蕴涵

直觉模糊集在模糊推理、模糊评价、模糊控制和模糊决策中有很重要的应用,直觉模糊集的蕴涵构造研究是一个重要研究方向.在直觉模糊集理论基础之上,构造了一新的直觉模糊伪S-蕴涵,证明了其单调性、边界条件等系列重要性质,还讨论该蕴涵的一些代数性质.