区间直觉模糊集的新相似性测度

相似性测度是度量两个集合相似性程度的重要方法.本文针对 Liang和Shi提出的直觉模糊集的相似性测度存在的问题进行改进,并将改进后的直觉模糊集的相似性测度推广到区间直觉模糊环境.同时,归纳了一种计算区间相似性测度的一般步骤,最后通过实例验证了该方法的有效性.     

基于直觉模糊集和有效测度的Choquet积分

给出了一种基于直觉模糊集的实值有效测度,讨论了其相关性质;结合有效测度,讨论了直觉模糊集合上的Choquet积分及其性质,从而拓广了非可加测度和积分理论.     

直觉犹豫模糊集距离测度及其应用

在决策过程中考虑决策者对备选方案给出评估信息的犹豫性,定义了直觉犹豫模糊集的犹豫度.首先,结合传统的距离测度,给出了基于犹豫度的直觉犹豫模糊集的距离测度,通过具体的模式识别案例分析,将所提出的直觉犹豫模糊集的距离测度与已有的直觉犹豫模糊集的距离测度进行了比较,结果显示,所提出的距离测度具有实用性和有效性.其次,结合有偏...     

基于算数平均值的直觉模糊集合的相似度

从几何的角度出发,依据犹豫度将直觉模糊数转化为一个等腰直角三角形,把2个直觉模糊数之间的相似度定义为对应的等腰直角三角形对应点距离的平均值.在此基础上,引入了2个直觉模糊集的相似度,证明了它们都满足相似性公理.通过数值实例与已有的直觉模糊集的相似度进行比较,结果表明该相似度具有一定的优越性.最后,给出了该相似度在模式识别中的应用实例.     

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。     

一种新的基于重心的广义梯形模糊数相似性测度

采用几何方法精确地计算了广义梯形模糊数的重心(COG),提出了一种度量广义梯形模糊数相似性测度的新方法;考虑了广义梯形模糊数之间的几何距离、重心、周长和面积;证明了所提出相似性测度的一些基本性质.最后,通过实例说明文章提出的度量方法比现有方法能更好地度量广义梯形模糊数的相似性测度.     

双枝模糊集的内、外积及相似性度量

给出了双枝模糊集内积、外积的概念并讨论了它们的性质，从双枝模糊集内积、外积出发定义了双枝模糊集的相似性度量，并进一步给出双枝模糊集相似度的几个公式.     

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.     

直觉模糊集所诱导的软集语义及其三支决策

借助于阴影集,利用直觉模糊参数,将直觉模糊集转化为悲观阴影集和乐观阴影集,提出直觉模糊集悲观三支决策和乐观三支决策,给出直觉模糊集诱导软集的方法。利用三支决策理论,提出软集三支决策定性模型。结合直觉模糊集悲观三支决策和乐观三支决策,利用直觉模糊参数,给出软集三支决策定量模型。     

基于Hausdroff距离的扩展模糊数相似性测度

提出了一种新的度量扩展模糊数相似性的新方法．在分析了现有几种相似性测度原理的基础上，指出了它们的不足之处，通过将每个扩展模糊数当作图像样本，并引入了模式识别领域中Hausdroff距离，构造了新的相似性测度公式．多组数值算例表明，该方法可以有效地度量扩展模糊数之间的相似性．     

区间毕达哥拉斯模糊集的信息度量及其应用

熵、距离和相似度是模糊集及其推广理论中重要的信息度量工具。基于区间毕达哥拉斯模糊集的信息度量研究大多涉及区间毕达哥拉斯模糊数的距离公式,很少涉及模糊性和相似性的度量方法。针对这种情况,首先提出区间毕达哥拉斯模糊集的熵、距离和相似度的公理化定义。然后研究熵、距离和相似度之间的关系。最后将提出区间毕达哥拉斯模糊集的熵和相似度应用到模式识别领域,对比分析表明所提出的度量方法具有灵活性和有效性的特点。     

模糊性度量法(Ⅰ)——全平均模糊度

以经典测度空间(X,B,μ)为基础,以几何为背景,在对模糊度的概念进行了推广的前提下,给出了论域X上的模糊集的模糊性度量方法。     

基于直觉模糊可能性测度的三支决策模型的研究

在直觉模糊集和可能性测度理论基础上,用可信度,对三支决策模型进行了研究.首先运用直觉模糊集和可能性理论,定义了直觉模糊可能性测度和直觉模糊可信度,讨论它们的性质.在直觉模糊可能性空间中,建立了基于直觉模糊可能性测度的三支决策模型,给出了该模型的划分规则.然后,定义了直觉模糊信息表的三支决策模型,给出了求信息表对象的综合直觉模糊属性特征值方法.最后,对该模型下的误判进行分析,给出了一种基于直觉模糊可能性测度和可信度的决策风险计算方法,并进行了实例演算.通过实例,给出具体计算步骤:综合分析了对象在不同属性特征下的隶属度和非隶属度,计算其直觉模糊可能性测度;运用可信度,计算出边界阈值和综合直觉模糊属性特征值;讨论了该模型的有效性.     

基于三角函数的犹豫模糊新距离测度

距离测度主要用于度量不同数据之间的距离,结合三角函数的距离测度也被成功地应 用于犹豫模糊集上。本文提出了基于正弦、余弦和正切函数的犹豫模糊距离测度以及含偏好的距 离测度并验证了其优良性质;最后,提出了2种犹豫模糊多属性决策方法,并通过能源政策选择的 案例验证了所提方法的有效性和实用性。     

正态分布概率区间模糊数及测度问题

针对模糊元素的隶属度具有不同程度的重要性,结合概率分布,定义了正态分布概率区间模糊集与正态分布概率区间模糊数,进一步给出了正态分布概率区间模糊数的并、交、补运算及其运算性质.为研究决策问题,定义了正态分布概率区间模糊数的相似测度和距离测度,并研究其性质.     

模糊集的直觉熵与直觉相似度

熵与相似度都是用来描述模糊集模糊程度的指标,现有方法都是通过将其刻画为具体的数值展开研究.针对当模糊集的模糊程度具有不确定性,无法利用具体的数值表示时,如何利用熵与相似度来进行度量的问题展开讨论.首先提出了直觉熵与直觉相似度的定义,其次利用两个定理说明直觉熵与直觉相似度可以相互转化.     

高阶隐写直觉模糊集距离安全性测度

在隐写安全性研究滞后于隐写算法发展的前提下，隐写安全性研究成为亟待解决的问题。根据隐写通信过程的模糊不确定性，对隐写数据采用n阶Markov链建模，提出了隐写系统直觉模糊集距离安全性测度，并证明了该安全性测度的有界性、交换性和一致性。仿真实验表明，该安全性测度具有对不同隐写算法的度量区分能力。与确定模式下安全性相比较，在相同数据统计模型下，直觉模糊集距离安全性测度获得了更全面的隐蔽性评价。     

基于区间直觉判断矩阵的群决策及逆判方法

文章对区间直觉判断矩阵进行研究,定义了区间直觉判断矩阵及其距离测度与相似性测度新概念,详细研究它们的性质.基于区间直觉平均算子等集成工具,建立了一种基于区间直觉模糊集模型的群决策途径,并根据群决策结果逆判评判专家的水平.最后通过具体实例证明该方法的有效性.     

双枝模糊集与Vague集的关系

研究了双枝模糊集与Vague集的关系,指出对于给定的双枝模糊集,可以求得它的伴随Vague集;给出了双枝模糊集与它的α-伴随Vague集的关系定理;研究表明:可以利用Vague集的一些成熟的理论来研究和拓展双枝模糊集理论,以相似度量为例,基于Vague集现有的相似度量方法,利用双枝模糊集的α-伴随Vague集的相似度量作为双枝模糊集的相似度量。     

基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对现有的区间直觉模糊熵未能全面体现区间直觉模糊集所包含的信息,从而会导致相关熵应用的多属性群决策出现偏差这一问题,提出了一种基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法.首先,利用扩展的区间直觉模糊知识测度确定属性权重;然后,利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息,得到各备选方案的综合属性值,进而用得分函数对方案进行排序.最后通过一个实例表明了提出方法的合理性和有效性.