一种新的双犹豫模糊软集及其在决策问题中的应用

将犹豫模糊集和双软集模型相结合,给出一种新的双犹豫模糊软集的概念,以及双犹豫模糊软集上的算子,如补、交、并、扩张并、扩张交、限制并和限制交等,并通过约简双模糊软集和水平截集,提出一种基于决策的双犹豫模糊软集的可调方法.该算法给出了做最优选择的方法.     

基于时序广义双极值模糊软集的群决策方法

研究了时序广义双极值模糊环境下的群决策问题.针对实际问题中广义双极值模糊软集信息随时间动态变化的情形,定义了时序广义双极值模糊软集的概念,并讨论了相关运算及性质.考虑不同时刻广义双极值模糊软集信息对最终决策的不同影响,利用指数衰减模型的权重确定公式和集成思想,定义广义双极值模糊软集间的运算并给出几何加权平均算子的计算公式,将时序广义双极值模糊软集集成综合双极值模糊软集.然后,利用广义双极值模糊软集的集成算子计算各方案的属性值,利用得分函数得出最优决策.最后,通过实例分析证明了此决策方法的合理性与可行性.     

动态区间值模糊软集及其决策应用

文章提出了动态区间值模糊软集的概念,定义了动态区间值模糊软集的运算,研究了动态区间值模糊软集的运算性质,给出了动态区间值模糊软集决策方法,通过实例说明了决策方法的可行性与有效性。     

一种基于二型模糊的广义模糊软集

针对普通模糊子集隶属度的模糊性,介绍了二型模糊集及现实刻画的合理性,然后从实际问题出发,提出了广义模糊软集的概念;在此基础上,研究广义模糊软集的包含关系,交、并、补运算和有关性质,并讨论基于广义模糊软集下的模糊软关系和模糊软矩阵,且进一步探讨与广义模糊软集平行的运算及性质;最后将广义模糊软集应用到医疗诊断中,通过解模糊,构造得分函数判断病人的患病类型,从而验证了它的可行性与有效性.     

基于距离测度和前景理论的犹豫模糊软集多准则决策方法

犹豫模糊软集结合了软集和犹豫模糊集的优势,但目前学者们对犹豫模糊软集的相关研究还比较少,因此对其进行研究是非常有必要的.首先,定义了几种常见的犹豫模糊软集距离测度.然后,在距离测度的基础上,将前景理论引入到犹豫模糊软集中,提出了基于前景理论的犹豫模糊软集多准则决策方法.最后,通过算例分析验证了该方法的可行性和有效性.     

广义Pythagorean模糊软集的代数结构

拓展Pythagorean模糊软集理论,引进一种广义Pythagorean模糊软集的概念。为了给广义Pythagorean模糊软集建立理论基础,给出该模型的一些运算算子,并讨论其格结构。首先建立了3种广义Pythagorean模糊软集的格结构,然后证明了3种格结构是软代数结构,最后确立了3种有补分配格,即布尔格。     

广义直觉模糊软集的格结构

为推广软集理论的应用范围,研究了广义直觉模糊软集的格结构.介绍了广义直觉模糊软集的概念,给出了广义直觉模糊软集的一些算子及其性质.利用定义的4个交并算子,讨论了广义直觉模糊软集的格结构.最后得到了广义直觉模糊软集的两种格结构,并且证得这两种格都为有界分配格.     

犹豫模糊软超BCK代数

把犹豫模糊软集与超BCK代数相结合，引入犹豫模糊软超BCK理想、犹豫模糊软弱超BCK理想、犹豫模糊软s-弱超BCK理想和犹豫模糊软强超BCK理想的概念，研究它们的性质和关系.讨论了犹豫模糊软(弱)超BCK理想的特征，分别给出犹豫模糊软弱超BCK理想是犹豫模糊软s-弱超BCK理想的条件以及犹豫模糊软集是犹豫模糊软强超BCK理想的条件.     

基于犹豫模糊软集的专利质量评价模型

现有的专利质量评价方法以专家打分为主,需要专家对所评专利的全部指标给出一个评价值,并根据指标的相对重要程度分配权重值。但指标体系涉及不同领域的多个指标,专家对自己研究领域以外的指标难以做出准确评价,模糊性指标也使专家会在几个评价值之间犹豫。针对犹豫模糊软集可以更加准确的描述事物模糊本质,对可选对象没有限制,充分考虑专家决策的犹豫度得特性,本文提出一种基于犹豫模糊软集的专利质量评价模型,给出评价方法的具体步骤,并通过案例分析说明该方法的可行性与可靠性。     

模糊软集运算的分析与研究

首先对模糊软集的交、并、补运算进行了补充和修正,然后针对模糊软集参数集不相同的情况进行分析,给出模糊软集的两种不同理解方式,并提出了弱模糊软集和强模糊软集的概念。在这两种解释下采用相同的方法来构造交、并、补算子,并定义新的包含关系,使得在这两种解释下通过交、并运算能够实现信息粒子的泛化与细化。同时给出新的解释下交、并、补运算的性质,证明这两种解释下的交、并、补运算都满足De Morgan律。     

基于Pythagorean犹豫模糊集成算子的多属性决策方法及其应用

基于Pythagorean犹豫模糊集理论,提出了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的集成算子来研究多属性决策问题。首先提出了Pythagorean犹豫模糊有序加权算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊有序加权几何平均算子;基于对Pythagorean犹豫模糊决策信息本身及其信息顺序位置重要性的兼顾,又提出了Pythagorean犹豫模糊混合算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊混合几何平均算子;最后,提出了基于Pythagorean犹豫模糊信息集成的多属性决策方法,并通过智慧医疗评估体系的例子说明提出的决策方法的可行性.     

犹豫模糊熵生成算法及在后勤补给基地选址评估中的应用

为了定量地刻画犹豫模糊信息的不确定性程度,将犹豫模糊元和区间值犹豫模糊元的熵推广成了犹豫模糊集和区间值犹豫模糊集的熵。首先给出了犹豫模糊集和区间值犹豫模糊集的熵与相似度的公理化定义,在此基础上提出了犹豫模糊集熵和相似度的一般公式,给出了犹豫模糊集的熵和相似度的生成算法。然后研究了犹豫模糊集的熵与相似度间的关系,提出了基于相似度的熵的一般公式。进一步把犹豫模糊集的熵与相似度的关系的有关结论及各自的一般公式和生成算法推广到区间值犹豫模糊集。最后给出了基于犹豫模糊集熵和相似度的后勤补给基地选址方案可靠性分析的数值例子。     

基于包含度的犹豫模糊属性约简

将模糊集的包含度拓展到犹豫模糊集中,针对属性值为犹豫模糊元的决策问题,提出了一种犹豫模糊信息系统的属性约简方法。首先,给出了犹豫模糊包含度的公理化定义和不同形式的计算公式;然后,计算决策条件选择,得到条件属性重新组合后的犹豫模糊信息系统,再计算组合的条件属性在决策中的包含度,得到相应的决策规则;最后通过逐项删减条件属性,得到最大决策约简集,并通过实例表明了该方法的有效性和可行性。     

模糊等价关系下的犹豫模糊粗糙集及其应用

首先通过对长度不同的犹豫模糊元进行补齐来定义犹豫模糊集新的交并运算,在Pawlak近似空间中利用新的运算建立粗糙犹豫模糊集模型;然后将Pawlak近似空间推广到一般犹豫模糊近似空间,利用犹豫模糊元间的相似度获得犹豫模糊近似空间中对象间的模糊关系矩阵,再利用模糊集的传递闭包法将模糊相似矩阵转化成模糊等价矩阵,在此基础上建立犹豫模糊信息系统中的粗糙集模型,研究犹豫模糊信息系统的属性约简。最后通过一个算例来说明犹豫模糊信息系统的属性约简方法。     

基于犹豫梯形模糊Bonferroni Mean算子的多属性决策

针对专家评价值为犹豫梯形模糊元的多属性决策问题,考虑专家评价值之间的关联性,结合Bonferroni均值提出了犹豫梯形模糊Bonferroni mean算子及其加权形式.利用犹豫梯形模糊元的运算法则研究算子的相关性质和一些特例,给出了基于犹豫梯形模糊加权Bonferroni mean算子的决策方法,并通过数值实例验证了该算子的有效性.     

Pythagorean犹豫模糊熵及其多属性群决策方法

针对模糊信息下的群决策问题,提出了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的多属性群决策方法;给出了Pythagorean犹豫模糊熵的公理化定义及计算公式;为克服传统Pythagorean犹豫模糊集规范化方法导致原始决策信息流失的不足,完善了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的最小公倍数扩充方法,方法能有效地保持原始决策信息;又以Pythagorean犹豫模糊熵作为决策信息差异程度的度量,给出属性权重完全未知或部分已知情况下权重的确定方法,并定义了基于最小公倍数的Pythagorean犹豫模糊距离测度和Pythagorean犹豫模糊熵测度;构造了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的TOPSIS方法,并通过精准扶贫补贴项目案例说明了方法的可行性和有效性.     

广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子及其决策应用

针对连续集合上决策变量的隶属度和非隶属度之和超过1的决策问题,提出区间值Pythagorean三角模糊数,并且分析其广义集成算子的决策应用。首先,引入区间值Pythagorean三角模糊数的概念,得到其运算法则。其次,推导区间值Pythagorean三角模糊数的加权平均算子、加权几何算子、有序加权平均算子、有序加权几何算子、广义有序加权平均算子以及广义有序加权几何算子,介绍它们的相关性质。最后,构建出基于广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子的多属性决策模型,并且根据实例对广义有序加权平均算子和广义有序加权几何算子进行稳定性分析,运用图像直观地证明在处理决策问题时前者优于后者,说明决策模型的有效性和可行性。