Vague集的扩展原理及性质

目的研究Vague集的扩展原理。方法从Fuzzy集理论入手,结合Vague集的截集和分解定理。结果给出了Vague集的三个扩展原理,讨论并证明了Vague集扩展原理的一系列重要性质。结论推广了Fuzzy集的扩展原理,并拓展到复合映射的扩展原理,完善了Vague集理论。     

区间Vague集向Fuzzy集转化的一种新方法及实证分析

结合Vague集理论及一些Vague集向Fuzzy集转化的方法解释,对区间Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了研究．结合区间Vague值的加权算术和加权几何集成算子,给出了区间Vague集的隶属度,进而给出了区间Vague值的一种有效的排序方法,并通过实例说明其有效性．     

Rough Vague集相似度量的一种新方法

对粗糙集、Vague集及粗糙Vague集的概念、知识表示方法进行了讨论,描述了粗糙Vague集的相关概念.根据区间相似性的原理,指出影响Vague集相似性度量的4个因素,提出一种新的Vague集相似性度量方法,在此基础上给出粗糙Vague值相似度量的一种新方法,并研究了该方法的性质,进一步给出粗糙Vague集相似度量的方法.     

粗糙Vague集及其相似度量

对粗糙集和Vague集的概念、知识表示方法进行了研究，提出了粗糙Vague集的概念．研究了粗糙Vague集的相关性质，提出了粗糙Vague集相似度量的方法．     

Vague 集的三维表示

在分析Vague集性能的基础上，提出了Vague集的一种新的三维表示方法，用空间曲线来表示Vague集的隶属函数，能更直观地反映Vague集所包含的模糊信息，在此基础上给出了该Vague集的相似度量算法，反模糊化算法以及近似推理算法。     

Vague集方案优选规则在高校图书馆员综合素质评价中的应用

Vague集理论是模糊数学的一种推广。介绍了Vague集的基本概念,阐述了Vague集之间的转化公式、相似度量及方案优选规则,通过应用实例分析,阐明了Vague集方案优选规则在图书馆员综合素质评价中的可行性和合理性。     

半群上的Vague粗糙性

基于一般二元关系下的粗糙Vague集,定义了半群上的Vague同余关系,给出了Vague集在Vague关系下的上、下近似,并研究了这个半群上Vague粗糙性.     

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Vague集理论的冲突分析模型

为了改进Pawlak提出的冲突系统的不足,结合Vague集的优点,给出了基于Vague集的冲突系统.为了确立基于Vague集的冲突系统的联盟,分析了各种基于Vague集的相似度量的不足,在此基础上给出了一种新的基于Vague集的相似度量,同时定义了一个由该相似度量诱导出的冲突函数,新冲突函数可以很好地解释基于Vague集的冲突系统中局中人之间的冲突.根据新冲突函数构造基于Vague集的冲突系统的谈判模型,最后用一个实例说明了新冲突分析模型的合理性.     

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。     

基于不同度量方法的Vague集的相似度量比较

基于海明距离函数,给出了Vague集2种新的相似度量方法.根据不确定信息处理的实际背景,利用Vague集的相似度量应该遵循的5项准则,对常见的几种相似度量性质进行了逐一检验,并将这几种相似度量进行比较,指出了它们的不足.     

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。     

Vague集元素等相似度图形化表示

基于Vague集元素之间相似度量的讨论,将已有的Vague值相似性公式用图形表示,提出Vague值等相似度曲线,该曲线能更直观地体现出Vague值之间的相似性关系,并可非常清晰地反映常见相似性公式的优缺点,为相似度量提供了一种更简单、更有效的研究与评测工具。     

基于Lukasiewicz蕴涵算子的Vague集相似度量

分析了Vague集存在未知度,表明了存在不确定性的原因。指出了现有Vague集相似度量方法存在的不足。在充分考虑了Vague集不确定性和对Lukasiewicz蕴涵算子进行研究后,提出了一个基于Lukasiewicz蕴涵算子的Vague集相似度量新方法;并证明该方法满足相似度量基本准则。通过与现有相似度量方法的比较,说明新的相似度量方法克服了现有相似度量方法的不足,考虑了未知度因素对相似度量的影响,能够有效合理地区分数据。     

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.     

基于直觉模糊C-均值的客户聚类和识别方法

客户聚类和识别是大规模客户化生产中产品/服务快速有效设计的基础.考虑客户需求信息的不确定性,提出了基于直觉模糊C-均值的客户聚类算法.针对传统基于欧式距离的C-均值聚类方法无法计算直觉模糊数组间距离的缺点,采用直觉模糊交叉熵方法处理算法中的距离计算问题.同时,直觉模糊交叉熵还用来计算新客户和各客户类间的偏好相似度,进行客户识别.最后以某工程机械企业服务开发中的客户聚类和识别为例,验证了所提方法的有效性.     

一种新的Vague集相似度量方式

在分析比较当前几种Vague集相似度量方法及其优缺点的基础上,提出一种新的Vague集相似度量方法.该方法充分考虑支持度以及真隶属度差距和假隶属度差距,并且区分隶属度差距的方向.该方法更符合实际,它为Vague集之间的相似度提供了一种更好的度量方法.     

Vague关系及其扩展合成运算

Vague关系作为模糊关系的一种推广,具有比模糊关系更强大的模糊信息表达能力.基于Vague集理论,系统研究了Vague关系及其合成运算.引入了Vague集及范数的相关知识,给出了Vague集之间一般关系、逆关系、空关系、恒等关系的定义,研究了它们进行关系运算的性质及相关定理,且给出了必要的证明.在此基础上,对基于范数的max-t&min-sVague关系合成运算进行了研究,并给出了相应的定理和证明,进而讨论了其在Vague近似关系缺失值填补方面的应用.     

改进的Vague值间相似度量一般公式及其地标排序应用

针对现有Vague值间相似度量一般公式以常数为调节系数存在的不足,提出对其未知度子项调节系数增加与Vague值自身有关的函数的改进方法,给出了该函数应满足的条件。提出了一种包含该函数的新的Vague集间相似度量,对其性质进行讨论;并基于现有Vague集间相似度量,给出了一种该函数的选取方法。与现有相似度量比较表明,提出的相似度量明显改善度量结果的合理性和区分能力。与多准则模糊决策方法相结合,将提出的相似度量用于地标排序,表明其有效性、可行性和优越性,同时为地标排序提供了一种新方法。