正规直觉模糊子群

本文讨论了直觉模糊子群的一些性质，给出了正规直觉模糊子群的定义，并给出了直觉模糊商群的概念。     

区间直觉模糊关系及其性质

首先引入区间直觉模糊关系的定义和性质,对区间直觉模糊逆关系、零关系、全关系、恒等关系进行了定义,研究了它们进行关系运算的基本规则、特殊性质及相关定理,且给出了必要的证明过程.最后定义了区间直觉模糊合成运算.研究了它们合成运算的基本性质.     

基于模糊转化的2种毕达哥拉斯模糊熵构造方法

为了精确刻画毕达哥拉斯模糊集不确定性和未知性程度，给出毕达哥拉斯模糊熵的定义，借助模糊转化公式，将直觉模糊熵转化为毕达哥拉斯模糊熵．探讨现有转化公式的不足，提出一种新的毕达哥拉斯模糊集与直觉模糊集的转化方法，新构造的熵不仅满足毕达哥拉斯模糊熵公理化定义，而且也适用于直觉模糊集．     

区间直觉模糊软截集（英文）

首先讨论了区间直觉模糊软集在实际问题的应用,其次定义了区间直觉模糊软粗糙集,最后给出了区间直觉模糊软截集的定义及区间直觉模糊软分解定理和区间直觉模糊软表现定理,得到了一些有意义的结果.     

区间值直觉模糊子环

给出区间值直觉模糊子环的定义,讨论它们的一些性质和定理,并利用既约集合套研究了区间值直觉模糊子环.     

基于互异指数的直觉模糊相似度构造

为了进一步提高直觉模糊相似度对事物的识别能力,从数据的结构和几何特点出发,对已有直觉模糊相似度进行分析,结合具有倾向性的直觉模糊相似度公式,构造出一种新的基于互异指数的直觉模糊相似度,并通过Wilcoxon秩和检验的方法确定参数范围．新构造的相似度公式不仅满足直觉模糊相似度的公理化定义,而且可以广泛应用于决策领域．     

直觉模糊时态逻辑算子及其性质

将always，sometime，until，unless等时态算子引入到直觉模糊逻辑中，提出了直觉模糊时态逻辑系统，并研究了该系统中时态算子的一些性质．     

基于粒子群算法的直觉模糊多目标规划

提出了一种基于粒子群算法的直觉模糊多目标规划.首先利用直觉模糊集与区间模糊集同构的性质分别对目标函数和约束函数的直觉模糊集进行转化,然后利用线性加权的方法处理目标函数和约束函数的优越集,得到一个含有参数的求解模型,并用粒子群算法求解,最后,通过一个算例表明该文的算法的可行性和优越性.     

模糊系统综合评判模型

本文对模糊综合评判进行归类、总结，并在动态模糊集的基础上给出动态模糊评判模型，使模糊综合评判模型更加完善     

区间值直觉模糊子群

研究了区间直觉模糊子群,且引入了区间值直觉模糊正规子群概念,并利用集合套研究了区间值直觉模糊子群和区间值直觉模糊正规子群.     

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.     

直觉模糊集的新相似性测度

相似性测度是度量两个直觉模糊集相似程度的重要方法.文章给出一个新的直觉模糊集相似性测度,讨论该相似性测度的一些性质及得到利用该相似测度对直觉模糊集进行聚类的一般步骤,最后通过实例验证了该方法的有效性。     

三参数直觉模糊集上的距离测度

距离测度是直觉模糊集理论的重要研究内容之一。本文基于三参数区间值模糊集,提出了三参数直觉模糊数与三参数直觉模糊集的概念,给出了三种含隶属度重心点的距离测度,并针对不同决策背景对三参数权重的距离测度进行分析,最后结合实例说明它的有效性。     

基于直觉模糊集距离测度的多属性直接聚类方法

距离测度是度量两个直觉模糊集的重要方法，在聚类分析中被广泛应用．本文基于相异度矩阵的思想，在直觉模糊多属性聚类中，定义了距离测度矩阵，然后根据不同的阚值要求转化为布尔矩阵进行聚类，最后通过实例验证该方法的有效性．     

混贮备系统的模糊可靠度分析

通过建立3部件混贮备系统模糊可靠性的数学模型,推导出混贮备系统模糊可靠度的数学公式,并讨论了系统模糊可靠度与各部件模糊失效率和模糊可靠度之间的关系.为类似复杂系统提供了更切合实际的系统表述方法,相比较于普通可靠性理论更具有理论和实际运用价值.     

基于相似关系的不完备模糊决策信息系统知识约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统及其粗糙集模型的基础上,提出了不完备模糊决策信息系统的概念,并基于相似关系及其粗糙集模型,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型.该模型是不完备信息系统,完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广.还给出了该系统的知识约简及其算法.     

有限群的模糊C-正规子群

给出了模糊C-正规子群、模糊极大正规子群的概念,并利用集合套理论给出了模糊C-正规子群的等价定义,同时研究了模糊-正规子群的一些性质。     

基于确定性转换的IFTS预测

模糊时间序列预测模型在对不确定数据集的模糊趋势描述和论域划分方面有局限性,对此文中规范了直觉模糊时间序列的定义,应用直觉模糊C均值聚类算法优化论域区间划分,通过加入回溯机制构建确定性转换直觉模糊规则库,在此基础上提出一种直觉模糊时间序列预测方法,较好地反映了不确定系统数据的特征分布,提高了复杂环境下时间序列的预测精度. 通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.