基于案例推理和灰色关联的直觉模糊决策分类模型

针对现有直觉模糊决策方法中指标权重的确定往往仅根据决策矩阵的数据而不考虑决策背景这一缺点,提出一种基于灰色关联和案例推理的分类模型.首先提出一种基于直觉模糊数的灰色关联公式,在此基础上构建基于案例推理的数学模型寻求最优权重以及分类半径,依据最优权重和分类半径对各个方案进行决策.本文提出的分类模型既考虑了专家的主观判断又根据决策矩阵数据,克服了上述缺点.最后通过案例说明了本文方法的合理性和可行性.     

模糊数据关联在多传感器多目标跟踪中的应用

运用现代数学中的综合分析方法 ,对杂波环境下多传感器多目标跟踪中的模糊数据关联算法进行了研究 ,讨论了两航迹状态估计向量间关联度的度量、评价方法和模糊关联准则 ,并对算法进行了仿真分析 ,结果证明模糊关联算法对数据关联的质量有明显改善     

模糊数学的基本理论及其应用（Ⅲ）——截集,分解定理及扩展原理

本文是“模糊数学的基本理论及其应用”学术讲座的第三部分，是文〔９，１０〕的继续，讲述了模糊集的截集，模糊集的分解定理及扩展原理等模糊数学的基本理论。     

改进的质量功能配置模型——模糊质量功能配置

在分析了质量功能配置（ＱＦＤ）基本原理和框架的基础上,针对传统ＱＦＤ理论与方法存在的缺陷和不足,提出了模糊质量功能配置的概念,并讨论了模糊质量功能配置的理论框架。     

基于对称差测度的Fuzzy度量

以测度空间(X,B,μ)为基础,以客观所需及Fuzzy集的分解定理为背景,从集合的对称差测度出发,建立了几种衡量X上的Fuzzy集之间的距离,并讨论了它们的基本性质.     

模糊数学的基本理论及其应用(Ⅱ)——模糊集合

本文是“模糊数学的基本理论及其应用”学术讲座的第二部分,是文［７］的继续．讲述了模糊集合的概念、表示方法及基本运算,介绍了模糊算子、区间值模糊集及格值模糊集．     

基于一类完备格诱导的直觉模糊集的多元扩展运算

基于一种二元序完备格引入了直觉模糊集的截集的概念,给出了直觉模糊集的加、减和乘法等算术运算,获得了这种截集的算术运算性质,并通过实例说明这些包含关系可以严格成立.此外,在完备格诱导的直觉模糊集的截集基础上,得到了直觉模糊集的多元扩展原理,进而讨论了多元扩展运算的2个基本性质.     

基于Hausdorff距离的直觉模糊多属性决策的TOPSIS方法

传统的TOPSIS方法在考察目标方案与正、负理想方案的距离时多采用欧氏距离来度量.用Hausdorff距离替换欧氏距离,并用其来度量直觉模糊集（IFS）之间的距离,进而建立相对贴近度的概念,由此对目标方案进行排序、择优.实证分析结果表明该方法有效、实用,在直觉模糊多属性决策中,该方法比欧氏距离方法要简单,但计算结果完全一致.     

基于一类新的直觉模糊熵的直觉模糊多属性决策法

针对属性权重完全未知且属性值为直觉模糊数的多属性决策模型,提出了一个新的决策方法。该方法首先通过构造一类新的直觉模糊熵,然后利用该直觉模糊熵计算各个属性权重,进而提出了基于直觉模糊相似的TOPSIS决策法。为说明方法的有效性和实用性,给出了一个智能手机购买选择问题的例子进行说明。