Vague集的贴近度

文章定义了Vague集的序关系,引入并研究了Vague集的贴近度。所得结果推广了Shiy-MingChen的作者的一些工作。     

基于可能度的梯形模糊数排序方法

根据梯形模糊数互补判断矩阵概念和梯形模糊数相互比较的可能度公式,给出一种基于可能度的梯形模糊数排序方法,然后通过实际算例说明该方法的可行性和有效性.     

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.     

一种基于Vague集的多属性群决策排序方法及其应用

针时Vague值的多属性群决策排序问题,提出了一种新的得分函数.定义了Vague值的贴近度,并结合信息集成算予和专家权重,进而提出了一种新的群决策排序方法,本文应用实例证明了该方法的合理性和实用性.     

基于Vague软集相似度量的快速估算模型

根据Vague集和Vague软集的理论,提出了一种计算Vague软集相似度量的公式,构造了一种工程项目造价的快速估算模型.首先确定工程项目的特征集,建立典型工程的特征矩阵,然后利用区间数转换成典型工程对拟估工程的Vague集隶属度矩阵,再根据Vague软集相似度量的公式,计算出典型工程与拟估工程的相似度,最后由相似度最大的典型工程来计算拟估工程造价.通过实例验证了该模型的合理性、有效性.     

Vague集相似度量基本准则和方法的研究

分析了现有的Vague相似度量基本准则并指出了不足之处,提出了新的Vague相似度量基本准则,指出了影响Vague集相似度量的4个因素,提出了一种新的Vague集相似度量方法,最后通过实例说明该方法的合理性和有效性.     

基于新Vague软集模糊熵-Topsis的地标决策

本文分析了现有模糊熵构造方法存在的不足,并提出一种新的Vague软集模糊熵构造方法。该方法既包含Vague集的模糊度又包含其本身的犹豫度,采用Vague集真假隶属度的距离所产生的不确定度和其未知度相加来综合度量影响模糊熵的这2种因素,令调节系数取值为常数,让其简单乘以1/2,以符合Vague软集模糊熵的约束条件。通过与现有模糊熵对比,表明了该模糊熵的合理性。最后通过建立模糊熵-Topsis地标决策模型,剔除信息中的模糊性,并对地标的有效信息进行量化且加入权重,最终以各个地标与参照点之间的相对距离表示地标的排序。将该模糊熵用于地标排序,表明其能够做出有效的最优决策。     

基于Vague集的多目标模糊决策方法

指出了采用Vague集进行多目标模糊决策的现有计分函数的不足;根据Vague集的性质提出了一种新的计分函数;该计分函数和Vasgue集所具有的“投标模型”属性是完全一致的,并将其扩展到加权的形式,从而使该方法具有更好的通用性,所得结果也更符合人的直觉。     

基于Vague集的模糊聚类方法研究

引入Vague集(值)的距离概念及Vague集(值)的贴近度概念,并证明了这一新的贴近度的性质.利用此贴近度概念给出了基于Vague集的模糊聚类方法,这一方法对于数据挖掘研究有很好的参考价值.     

基于Vague集理论的多目标决策方法

为了解决多目标决策问题,提出了一个基于Vague集理论的新方法.将Vague集中的真隶属度、假隶属度和不确定这三方面信息对应到了三维直角坐标系中的一个点.在相应的三维坐标系中,用Vague集表示策略的点与最优策略对应的点,通过计算它们之间的距离大小数值来确定候选策略的优劣,证明了此方法可以唯一对两个Vague集策略进行排序,通过实例验证该方法的有效性和可行性.     

三角模糊数的可能度排序方法与应用

给出了新的三角模糊数相互比较的可能度公式,并与已有结果[1]中的三角模糊数可能度定义进行比较分析,给出了一种基于三角模糊数可能度概念的多属性决策方法,并通过实例说明了该方法的可行性与有效性.     

基于Vague集的近似推理方法

针对Vague集之间相似程度的度量方法存在的缺陷,给出了一种新的相似度量方法。同时,也提出了一种新的Vague集的交并运算规则,并用实例说明了基于这种相似度量的近似推理的推理过程,为智能系统中的近似推理提供了一个十分有用的工具。     

基于Vague集的医疗诊断系统

讨论了Vague集的基本概念;介绍了一种基于Vague集理论的医疗诊断系统的设计实现方法,该方法中采用Vague集的核函数与精确函数来解决基于Vague集的模糊决策问题,由于Vague集可以同时表示“支持”,“反对”和“不确定”的信息,这使得在采用Vague集的医疗诊断系统中得到的推理结论更符合实际情况,最后通过一个实际医疗诊断例子论证了该方法的正确性。     

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Fuzzy集的Vague集的模糊熵

给出了Vague集的基本概念，阐述了Vague集的本质及Vague集与Fuzzy集之间的关系；通过对投票模型的分析，指出了在投票模型中投中立票者仍然有某种倾向，且该倾向由投赞成票和投反对票的人类之比来决定，在此基础上提出了一种Vague集向Fuzzy集转化的方法，最后给出了基于这种转化方法的Vague集模糊熵的定义。     

软件系统可靠性分析的Vague集方法

本文介绍了软件状态不仅有正常、失效状态，还有文中提到的失常状态，因此引入Vague集分析软件系统可靠性，在顺序和选择结构系统中通过三角形的Vague集方法运算证实，该方法可以更灵活、更智能有效地分析软件系统可靠性，建立成熟的人性化模型，使软件系统更加稳定。     

连续Vague集

对存在中立者的投票模型进行了分析,指出Fuzzy集和Vague集在表达此类模糊信息时所存在的不足;根据投票模型中中立者的倾向程度,对中立者的倾向性给出了三种不同方式的赋值方法,即等量赋值为0.5,由支持者和反对者的人数的比例等量赋值以及根据中立者和反对者的比例不等量赋值.由这三种赋值方式提出了三种由Vague集向Fuzzy集的转化方法,并根据第三种转化给出了连续Vague集的定义,最后对连续Vague集的交、并、补等性质进行了初步讨论.     

基于Vague集的加权模糊多属性决策方法

应用Vague集方法处理模糊多属性决策问题,提出了两种最优方案选择方法:加权记分函数法和加权距离法.这些方法具有简洁直观、应用方便等特点.最后进行了实例分析,结果表明,这些都是可行且有效的多属性决策方法.     

基于Vague集的供应商选择研究

当供应商提供的产品性能都不能满足要求时,这就需要从这些产品中选择性能与所需性能最接近的产品,而在这种情况下常用的供应商选择评价模型不能解决这个问题,为此文章构建了基于Vague的供应商选择模型,通过度量各供应商提供的产品性能与目标产品性能之间的相似程度来选择最优的供应商,该模型解决了常用模型不能解决的问题,最后通过算例...     

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.