确定gλ模糊测度的多分类器系统学习算法

模糊测度是非负的集函数且有非可加性,以模糊积分作为决策方法的多分类器系统在进行决策之前首先要确定模糊测度,因此它在整个多分类器系统中起着重要的作用,对整个系统的性能有很大的影响.根据Choquet模糊积分的数值计算过程和gλ模糊测度的特殊结构,提出了一种基于Choquet模糊积分的gλ模糊密度的调整方法.对该方法进行了理论分析和证明,并通过数值实验验证了该方法是可行的,在多分类器系统的构建过程中为模糊测度的确定提供了一种有效的方法,具有一定的实用性.     

两人零和模糊博弈的可能规划模型

研究模糊博弈环境下如何确定两人零和模糊博弈的均衡策略问题. 引入模糊测度刻画博弈局中人的偏好,提出了4种模糊偏好类型,给出其相应的模糊可能规划模型,并以此为工具,得到了一种确定两人有限零和模糊博弈均衡策略的新方法. 实例验证了该方法确定的均衡策略就是具有博弈偏好的现实均衡策略.     

基于Vague集的多目标二人零和矩阵对策

根据多目标决策和模糊对策理论,研究支付值为Vague值的多目标二人零和矩阵对策.讨论了Vague多目标二人零和矩阵对策的两种求解方法:一是先将Vague多目标对策问题清晰化,再转化为单目标对策问题求解;另一种方法是先将Vague多目标对策集结为Vague单目标对策,再根据Vague值的排序函数进行清晰化求解.算例表明,上述两种方法能方便地得到多目标矩阵对策的均衡策略和均衡解.     

模糊多目标两人零和博弈的Pareto策略

利用Sakawa模糊目标函数研究了多目标两人零和博弈Pareto最优安全策略. 在分析模糊多目标Pareto策略性质的基础上,提出了该策略的确定方法. 证明了当博弈达到Pareto均衡时模糊多目标向量函数满足的等价条件,该条件体现了博弈均衡受到局中人模糊偏好的影响.     

λ-模糊Choquet积分的收敛性

在一般模糊测度空间上,针对给定的非负可测函数定义了λ-模糊Choquet积分,并将这种模糊积分整体看作一般模糊测度空间上的集函数,进而讨论了这种模糊积分的一些基本性质和收敛性．     

集值函数关于模糊测度Choquet积分的表示和积分原函数性质

研究了集值函数关于模糊测度Choquet积分的分析性质: 讨论了集值函数Choquet积分的计算方法, 给出了集值函数Choquet积分的表示定理和Radon-Nikodym性质, 并且对集值函数Choquet积分的原函数进行了刻划。最后, 对集值函数关于模糊测度Choquet积分定义进行了改进, 提出了集值函数 “上方函数” 和 “下方函数” 概念, 实现了对集值函数关于模糊测度的Choquet积分的控制。     

Choquet积分与Sugeno积分的不等式关系

模糊测度是经典测度的推广,适用于存在交互作用环境下的综合评价问题.而勒贝格积分也相应地被模糊积分所代替,Choquet积分和Sugeno积分是多指标决策中应用较多的2种模糊积分.针对综合评价问题,Choquet积分和Sugeno积分存在一种不等式关系,对其进行证明,并讨论其在应用问题中的作用.     

直觉梯形模糊数集成算子及在群决策中的应用

在决策问题中,为了解决因属性和专家偏好间相互关联而导致的传统信息集结算子失效问题,提出了基于Choquet积分的新的决策方法。该方法在Vague集的基础上引入模糊测度的概念,并用直觉梯形模糊数刻画专家评价信息;再利用Choquet积分和直觉梯形模糊数相互融合,形成基于Choquet积分的直觉梯形模糊数信息集成算子;讨论了该算子的相关性质,并利用该算子对各方案进行评价,从而选出最优方案。最后通过实例验证该方法的有效性和可行性。     

模糊Choquet积分遗传性质的若干研究

讨论了由模糊Choquet积分定义的集函数的几个结构特征,证明了该集函数是模糊测度,并保持了原模糊测度的几个重要的结构特征,如零可加性、一致自连续性。     

基于可能性测度的模糊对策

为了解决模糊不确定环境中的对策问题,建立了基于公理化的可能性测度理论,给出了可能性空间.在可能性空间中研究对策问题,使对模糊矩阵对策的研究建立在公理化理论的基础上.定义了基于不同目标的模糊矩阵对策模型,将这些模型通过公理化的可能性测度理论转化为数学规划问题,并给出了Nash均衡策略的存在性及求解方法.