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.     

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.     

直觉模糊联盟合作对策的Banzhaf值

主要研究直觉模糊联盟合作对策的Banzhaf值。在模糊联盟合作对策和直觉模糊集的基础上建立直觉模糊联盟合作对策模型,并给出相应的定义;将经典合作对策的Banzhaf函数满足的四条公理进行拓展,并构造具有权重形式的直觉模糊Banzhaf值;通过算例来验证该方法的可行性。     

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.     

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。     

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.     

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．