直觉模糊软群与直觉模糊正规软群

在直觉模糊集理论的基础上,引入了直觉模糊软群的概念。讨论了其关于软集的交、并运算的性质,研究了直觉模糊软群的结构特征,提出了直觉模糊软映射下直觉模糊软集的像与原像的概念,最后研究了直觉模糊正规软群的概念及性质。     

时序广义犹豫模糊软集及其决策方法

针对犹豫模糊软集的属性参数并非同等重要的情形,同时考虑到时间的变化对决策会产生影响,在犹豫模糊软集的基础上,提出了时序广义犹豫模糊软集的概念。基于时序广义犹豫模糊软集的概念,定义了其基本运算,分析了相应的运算结果,并讨论了运算性质。提出了时序广义犹豫模糊软集的一种决策方法,给出了具体的决策步骤,并通过实例验证了该决策方法的合理性与可行性。     

模糊软矩阵及其格结构

将经典的软集推广到模糊软集,在此基础上引入模糊软矩阵的概念来给出模糊软集的简便的矩阵表示,并利用模糊软集的模糊软矩阵来定义模糊软集的软交、软并和软补运算,对模糊软集的上述代数运算进行理论研究,证明了它们满足幂等律、交换律、结合律、分配律、吸收律、复原律、0-1律和对偶律,并通过实例说明对模糊软集而言,互补律不成立.特别地,证明了所有的模糊软矩阵在定义的软交、软并运算下构成有界分配格.由此发现,模糊软矩阵概念的引入不仅有利于模糊软集的表示而且使得模糊软集的全体具有很好的格代数性质.     

广义Pythagorean模糊软集的代数结构

拓展Pythagorean模糊软集理论,引进一种广义Pythagorean模糊软集的概念。为了给广义Pythagorean模糊软集建立理论基础,给出该模型的一些运算算子,并讨论其格结构。首先建立了3种广义Pythagorean模糊软集的格结构,然后证明了3种格结构是软代数结构,最后确立了3种有补分配格,即布尔格。     

改进的广义模糊软集的贴近度

基于广义模糊软集在处理不确定性问题中的应用,本文对已有的广义模糊软集的贴近度进行了修正,并将其应用于医疗诊断问题中.通过比较得到,修正的贴近度更合理,因而有更好的适用性.     

一种基于二型模糊的广义模糊软集

针对普通模糊子集隶属度的模糊性,介绍了二型模糊集及现实刻画的合理性,然后从实际问题出发,提出了广义模糊软集的概念;在此基础上,研究广义模糊软集的包含关系,交、并、补运算和有关性质,并讨论基于广义模糊软集下的模糊软关系和模糊软矩阵,且进一步探讨与广义模糊软集平行的运算及性质;最后将广义模糊软集应用到医疗诊断中,通过解模糊,构造得分函数判断病人的患病类型,从而验证了它的可行性与有效性.     

正规直觉模糊子群格

本文研究了已知的直觉模糊子群格及其相应的一些特殊的子格问题,证明了一类正规直觉模糊子群格为模格。     

直觉模糊软半环的直觉模糊软理想

【目的】通过对半环的研究,使之更好地应用于信息科学等领域。【方法】引入了直觉模糊软半环和直觉模糊软半环的直觉模糊软理想的概念,进行了一系列讨论。【结果】在充分利用各自理论优势的基础上,得到了直觉模糊软半环的直觉模糊软理想的诸多性质。【结论】对进一步研究半环这一重要代数结构有着积极的意义。
     

区间值直觉Fuzzy集的截集及性质

定义了区间值直觉Ｆｕｚｚｙ集的截集,并详细了其基本性质,为建立区间值直觉Ｆｕｚｚｙ集的在本理论奠定了基础。     

基于期望得分函数的直觉模糊软决策方法

针对直觉模糊数排序中的一些局限性, 通过改进直觉模糊数的经典得分函数, 利用期望得分函数及其诱导的偏序给出一种直觉模糊软决策方法. 实例分析表明, 该方法推广了直觉模糊软集的补运算, 可有效解决相关决策问题.     

模糊粗糙集的格结构

定义了模糊集合的上、下近似算子，讨论了其代数结构.证明了模糊粗糙集理论中全体可定义集合构成一个完全分配格，给出了生成这一完全分配格的元素的集合并讨论了其基本性质.     

直觉模糊集的扩展研究

基于直觉模糊集的基本概念,考虑其隶属度、非隶属度和概率分布3个因素的影响,给出了直觉模糊集两种扩充:统计直觉模糊集和多值直觉模糊集,并给出了扩充直觉模糊集的运算和包含关系,从而使直觉模糊得到了推广和应用。     

区间直觉模糊集的分解定理

引入了区间直觉模糊集截集的概念,讨论了其有关性质,并给出了关于区间直觉模糊集的分解定理,进一步丰富了模糊集的理论基础.     

直觉模糊集的一对分解定理

首先指出了相关研究中给出的直觉模糊集分解定理中被分解的直觉模糊集本身是分解式中的一项且分解式中各项大量重复和某些错误,提出了模糊集或直觉模糊集的分解定理应当把一个模糊集或直觉模糊集表示成与之有关的一族具有某种共同特征的其他模糊集或其他直觉模糊集的并或交的观点.然后在引入模糊集及直觉模糊集的λ-截积与λ-截和的基础上给出了直觉模糊集的基本定理,即任一直觉模糊集的所有λ-截积(强λ-截积)与λ-截和(强λ-截和)仍然是直觉模糊集;并证明了任一模糊集或直觉模糊集等于它的所有λ-截积(所有强λ-截积)之并,也等于它的所有λ-截和(所有强λ-截和)之交,这些结果分别称为模糊集、直觉模糊集的分解定理.     

直观模糊特别拓扑空间中的半开集和半连续

将半开集和半连续的概念引入直观模糊特别拓扑空间, 得到它们的一些性质:一个直观模糊特别集是直观模糊特别半开集的充要条件是 A cl[ int(A) ] ; 直观模糊特别半开集族的任意并是直观模糊特别半开集; 直观模糊特别开集是直观模糊特别半开集; ( X,τ)的子空间( ( Y,φ)中的集合 A 是( X,τ)中的半开集,则它也是( Y,φ)中的半开集; 连续函数是半连续的,但逆不成立; 强半连续是半连续的, 但逆不成立;函数 f 是半连续的当且仅当对于f ( x ) O, O 是 Y中的直观模糊特别开集,存在 X 中的直观模糊特别半开集A 使x
A 且f (A ) O; 函数 f 是强半连续的当且仅当 Y中的每一直观模糊特     

一种新的直觉模糊伪S-蕴涵

直觉模糊集在模糊推理、模糊评价、模糊控制和模糊决策中有很重要的应用,直觉模糊集的蕴涵构造研究是一个重要研究方向.在直觉模糊集理论基础之上,构造了一新的直觉模糊伪S-蕴涵,证明了其单调性、边界条件等系列重要性质,还讨论该蕴涵的一些代数性质.     

直觉模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机难以区分具有相同隶属度的稀疏样本点和稠密样本点,进而可能降低分类精度.为了解决此类问题,利用直觉模糊集和模糊支持向量机,构建了直觉模糊支持向量机.仿真实验结果表明:与传统的支持向量机和模糊支持向量机相比,直觉模糊支持向量机的分类结果更精确.     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

关于区间值直观模糊集上的指标问题

在直观模糊集和区间值模糊集基础上,定义了区间值直观模糊的一些关系,算子,讨论了区间值直观模糊集指标的一些主要性质。