直觉模糊集的新相似性测度

相似性测度是度量两个直觉模糊集相似程度的重要方法.文章给出一个新的直觉模糊集相似性测度,讨论该相似性测度的一些性质及得到利用该相似测度对直觉模糊集进行聚类的一般步骤,最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于直觉模糊集距离测度的多属性直接聚类方法

距离测度是度量两个直觉模糊集的重要方法，在聚类分析中被广泛应用．本文基于相异度矩阵的思想，在直觉模糊多属性聚类中，定义了距离测度矩阵，然后根据不同的阚值要求转化为布尔矩阵进行聚类，最后通过实例验证该方法的有效性．     

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.     

基于组合权重的犹豫直觉模糊语言灰关联决策方法

为了处理多准则决策中的不确定信息,基于犹豫直觉模糊集和犹豫直觉模糊语言集,提出新的犹豫直觉模糊元素的欧氏距离和犹豫直觉模糊语言元素的欧式距离.利用灰关联方法,并结合组合权重的思想,提出了一种基于组合权重的犹豫直觉模糊语言灰关联决策模型.实例说明该决策方法的合理性和有效性.     

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.     

区间直觉模糊集的截集

首先定义了区间直觉模糊集的截集及区间直觉集合套,其次讨论了区间直觉模糊集的截集的性质,最后给出了区间直觉模糊集的分解定理和表现定理.     

关于L-直觉模糊集截集性质的进一步研究

在L是完全分配格时,利用极大集与极小集所引入的L-直觉模糊集的截集,本文定义了L-直觉模糊凸集的概念,给出其与L-直觉模糊集截集的凸性之间的等价刻画.进一步研究了L-直觉模糊集的二元运算及其相关性质.     

基于模糊转化的2种毕达哥拉斯模糊熵构造方法

为了精确刻画毕达哥拉斯模糊集不确定性和未知性程度，给出毕达哥拉斯模糊熵的定义，借助模糊转化公式，将直觉模糊熵转化为毕达哥拉斯模糊熵．探讨现有转化公式的不足，提出一种新的毕达哥拉斯模糊集与直觉模糊集的转化方法，新构造的熵不仅满足毕达哥拉斯模糊熵公理化定义，而且也适用于直觉模糊集．     

改进的直觉模糊集的熵的公式

对直觉模糊熵计算公式存在的不合理性及不全面性进行分析、补充与改进,在考虑犹豫度和模糊度的影响下,提出一个新的直觉模糊熵计算公式,其能够反应直觉模糊集的直觉性和模糊性,全面描述直觉模糊集的不确定程度,弥补了现存直觉模糊熵公式的缺陷;实例分析验证了所提熵公式的正确性及合理性。     

一个新的直觉模糊集熵公式

针对现有直觉模糊熵计算公式在刻画直觉模糊集不确定程度的不足,对现有直觉模糊熵公式进行分析改进,从而提出一个新的公式,以此完善对直觉模糊集直觉性和模糊性的描述,并验证其正确性及合理性.     

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.     

关于k阶模糊关系的直觉模糊粗糙集

本文基于三角模研究了k阶模糊关系下的直觉模糊粗糙集,通过k阶模糊关系定义了近似算子及其性质.     

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.     

基于Vague集的元素间相似度量的近似推理

给出了Vague集元素间的一个相似度量方法,对于模糊概念(用Vague集表示)的隶属函数为连续的情况,将规则前件中Vague集的论域与后件中Vague集的论域作一一映射,然后给出基于Vague集的隶属函数为连续情况下的元素间相似度量的近似推理方法;对于Vague集的隶属函数为离散的情况,在作上述相同的映射后,再将规则前件中的vague集和事实中的Vague集的真/假隶属函数分别进行线性插值,使它们都成为连续函数,然后给出基于Vague集的隶属函数为离散情况下的元素间相似度量的近似推理方法.     

基于新的距离度量的三角模糊数多属性决策法

利用基于区间数的中心、半宽度的距离度量以及三角模糊数的水平集信息,定义了三角模糊数上一个新的距离度量,并证明了该距离满足非负性、对称性和三角不等式性质.进一步,针对三角模糊数上的多属性决策问题,利用该距离度量和模糊理想点思想,给出了一种基于新的距离度量的多属性topsis决策方法.最后,给出应用实例,并验证了该方法的合理性、有效性.     

直觉模糊随机信息系统及其属性约简

信息系统的属性约简是知识发现的核心,将直觉模糊随机变量引入信息系统,定义了直觉模糊随机信息系统．将随机概念推广到直觉模糊模型上,针对直觉模糊随机信息系统的属性约简,给出了直觉模糊随机信息系统下的期望相关关系．基于此关系,讨论直觉模糊随机信息系统属性约简的判定和方法,并通过实际例子分析该法的有效性．     

关于模糊性度量的几个问题

本文提出了度量模糊性的一种新的距离定义,克服了Hamming距离的缺点,给出了与模糊集最为贴近的集合之间的运算性质。