Rough集与Vague集集成模型

不确定条件下信息系统的知识获取是智能信息处理研究的一个热点问题.对前一阶段研究工作进行了总结,重点介绍了Rough Vague集与Vague Rough集模型,并分别讨论了这2种模型的代数性质.这些理论与方法对经典Rough集进行了扩展,为不确定条件下Vague信息系统的知识获取提供了新思路.     

Rough集与Vague集集成模型

不确定条件下信息系统的知识获取是智能信息处理研究的一个热点问题。对前一阶段研究工作进行了总结,重点介绍了Rough Vague集与Vague Rough集模型,并分别讨论了这2种模型的代数性质。这些理论与方法对经典Rough集进行了扩展,为不确定条件下Vague信息系统的知识获取提供了新思路。     

一种软件质量评估的可拓集对分析法

在不确定信息处理集对分析(SPA)和可拓学理论的基础上,结合两种智能信息处理方法的优缺点,提出了一种新的不确定信息处理方法—可拓集对分析方法.该方法能有效地克服传统SPA集和可拓集中相关信息处理的不足和缺陷,更好地反映出不同事物之间确定、不确定及模糊变化和转化的规律和关系.将该方法应用在软件质量等级评价中,通过算例说明了该方法的计算过程,并比较了该方法的合理性和可行性.     

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.     

Rough集与Vague集的对比研究

Rough集和Vague集都是处理不确定、不完备、不准确信息的强大工具。Rough集研究主要针对于对象之间不可分辨的性质,Vague集研究主要针对对象边界的模糊程度。经过分析代数观的Rough集理论和信息观的Rough集理论与Vague集之间的关系,发现信息观的Rough集可以认为是一种特殊的Vague集;而代数观的Rough集与Vague集则是相互独立的,但是两者也有联系。在这2种理论下,信息的不确定性都是由元素部分属于集合而表现出来的,但是这2种理论对不精确信息的处理方法则不同。     

Rough集与Vague集的对比研究

Rough集和Vague集都是处理不确定、不完备、不准确信息的强大工具。Rough集研究主要针对于对象之间不可分辨的性质，Vague集研究主要针对对象边界的模糊程度。经过分析代数观的Rough集理论和信息观的Rough集理论与Vague集之间的关系，发现信息观的Rough集可以认为是一种特殊的Vague集；而代数观的Rough集与Vague集则是相互独立的，但是两者也有联系。在这2种理论下，信息的不确定性都是由元素部分属于集合而表现出来的，但是这2种理论对不精确信息的处理方法则不同。     

Vague集模糊熵的新度量方法

提出了Vague集模糊性主要来自三个部分,分别为未知信息、不确定信息及他们的交叉模糊信息,通过分析现有方法,给出一种新的Vague集模糊熵度量方法,并改进了它的公理化定义和证明了它的正确性.最后通过实例分析,指出它同时考虑了Vague集的未知性、不确定性和两者之间的交叉模糊性,从而证明所给出Vague集模糊熵的定义是更加合理的.     

一种SPA集记分函数的构造法

在集对分析(SPA)集的基础上,构造了一种SPA集记分函数方法,该记分函数能有效地反映SPA集中联系数函数的同(同一)、异(不确定)、反(对立)3者之间的联系变化趋势,克服了传统SPA集中采用集对势进行刻画同一证据与对立证据联系变化的不足与缺陷,并分析了SPA集记分函数构造准则及涵义.最后,通过算例验证并分析了该记分函数的有效性、合理性和可分辨性.     

基于Vague集理论的旅游景区评价对策

可持续发展是人类未来的共同发展战略.它将人类社会发展与资源开发和环境保护结合起来,是当前最新的一种发展理念.在可持续发展的理论基础上,针对三亚旅游景区可持续性发展评价的必要性和主观模糊性,利用Vague集理论,定义了评价指标、加权优势函数的概念,提出了科学合理的基于Vague集理论的旅游景区可持续性发展评价方法.     

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。     

区间Vague集向Fuzzy集转化的一种新方法及实证分析

结合Vague集理论及一些Vague集向Fuzzy集转化的方法解释,对区间Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了研究．结合区间Vague值的加权算术和加权几何集成算子,给出了区间Vague集的隶属度,进而给出了区间Vague值的一种有效的排序方法,并通过实例说明其有效性．     

一个新的基于Vague集的近似推理方法

对于模糊概念(用Vague集表示)的隶属函数为连续的情况,将规则前件中模糊概念的论域与后件中模糊概念的论域作一一映射,给出基于Vague集的隶属函数为连续情况下的近似推理方法;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近似推理方法.     

一种新的Vague集相似度量方式

在分析比较当前几种Vague集相似度量方法及其优缺点的基础上,提出一种新的Vague集相似度量方法.该方法充分考虑支持度以及真隶属度差距和假隶属度差距,并且区分隶属度差距的方向.该方法更符合实际,它为Vague集之间的相似度提供了一种更好的度量方法.     

基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策方法

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

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。     

Vague关系及其扩展合成运算

Vague关系作为模糊关系的一种推广,具有比模糊关系更强大的模糊信息表达能力.基于Vague集理论,系统研究了Vague关系及其合成运算.引入了Vague集及范数的相关知识,给出了Vague集之间一般关系、逆关系、空关系、恒等关系的定义,研究了它们进行关系运算的性质及相关定理,且给出了必要的证明.在此基础上,对基于范数的max-t&min-sVague关系合成运算进行了研究,并给出了相应的定理和证明,进而讨论了其在Vague近似关系缺失值填补方面的应用.     

融合云概念的粗糙Vague集的三支决策模型

Vague集是模糊集的扩展模型，从正反两方面来描述事物的不确定性，粗糙Vague集比粗糙模糊集更具有普遍性。目前，三支决策的阈值主要是由单个专家给出，不能反映认知过程中复杂的不确定性形式。针对这一问题，提出了一种融合云概念的粗糙Vague集的三支决策模型。使用基于密度中心的云概念群决策方法求解损失函数，不仅保证综合评价的精度，还为损失函数提供了新的语义解释。构建了粗糙Vague集的三支决策模型并揭示了其误分类代价随着粒度细化而单调递减的规律。通过实验验证了该方法的可行性，克服了现有模糊集在三支决策中对事物不确定性表达不够清楚的缺点。     

Vague集的两点注记

指出Vague集等价于i-vfuzzy集,提出Vague集向模糊集的一种转化方法。