不确定信息处理方法综述

本在综述了不确定信息处理的数学方法基础上,对各种方法所讨论的不确定性进行了分析比较。     

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。     

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.     

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。     

Vague集之间相似度量的一种新方法

Vague集是对于模糊集合概念的推广，作为当前模糊信息处理中的一个新兴研究课题，在多个领域中获得了成功的应用，本文提出了Vague集（值）之间的相似度的概念，并给出了一种新的Vague集（值）之间相似度量的方法，该方法与目前国内外众多学者们的方法相比较，具有更好的合理性和度量效果，因而是一种更理想的检测Vague(值）之间相似程度的度量方法。     

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。     

粗糙Vague集及其相似度量

对粗糙集和Vague集的概念、知识表示方法进行了研究,提出了粗糙Vague集的概念．研究了粗糙Vague集的相关性质,提出了粗糙Vague集相似度量的方法．     

UG集与Vague集的内在联系

在剖析UG集与Vague集概念内涵基础上,揭示了它们之间的区别与联系;Vague集利用闭区间[0,1]描述了所研究事物与客观标准的“同、反、非”现象;UG集利用闭区间[-1,1]描述了所研究事物与客观标准的“反、非、同、异”现象;可知UG集的内涵比Vague集的内涵更深刻;用Vague集描述的事物可用UG集描述．于是可用UG集求解问题的方法求解Vague集所能解决的问题;并通过多目标决策例子探讨了用UG集合理论所能解决的问题的具体方法,为拓展UG集的应用前景开拓了新路．     

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。     

一种Vague集相似度量新方法及其应用

分析了影响Vague集相似度量的因素,并充分考虑了未知度对Vague集相似度量的影响,提出了一个新的Vague集相似度量方法,证明该方法满足相似度量的基本准则,通过分析影响相似度量的因素,探讨了现有Vague集相似度量方法存在不足之处,与现有相似度量方法比较证明新的相似度量方法能够有效和合理的区分数据,具有一定的优越性,最后在模式识别的应用实例中,给出了该相似度量方法的模式识别应用过程,实验结果表明了该方法的实用性。     

Vague集间新距离的分析和定义

Vague集的相似度量是Vague集在各个应用领域中的关键技术．根据相似工程学原理,指出一个相似度量必须满足的约束条件,提出一种改进的Vague集相似度量公理化定义,然后引入一种新的Vague集相似度量方法,并证明它满足这些公理化条件,最后,用实例说明其应用以及该方法的有效性和直观性．     

一种具有多粒度不确定语言信息的群决策方法

针对具有多粒度不确定语言信息的群决策问题,运用不确定语言信息运算法则计算各决策者关于方案的综合不确定语言信息.依据不确定语言信息优势可能度的定义,计算各决策者关于方案的优势可能度矩阵.运用OWA算子集结各决策者关于方案的优势可能度矩阵并计算各方案的排序值.通过一个应用实例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于概率不确定语言术语集和VIKOR法的多属性决策研究

将概率语言术语集概念中的语言术语推广到不确定语言变量,提出了概率不确定语言术语集的概念及其运算法则与基本性质,并在定义其得分值函数和精确函数的基础上,给出了任意两个概率不确定语言术语集之间的大小比较规则;然后,在运用概率不确定语言术语集刻画属性特征的背景下,利用多准则妥协解排序法,构建了多属性决策模型。最后,通过决策案例的计算,验证了该思想以及方法的可行性、有效性以及优越性。     

Vague集元素等相似度图形化表示

基于Vague集元素之间相似度量的讨论,将已有的Vague值相似性公式用图形表示,提出Vague值等相似度曲线,该曲线能更直观地体现出Vague值之间的相似性关系,并可非常清晰地反映常见相似性公式的优缺点,为相似度量提供了一种更简单、更有效的研究与评测工具。     

一类不确定信息下的多属性决策问题的研究

对一类不确定信息下的多属性决策问题进行了研究,给出了不确定信息的定义,即在决策过程中决策者不仅不能准确地估计方案的属性值,甚至不能确定同一属性下方案之间的偏好关系.在此基础上,提出使用具有置信结构的偏序关系来表示不确定信息,并给出了解决这类问题的模型和方法.该方法首先采用证据推理算法对不确定信息进行集成,然后使用优势和劣势这2种指数来确定方案间的偏好关系,并在这2种指数的定义中使用了偏序之间的距离公式.最后通过一个例子说明,在信息不确定的情况下该方法能够帮助决策者做出比较合理的决策.     

加工过程的不确定性信息度量

加工过程存在着模型不确定性、参数不确定性和测量不确定性等不确定性信息。这些不确定性信息或是随机性的、或是模糊性的、或是复合不确定性，可分别用概率熵、模糊熵和混合熵来度量。研究加工过程的不确定性信息及其测度，对研究基于信息优化的加工过程智能控制有重要意义。     

综合统计信息系统的数据处理方法

提出指标取数方法：用户可自主地定义和修改输入／输出数据集的内容和结构，通过定义和修改输出数据与输入数据的关系式，用户无需改动程序就可适应各种输入／输出数据集变化的需要．有利于设计通用的数据输入／输出程序     

基于AHP和粗糙集的二阶段评价方法研究

通过分析AHP在求解过程中存在的不足,结合粗糙集理论强大的定性分析能力,提出了AHP和粗糙集相结合二阶段求解的基本思路,并针对物流服务商评价问题的一个具体实例,阐述了如何应用AHP和粗糙集二阶段方法对物流服务商进行评价。评价结果表明,新提出的二阶段评价方法与AHP、AHP-TOPSIS方法、突变理论相比较,它对于最优企业的选取,无疑是一个重要的决策参考。     

基于Vague集记分函数的一种构造方法

在分析已有Vague集记分函数的基础上,构造了一种新的Vague集记分函数,该记分函数能有效地刻画不同风险偏好关系,克服了传统记分函数的缺陷与不足.讨论了新构造记分函数的涵义及构造准则.最后,通过实例分析比较了该记分函数的可行性和有效性.