特征匹配驱动的IVIFSs相似性测度模型研究

直觉模糊集(intuitionistic fuzzy sets,IFSs)的隶属关系表征并不完全适用于区间直觉模糊集(interval-valued intuitionistic fuzzy sets, IVIFSs),故其相似性测度模型与特征条件难以实现完全匹配。首先,运用记分函数和精确函数来刻画IVIFSs的特征条件,分析了现有IVIFSs相似性测度模型与特征条件匹配的冲突性;其次,基于其几何距离和重心设计了一种新的IVIFSs相似性测度模型;最后,通过理论证明和实证研究分析了该模型的优越性和应用价值。     

基于距离的直觉模糊粗糙模型及应用

将直觉模糊和区间直觉模糊集(数)的距离测度引入直觉模糊信息系统和区间直觉模糊信息系统,建立基于距离的粗糙集模型,并给出该模型两种约简-上下近似约简的定义.通过构造分辨函数,设计距离直觉模糊粗糙模型的知识约简及规则提取算法.最后将距离直觉模糊粗糙模型应用于信息系统安全审计风险判断,这不仅可为从直觉模糊和区间直觉模糊信息系统中获取知识提供一种粗糙集方法,而且还为信息系统安全审计风险的有效判断提供决策支持.     

基于区间直觉模糊数的群决策模型及其在社交网络中应用

基于经典熵方法的局限,提出一个新的区间直觉模糊熵计算方法.考虑社交网络数据高度动态及非结构化的特性,引入区间直觉模糊思想,创新性地将社交网络用户影响力量化评价转化为模糊多属性群决策问题,提出基于区间直觉模糊数的用户影响力动态评价模型.该模型对用户影响力进行多层次分解,建立模糊情境下的指标体系,以区间数描述用户数据,同时引入时间维度考察数据的动态差异,采用新的熵方法计算模糊熵,设计主客观相结合的熵权确定方法,从而对用户影响力进行量化分析.克服了主观赋权的局限,提供了社交网络量化评价的新思路,拓展了区间直觉模糊群决策方法的应用.最后,应用该模型对新浪微博用户进行影响力动态评价,验证模型的有效性.     

基于区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子的多属性决策方法

基于将对偶犹豫模糊集和语言变量相结合定义对偶犹豫模糊语言集的思路,提出了区间对偶犹豫不确定语言集的概念,研究了区间对偶犹豫不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间对偶犹豫不确定语言信息的关联多属性决策问题,提出了相应的决策方法.首先,定义了区间对偶犹豫不确定语言变量的概念、运算法则、得分函数、精确函数、海明距离以及排序方法.然后,提出了区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子并证明了该算子的一些性质.为了确定属性集的模糊测度,建立了基于离差最大化方法以及Banzhaf函数的模型.进而,给出一种用于解决属性权重部分未知,属性值为区间对偶犹豫不确定语言变量的关联多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的有效性.     

区间直觉模糊统计判决与决策

针对统计判决与决策中存在的模糊性, 给出了模糊性区间直觉模糊集的描述方法. 首先, 给出了区间直觉模糊事件概率的概念; 其次, 在定义区间直觉模糊$t$模及$s$ 模的基础之上, 给出了区间直觉模糊事件概率所满足的基本性质, 证明了区间直觉模糊乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式; 再次, 根据给出的区间直觉模糊概率的性质, 依据信息源类型的不同, 详细分析区间直觉模糊统计判决与决策的方法; 最后, 验证了该方法的有效性.     

Interval-Valued Dual Hesitant Fuzzy Hamacher Aggregation Operators for Multiple Attribute Decision Making

As an generalization of hesitant fuzzy set, interval-valued hesitant fuzzy set and dual hesitant fuzzy set, interval-valued dual hesitant fuzzy set has been proposed and applied in multiple attribute decision making. Hamacher t-norm and t-conorm is an generalization of algebraic and Einstein t-norms and t-conorms. In order to combine interval-valued dual hesitant fuzzy aggregation operators with Hamacher t-norm and t-conorm. We first introduced some new Hamacher operation rules for interval-valued dual hesitant fuzzy elements. Then, several interval-valued dual hesitant fuzzy Hamacher aggregation operators are presented, some desirable properties and their special cases are studied. Further, a new multiple attribute decision making method with these operators is given,and an numerical example is provided to demonstrate that the developed approach is both valid and practical.     

广义区间值直觉模糊数及其在工位评估中的应用

直觉模糊数及其在模糊多属性决策问题中的应用吸引了众多学者的注意, 而将直觉模糊数进一步拓展为 广义直觉模糊数也有一些文章涉及. 然而, 基于区间值直觉模糊数的延伸却较少有文献研究, 本文结合广义 直觉模糊数与区间值模糊数的定义、性质, 提出了广义区间值直觉模糊数的概念. 为服务于模糊多属性决策问题, 进一步引入了基于广义区间值直觉模糊数的加、减和数乘运算规则, 并证明了其在定义域上具有封闭性. 由此给 出针对广义区间值直觉模糊数的三条排序准则. 最后将广义区间值直觉模糊数的概念应用于生产线人工工位的 绩效评估案例中, 从而验证了本文提出方法的有效性和实用性.     

基于熵和关联系数的区间直觉模糊决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于熵和关联系数的决策方法。首先,构建了一种新的区间直觉模糊熵,并提出基于该区间直觉模糊熵的属性权重确定方法。然后,提出了考虑属性权重的区间直觉模糊关联系数,进一步基于以上原理给出了解决属性权重完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题的决策步骤。最后,依据以上决策步骤,通过算例的计算表明了该方法的简单性与有效性。     

基于熵最大化的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性群决策问题, 提出了一种基于信息熵的决策方法. 为保证决策的完善性, 首先从区间直觉模糊数的几何意义出发, 提出了一种相对合理的比较方法, 同时定义了一种区间直觉模糊矩阵的规范化方法, 并详细论证了方法的相关性质. 该方法不仅能够保证区间直觉模糊数的形式, 而且最大程度的降低了信息损失. 接着, 提出一种基于区间直觉模糊值熵最大化的权重确定方法, 最后, 将该方法应用在ERP选优的群决策问题中, 用一个实例验证了方法的有效性.     

Interval-valued intuitionistic fuzzy aggregation operators

The notion of the interval-valued intuitionistic fuzzy set (IVIFS) is a generalization of that of the Atanassov’s intuitionistic fuzzy set. The fundamental characteristic of IVIFS is that the values of its membership function and non-membership function are intervals rather than exact numbers. There are various averaging operators defined for IVIFSs. These operators are not monotone with respect to the total order of IVIFS, which is undesirable. This paper shows how such averaging operators can be represented by using additive generators of the product triangular norm, which simplifies and extends the existing constructions. Moreover, two new aggregation operators based on the ukasiewicz triangular norm are proposed, which are monotone with respect to the total order of IVIFS. Finally, an application of the interval-valued intuitionistic fuzzy weighted averaging operator is given to multiple criteria decision making.     

Intuitionistic fuzzy hierarchical clustering algorithms

Intuitionistic fuzzy set (IFS) is a set of 2-tuple arguments, each of which is characterized by a mem-bership degree and a nonmembership degree. The generalized form of IFS is interval-valued intuitionistic fuzzy set (IVIFS), whose components are intervals rather than exact numbers. IFSs and IVIFSs have been found to be very useful to describe vagueness and uncertainty. However, it seems that little attention has been focused on the clus-tering analysis of IFSs and IVIFSs. An intuitionistic fuzzy hierarchical algorithm is introduced for clustering IFSs, which is based on the traditional hierarchical clustering procedure, the intuitionistic fuzzy aggregation operator, and the basic distance measures between IFSs: the Hamming distance, normalized Hamming, weighted Hamming, the Euclidean distance, the normalized Euclidean distance, and the weighted Euclidean distance. Subsequently, the algorithm is extended for clustering IVIFSs. Finally the algorithm and its extended form are applied to the classifications of building materials and enterprises respectively.     

基于直觉模糊折扣算子的异类数据融合方法

异类数据作为不确定数据的类型之一,成为模式识别、多属性决策等问题中数据融合的难点.为此,以直觉模糊集为理论基础,本文提出一种异类数据的多属性融合方法.首先,定义一种新的直觉模糊数折扣算子及合成法则,证明了该算子与合成法则的基本性质.其次,定义异类数据之间的距离度量测度,基于灰关联方法,得到用于决策的系数矩阵,通过对备选...     

直觉模糊框架内的区间证据组合方法研究

区间证据的组合是区间证据理论中的核心问题之一,尽管相关学者试图将D-S证据理论中的证据组合规则进行推广以实现区间证据的组合,但该问题仍未得到完全解决.目前已有的组合方法都是基于优化模型来确定融合结果中各基本概率质量(BPM)的上下界,不仅算法复杂度较高,而且这类方法不满足结合律,对多个区间证据进行组合时不能依次对各个证据进行组合,难以满足时域信息融合的需求.本文基于直觉模糊集与证据理论之间的关系,在直觉模糊框架内对区间证据的组合问题进行研究.首先基于证据理论定义一种新的直觉模糊运算,通过区间证据与直觉模糊集之间的相互转换,提出一种基于直觉模糊集的区间证据组合方法,该方法满足交换律和结合律,对多个区间证据进行组合时具有较强的灵活性.数值仿真表明,基于直觉模糊集的区间证据组合方法可以获得合理的组合结果,而且算法复杂度远低于现有方法.     

一类基于Hausdauff距离的模糊型多属性决策方法

研究了已知属性的部分权重信息且属性值以三角模糊数形式给出的不确定型多属性决策问题.给出了三角模糊数的Hausdauff距离的简明计算公式.利用Hausdauff距离来度量三角模糊属性值之间的差异程度,建立了一个线性规划模型来确定属性的权重,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法.最后通过应用示例说明了该方法的实用性和有效性.     

改进的基于二次型距离模糊可能性C均值聚类模型

针对模糊聚类算法对点数据集聚类敏感性,以及区间类型数据聚类效果不明显等问题,提出了基于二次型距离改进的模糊可能性c 均值(fuzzy-possibilistic c-means,FPCM)聚类算法.首先分析了区间数据的特征,引入了区间值的数学表示方法,在此基础上提出了三种不同的基于区间数据距离度量方法以及相应权重矩阵计算方法,通过建立拉格朗日方程对目标方程优化,求得聚类中心、隶属度以及可能性迭代方程,并证明目标方程的收敛性,最后给出了算法执行步骤。在不同类型的数据集上实验,证明算法在点数据集和区间数据集上都具有较好聚类性能.     

基于前景理论的区间直觉模糊多准则决策方法

针对准则值为区间直觉模糊数, 准则权重分别为完全未知和部分已知的多准则决策问题, 提出一种基于前景理论的决策分析方法. 该方法给出一种新的记分函数(P-记分函数), 据此可将区间直觉模糊数转化为实数. 利用前景理论, 以零点为参考点计算前景值, 构建前景决策矩阵. 建立以综合前景值最大化为目标, 以权重取值允许范围和决策者主观偏好为约束的优化模型, 计算准则权重. 结合前景决策矩阵及准则权重, 计算各方案的综合前景值, 并以此对方案进行排序. 最后通过实例验证了该方法的有效性.     

Some new similarity measures for intuitionistic fuzzy values and their application in group decision making

We first propose a series of similarity measures for intuitionistic fuzzy values (IFVs) based on the intuitionistic fuzzy operators (Atanassov 1995). The parameters in the proposed similarity measures can control the degree of membership and the degree of non-membership of an IFV, which can reflect the decision maker’s risk preference. Moreover, we can obtain some known similarity measures when some fixed values are assigned to the parameters. Furthermore, we apply the similarity measures to aggregate IFVs and develop some aggregation operators, such as the intuitionistic fuzzy dependent averaging operator and the intuitionistic fuzzy dependent geometric operator, whose prominent characteristic is that the associated weights only depend on the aggregated intuitionistic fuzzy arguments and can relieve the influence of unfair arguments on the aggregated results. Based on these aggregation operators, we develop some group decision making methods, and finally extend our results to interval-valued intuitionistic fuzzy environment.     

NOTES ON “MULTICRITERIA FUZZY DECISION-MAKING METHOD BASED ON A NOVEL ACCURACY FUNCTION UNDER INTERVAL-VALUED INTUITIONISTIC FUZZY ENVIRONMENT”

This note points outs the inappropriateness of an accuracy function introduced by Ye [Ye, J. (2009). Multicriteria fuzzy decision-making method based on a novel accuracy function under interval-valued intuitionistic fuzzy environment. Expert Systems with Applications, 36 (3): 6899–6902] and its misleading use for comparing two interval-valued intuitionistic fuzzy numbers.     

诱导广义区间值直觉不确定语言混合Shapley算子及在群决策中的应用

本文针对具有区间值直觉不确定语言信息的多属性群决策,定义了两个广义混合累积算子.它们不仅综合考虑了属性自身及序位置的重要性,同时考虑了它们各自间的交互作用.值得一提的是:许多区间值直觉不确定语言累积算子是本文所定义算子的特例.当权重信息不完全已知时,建立了关于专家集、属性集和相应序位置集合上最优模糊测的数学规划模型.基于所定义的算子和建立的数学模型,提出了一种新的区间值直觉不确定语言多属性群决策方法.最后,通过对一个城市图书馆空调系统的评价来说明所给方法的具体应用.     

信息不完全确定的模糊多准则UTA方法

针对准则权系数信息不完全确定和准则值为模糊数且有训练集的多准则决策问题,提出了一种模糊多准则UTA方法。该方法在考虑对训练集排序的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息和训练集中各方案的模糊准则值的效用建立非线性模糊规划模型,并将其转化为模糊线性规划模型,求解得出准则权系数、训练集中各方案准则值的模糊效用值,利用插值求出方案的准则值的模糊效用,进而得到整个方案集的排序。最后实例说明该方法的有效性和可行性。