基于语言真值直觉模糊推理的公共交通资源投入评估方法

为了在智能信息处理中能够对具有可比性和不可比性的语言值信息进行处理,从而对推理过程中的正、反2个方面证据进行处理,提出一种语言真值直觉模糊推理方法;基于格蕴涵代数和2n元语言真值直觉模糊格,研究了语言真值Kleene-Dienes蕴涵算子和语言真值Zadeh蕴涵算子,讨论两者之间的性质和运算关系;利用所提的蕴涵算子构建一种基于模糊语言值推理的公共交通评估方法,以公共交通资源投入实例来说明方法的合理性。结果表明,与传统的模糊蕴涵算子相比,所提的2种蕴涵算子对具有语言值信息的公共交通资源投入评估分析中的信息应用更加全面,所得的具有语言值信息的评估结果更加接近人类思维。     

排序决策的直觉模糊数方法

为了更细腻地描述作为比较评价的语言信息,用一个直觉模糊数表示两两对象的比较评价,将直觉模糊数表示为由上理想模糊数和下理想模糊数的二元模糊数组,定义了关于直觉模糊数的一种运算并且给出了基于结构元表示的排序比较方法;在排序决策过程中,通过对相对属性判断值的规范化处理完成对一组对象的排序,实现了优选的目的.结果表明:通过下、上理想模糊数将结构元理论应用到直觉模糊数上,简化了计算,同时直觉模糊数在表达信息上考虑人的犹豫度,使得在表达语言信息上较模糊数更贴近现实,排序结果自然更精确.     

区间值模糊推理在风湿疾病诊断上的应用

疾病诊断专家系统是应用人工智能技术来模拟医生诊断疾病的思维过程的一种程序系统.对于复杂的疾病诊断,其推理模型均为多重多维的.风湿性疾病是一类常见疾病,危害(5D)是相当严重的.本文将区间值模糊推理应用在风湿性疾病诊断的推理中,区间值隶属度能更容易的描述模糊信息的不确定性,并且区间值模糊推理方法可以减少推理过程中模糊信息的丢失.     

一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法

针对具有模糊语言值不确定性信息的决策问题,提出一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法.基于直觉模糊概念格,提出直觉模糊语言形式背景及直觉模糊语言形式概念,探讨直觉模糊语言形式概念间的偏序关系以及直觉模糊语言概念格之间的细于关系.在直觉模糊语言决策形式背景下,给出直觉模糊语言集之间的相似度以及加权相似度,讨论其相关性质.构建条件概念格和决策概念格,得到在直觉模糊语言决策形式背景下的规则集,建立直觉模糊语言规则提取应用模型.通过疾病诊断实例说明该方法的有效性和实用性.所提出的方法能够同时考虑决策过程中正反两方面的评价信息,减少决策过程中的信息损失.     

Larsen模糊推理算法的直觉化扩展

对Larsen模糊推理算法进行了直觉化扩展。首先将Larsen定义的模糊关系Rp进行直觉化扩展,然后推出了其对应的直觉模糊取式推理算法和直觉模糊拒式推理算法。最后以具体算例叙述了推理计算过程中的细节,验证了该方法的正确性和有效性。结果证明直觉化扩展后的Larsen模糊推理算法是一种性能比较好的直觉模糊推理算法。     

基于直觉二元语言评价的多准则决策方法

针对直觉语言信息的多准则决策问题,定义了直觉二元语言数的概念及其运算法则,以及直觉二元语言数的期望值和精确值,提出直觉二元语言和(IBLS)算子与直觉二元语言加权平均(IBLWA)算子,并讨论了IBLWA算子的相关性质。基于直觉二元语言和算子和加权平均算子,提出一种准则权重已知且准则值为直觉语言信息的多准则决策方法,并通过算例说明该方法的有效性。     

基于直觉模糊格的不确定性证据分析

针对属性值和权重均为语言真值直觉模糊对的多属性决策问题,文章提出一种基于直觉模糊格和证据理论的群决策方法:对专家给出的每个方案的属性值和属性权重进行证据合成,根据十元语言真值直觉模糊对LI10格对证据合成结果进行排序,通过案例验证了所提出方法的有效性和合理性。首次用语言值直觉模糊对代替数值进行证据合成和群决策,解决了人的自然语言在转化成数值的过程中会出现信息缺失等问题。     

基于区间值相似度的直觉区间值模糊推理

直觉区间值模糊集具有比直觉模糊集更强大的模糊信息表达能力并且其直觉区间值隶属度和非隶属度的值较易确定.文章利用直觉区间值模糊集进行模糊推理.根据直觉区间值隶属度和非隶属度的值给出直觉区间值模糊集之间相似度和加权总体相似度的计算方法.根据该计算方法给出直觉区间值模糊集上的模糊推理算法.最后通过算例说明所给出的推理算法更符合实际需要,可操作性强,便于应用.     

高阶多元直觉模糊时间序列预测模型

为了突破模糊集理论的限制,更客观地描述不确定性数据,提出一种高阶多元直觉模糊时间序列预测模型.采用模糊聚类算法划分论域,并采用更具客观性的方法建立直觉模糊集的隶属度和非隶属度函数.依据直觉模糊多维取式推理的原理建立基于相似度量的启发式推理规则,作为高阶多元模型的预测规则,并且建立相应的解模糊方法.利用北京市日均气温数据集进行对比实验,结果表明,该模型的预测均方误差(0.86)和平均预测误差(2.57%)较现有方法均明显降低,预测结果优于模糊时间序列预测模型和普通直觉模糊时间序列预测模型.     

基于方差最小化的直觉模糊语言多属性决策方法

针对语言型决策存在运算越界和不符合人们直觉等问题,采用直觉模糊语言距离测度,构建个体评价信息与集成结果之间的方差最小化模型,并通过求解该模型给出直觉模糊语言运算新方法,通过给出直觉模糊语言期望值、精确值和直觉模糊语言的序关系,进而给出一种属性权重已知或完全未知且属性值为直觉模糊语言的多属性决策方法.最后,将所获得的决策...     

一种基于模糊集的混合空间推理方法

基于模糊集合理论, 提出一种将定性空间推理与定量空间推理相结合进行混合空间推理的方法. 将对象间的空间关系解释为表达有关对象空间信息语言变量的限制, 引入语言变量表达定性空间关系; 把语言变量与模糊集合关联起来, 获得定量空间信息; 通过将语言值映射为模糊集合, 以及将模糊集合的元素映射为语言限制词, 实现了定性空间信息和定量空间信息间的转换. 此外, 还给出了与Allen提出的二元基 本关系关联的模糊关系, 并得到了基于模糊关系的Allen推理算法, 从而实现了空间关系间 的推理.     

权重优化下基于证据推理的直觉模糊多属性决策

针对决策者给出属性权重系数的直觉模糊多属性决策问题,提出一种权重系数优化方法并通过证据推理有效融合各项决策数据.首先,用直觉模糊熵和直觉模糊相似度表示决策信息的客观性,利用熵权法融合公式对主观权重系数进行优化修正;其次,发挥证据推理方法的优越性,将各属性的直觉模糊信息进行融合得到每个方案的综合直觉模糊集;再次,运用一种...     

基于区间直觉模糊集的研究型高校可持续发展能力评价

定义了基于Einstein运算规则的区间直觉模糊数运算规则以及区间直觉模糊信息的IIFEWG算子和区间直觉模糊信息的IIFEWA算子.针对准则值为区间直觉模糊数的多准则决策问题,提出一种区间直觉模糊多属性决策方法.该方法利用IIFEWG算子或者IIFEWA算子对准则进行集成,得到各方案的综合区间直觉模糊数,通过比较各方案综合区间直觉模糊数的得分函数值和精确函数值得到方案集的排序.从研究型高校的科研能力、人才培养、财务发展潜力和财务当前水平评价其可持续发展能力,评价过程及结果表明了基于Einstein运算规则的区间直觉模糊信息集成方法的有效性和可行性.     

基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对现有的区间直觉模糊熵未能全面体现区间直觉模糊集所包含的信息,从而会导致相关熵应用的多属性群决策出现偏差这一问题,提出了一种基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法.首先,利用扩展的区间直觉模糊知识测度确定属性权重;然后,利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息,得到各备选方案的综合属性值,进而用得分函数对方案进行排序.最后通过一个实例表明了提出方法的合理性和有效性.     

基于集对分析和直觉模糊集的语言型多属性群决策方法

针对语言型多属性群决策问题进行了研究,提出基于集对分析的直觉模糊群决策方法。首先给出语言信息与直觉模糊值的转换方法;分析集对分析的思想与直觉模糊集思想的兼容性,通过集对分析的方法求解出方案对于单个属性和所有属性的联系度表达式;最后通过一个排序公式对方案进行排序,并得出最优方案。算例证实了该方法的有效性。     

基于Sugeno积分的区间直觉模糊多属性决策

拓展了模糊测度与Sugeno积分的概念与理论,给出了区间直觉模糊信息环境下多属性决策的一种新方法.定义了区间直觉模糊值模糊测度与区间直觉模糊值Sugeno积分,并分析了它们与经典模糊测度及Sugeno积分之间的内在联系.在研究了区间直觉模糊值Sugeno积分性质和计算方法的基础上,提出了以该积分为集成算子的多属性决策方法.通过具体实例验证了该方法的实用性和有效性.     

基于联系数的直觉模糊多属性决策不确定分析与应用

由于已有直觉模糊多属性决策难以开展不确定性问题的分析,用集对分析中的二元联系数表示一个直觉模糊数,利用二元联系数的普通加、乘运算进行直觉模糊多属性决策,为直觉模糊多属性决策提供一种新的简便算法,且能借助对i的不同取值展开不确定性分析,实例应用表明该方法合理可行.     

广义语言值二元组偏好关系的综合评价模型

为了处理语言值综合评价问题,提出了一种广义语言值二元组偏好关系的综合评价模型.首先,将评价者给出的目标集中各属性的语言值评价信息转换成犹豫模糊语言术语集(hesitant fuzzy language terminology set,HFLTS),并利用梯形模糊隶属函数将得到的HFLTS转化成语言值二元组,减少信息损失.其次,提出广义偏好矩阵来表示各属性之间的偏好程度,进而对各属性的偏好程度进行聚合,得到广义偏好聚合矩阵,降低人的主观意识对评价的影响,有利于保证评价结果的准确性.最后,将广义偏好聚合矩阵的各目标的偏好程度聚合,得到各目标的偏好聚合数并排序.以对车辆进行综合评价为例,并通过实验对比说明该综合评价模型的可行性.     

基于期望值的区间直觉模糊多属性决策方法及其应用

研究属性权重信息完全未知和部分已知,且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数的多属性决策问题.基于偏差极小化的思想,利用区间直觉模糊得分函数构造优化模型,计算属性权重,然后利用区间直觉模糊数加权平均算子对区间直觉模糊信息进行集结,根据得分函数和精确函数对方案进行排序.最后,通过一个实例说明了该方法的合理性与有效性.     

多目标直觉模糊集矩阵对策的求解方法

提出支付值为直觉模糊集的多目标矩阵对策的定义及其解概念,通过建立一对辅助线性或非线性规划模型,计算得到局中人的最优策略.数值实例表明了所提方法的有效性和实用性.所提出的多目标直觉模糊集矩阵对策理论与方法既是对模糊对策理论方法的扩展和补充,也可为解决带有直觉模糊集信息的竞争性多目标对策问题提供新的途径.