直觉模糊仿射空间与直觉模糊子空间

在K．Atanassov引进直觉模糊集概念的基础上,利用直觉模糊点研究直觉模糊仿射空间与直觉模糊子空间,证明了向量空间E上的直觉模糊集是E上的直觉模糊子空间或直觉模糊仿射集的充要条件以及线性映射将直觉模糊子空间映射为直觉模糊子空间的定理,给出了直觉模糊线性变换和直觉模糊仿射变换的概念,并研究了直觉模糊线性变换和直觉模糊仿射变换之间的关系,从而使模糊空间和模糊变换的基本理论得到进一步的推广。     

直觉模糊概念格的属性约简

研究直觉模糊形式背景下的概念格属性约简.利用直觉模糊逻辑算子给出了直觉模糊概念格的构造,通过直觉模糊集的水平截集定义了可辨识属性矩阵,给出了直觉模糊概念格的属性约简方法.     

直觉模糊群与它的诱导商群

根据Atanassov K所定义的直觉模糊集的概念．给出一个直觉模糊集为直觉模糊群的充要条件；引入直觉模糊群关于它的正规子群的诱导商集的概念；利用代数思想及方法证明直觉模糊群的诱导商集也是直觉模糊群．该结论完整地解决了一个直觉模糊群关于它的正规子群的商集的问题．     

直觉模糊全不变子群与特征子群

通过引入直觉模糊集截集的概念,定义了直觉模糊全不变子群与直觉模糊特征子群,并借助于直觉模糊集截集性质和表示,研究了直觉模糊全不变子群与特征子群的蕴涵关系。此外,讨论了循环群上的直觉模糊子群的结构及其特征。     

一种新的区间直觉模糊交叉熵及其应用

为了全面反映区间直觉模糊集的不确定性,定义了区间直觉模糊集的3种不确定性因子,即直觉因子、模糊因子和跨度因子;基于这3种不确定性因子,给出了一种新的区间直觉模糊交叉熵,并且证明了交叉熵的相关性质;利用区间直觉模糊集的交叉熵,提出一种确定属性权重的方法,并且根据区间直觉模糊集的加权相关系数,给出了具体的区间直觉模糊多属性决策算法;最后,通过实例分析了方法的可行性和有效性。     

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...     

直觉模糊软群与直觉模糊正规软群

在直觉模糊集理论的基础上,引入了直觉模糊软群的概念。讨论了其关于软集的交、并运算的性质,研究了直觉模糊软群的结构特征,提出了直觉模糊软映射下直觉模糊软集的像与原像的概念,最后研究了直觉模糊正规软群的概念及性质。     

基于一类新的直觉模糊熵的直觉模糊多属性决策法

针对属性权重完全未知且属性值为直觉模糊数的多属性决策模型,提出了一个新的决策方法。该方法首先通过构造一类新的直觉模糊熵,然后利用该直觉模糊熵计算各个属性权重,进而提出了基于直觉模糊相似的TOPSIS决策法。为说明方法的有效性和实用性,给出了一个智能手机购买选择问题的例子进行说明。     

直觉模糊内积空间和直觉模糊余内积空间

文[1]在模糊子域、模糊线性空间理论的基础上,给出了模糊内积空间、模糊范数、模糊余内积空间、模糊余范数等概念及其对应的性质．在文[1]的基础上,笔者结合直觉模糊集的相关理论,以模糊内积空间和模糊余内积空间理论为依托,将模糊内积空间及模糊余内积空间理论推广到直觉模糊集的情形,定义了直觉模糊内积空间与直觉模糊余内积空间,相应给出了直觉模糊子域、直觉模糊线性空间、直觉模糊范数、直觉模糊余范数等概念,并讨论了相应的性质．     

基于C-OWA算子区间直觉模糊信息集成的决策方法

直觉模糊集是对传统的模糊集的理论进行了拓展,它更加细致地刻画了模糊形象.论文引进C-OWA算子,给出了两个区间数的大小比较的新方法;针对区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵,定义了方案的区间直觉模糊信息的理想点,并利用方案属性值与理想点的Euclidean距离,给出了区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵的一种排序方法;最后利用实例说明了该方法的可行性和有效性.     

直觉模糊正规子群与它的同态像特征

在K.Atanassov引进直觉模糊集概念的基础上,首先给出了直觉模糊正规子群的定义及直觉模糊集的扩展原理,并获得一些基本运算性质;其次在两个经典群同态与同构意义下,研究了这种直觉模糊正规子群的像、原像及逆映射等问题,从而丰富并拓广了模糊集的理论与应用.     

基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法

研究了属性值为实数、且决策者对属性的偏好信息以直觉判断矩阵或残缺直觉判断形式给出的直觉模糊多属性决策问题.首先介绍了直觉判断矩阵、一致性直觉判断矩阵、残缺直觉判断矩阵、一致性残缺直觉判断矩阵等概念,然后分别建立了基于直觉判断矩阵和基于残缺直觉判断矩阵的多属性决策模型,并且建立了基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型,进而给出了基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法.该方法无需对不同偏好结构进行一致化处理,可直接通过求解模型得到最优权重向量,因而避免了一致化所导致的决策信息的失真和丢失.最后应用上述方法对江苏省企业技术创新能力进行了评估.     

直觉模糊β-覆盖信息系统及其之间的同态

首先给出直觉模糊映射的定义, 并考察直觉模糊β-覆盖在该映射下的不变性; 然后分别给出映射关于直觉模糊集和直觉模糊β-覆盖相容的概念, 并讨论相关性质; 最后提出直觉模糊β-覆盖信息系统及其同态的概念, 并研究直觉模糊β 覆盖信息系统间同态的性质.     

直觉模糊β-覆盖信息系统及其之间的同态

首先给出直觉模糊映射的定义, 并考察直觉模糊β-覆盖在该映射下的不变性; 然后分别给出映射关于直觉模糊集和直觉模糊β-覆盖相容的概念, 并讨论相关性质; 最后提出直觉模糊β-覆盖信息系统及其同态的概念, 并研究直觉模糊β 覆盖信息系统间同态的性质.     

区间直觉模糊集的多属性综合评价新方法

针对研究对象属性值为区间直觉模糊集形式的多属性决策问题,提出了一种利用区间直觉模糊熵确定属性权重并进行综合评价的方法.该方法的基本思路:用区间直觉模糊熵来定义各方案在不同属性下的权重,将各方案对应的权重视为一种概率分布,基于这种假设利用相对熵集结模型得到区间直觉模糊集的客观优化权重.最后给出了一个算例,说明了该方法的可行性和优越性.     

基于距离模型的动态直觉模糊多属性决策方法

针对已知各决策时段的时间权重,以直觉模糊数形式给出的动态多属性决策问题,利用直觉模糊加权算子对各时段的评价值进行集成,得到综合评价值,同时构建直觉模糊集的记分函数,充分考虑和挖掘直觉模糊犹豫指数部分的信息,以提高对直觉模糊数评价的准确性。利用记分函数确定直觉模糊多属性决策指标集的正负理想点,避免采用绝对优的点或绝对劣的点进行评价引起偏差,并由此构造基于距离公式的排序模型,对整个方案集进行排序并择优。最后利用实例验证该方法的实用性与可行性。     

( 1 2) -凸直觉模糊映射

在模糊数、凸模糊映射、（Ф1,Ф2）-凸模糊映射和凸直觉模糊集等定义基础上,利用直觉模糊数及其序的概念,给出了（Ф1,Ф2）-凸直觉模糊映射的定义,当Ф1,Ф2取定不同的映射时,便得到各种不同的直觉模糊映射,如凸直觉模糊映射Ф1-凸直觉模糊映射、Ф1,-拟凸直觉模糊映射、拟凸直觉模糊映射等。并给出了各种凸直觉模糊映射之间的关系．最后,讨论了一些凸直觉模糊映射的极值问题,为进一步研究直觉模糊优化问题提供了理论基础．     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

MTL代数的直觉模糊理想

将直觉模糊集与理想概念相结合，在MTL代数中引入直觉模糊理想和直觉模糊素(Boolean/关联/超/固执)理想的概念并考察它们的特征性质和相互关系.证明了对MTL代数的非常值直觉模糊理想A而言，如下各条件是等价的：(ⅰ)A是直觉模糊Boolean理想和直觉模糊素理想；(ⅱ)A是直觉模糊关联理想和直觉模糊素理想；(ⅲ)A是直觉模糊超理想；(ⅳ)A是直觉模糊固执理想.     

(φ1,φ2)-凸直觉模糊映射

在模糊数、凸模糊映射、(φ1,φ2)-凸模糊映射和凸直觉模糊集等定义基础上,利用直觉模糊数及其序的概念,给出了(φ1,φ2)-凸直觉模糊映射的定义,当φ1、φ2取定不同的映射时,便得到各种不同的直觉模糊映射,如凸直觉模糊映射、φ1-凸直觉模糊映射、φ1-拟凸直觉模糊映射、拟凸直觉模糊映射等,并给出了各种凸直觉模糊映射之间的关系.最后,讨论了一些凸直觉模糊映射的极值问题,为进一步研究直觉模糊优化问题提供了理论基础.