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.     

区间直觉模糊集的分解定理

引入了区间直觉模糊集截集的概念,讨论了其有关性质,并给出了关于区间直觉模糊集的分解定理,进一步丰富了模糊集的理论基础.     

区间值模糊集的分解定理及相似度的计算

针对区间值模糊集相似度公式只是经验公式并没有理论依据问题.建立了区间值模糊集新的截集概念,研究了相似度计算方法.结果表明:所建立的新截集概念是以往截集概念的推广.在新截集理论的基础上,进一步给出了区间值模糊集的分解定理;根据该截集发展出一种推导区间值模糊集相似度的方法,建立了模糊集相似度与区间值模糊集相似度之间的联系,可进一步应用到模糊风险分析研究中.     

基于区间值直觉模糊集新模糊度的模糊熵及其应用

为进一步研究区间值直觉模糊集的模糊熵及其应用,将区间数的距离引入到区间值直觉模糊集的模糊度定义中并修改已有的模糊熵公理化定义,研究结果:(1)提出了区间值直觉模糊集的新模糊度定义,其更能反映模糊度的本质且是直觉模糊集的模糊度定义的推广;(2)提出了区间值直觉集的模糊熵的一系列诱导定理和一系列熵公式;(3)基于熵权法提出了在属性权重向量和专家权重向量完全未知、偏好信息为区间值直觉模糊集环境下不确定多属性群决策问题的解决方法,通过实例验证了方法的可行性和有效性。     

区间值直觉Fuzzy集的分解定理

文[3]定义了区间值直觉Fuzzy集的截集及性质,本文在此基础上建立了区间值直觉Fuzzy集的一系列分解定理。     

区间值模糊集上的粗糙近似

提出了区间值模糊粗糙集的上下近似,并且利用区间值模糊集的截集定义了区间值模糊粗糙度量,在此基础上讨论区间值模糊粗糙集和区间值模糊粗糙度量的性质。     

双论域区间值直觉模糊vague粗糙集及其应用

区间值直觉模糊集可诱导出vague集和粗糙集，而后两者的结合具有不确定性深入分析的优势.立足双论域区间值直觉模糊粗糙集，引入vague集进行融合扩张，研究双论域区间值直觉模糊vague粗糙集.首先，定义区间值直觉模糊vague相容类，构建双论域区间值直觉模糊vague粗糙集模型，提出关于双逼近近似和三支决策区域的计算算法，并确立该模型的精确度、粗糙度、依赖度.然后，研究该模型的近似算子与不确定性度量的性质.最后，采用医疗例子进行模型计算、度量测量、性质验证，并得到关于患者临床诊断的患病分析与治疗决策.     

区间值直觉Fuzzy集的截集及性质

定义了区间值直觉Ｆｕｚｚｙ集的截集,并详细了其基本性质,为建立区间值直觉Ｆｕｚｚｙ集的在本理论奠定了基础。     

完备格上区间值t-半模及其R-蕴含算子

主要讨论区间值t-半模,在I的基础格为完备格L的情况下,利用完备格L上的t-半模构造区间值t-半模,得到了区间值t-半模的构造方法.进一步,讨论了区间值t-半模及其区间值R-蕴含的性质.     

区间值模糊集合的分解定理

针对区间值模糊集合，给出了8种截集的概念，讨论了其有关性质，并给出关于区间值模糊集合的分解定理．     

基于覆盖的区间值粗糙模糊集模型

将粗糙集与区间值模糊集相结合便可得到区间值粗糙模糊集.通过将经典粗糙集模型中论域上的等价关系用论域的覆盖来替换,建立了基于覆盖关系的区间值粗糙模糊集模型,并给出了该模型下的一些基本性质.     

剩余型区间值直觉模糊差算子的统一形式

研究区间值直觉三角模和区间值直觉三角余模的性质,提出区间值直觉模糊差算子和区间值直觉余伴随对的概念,证明它们可以由左连续的三角模生成,讨论它们在区间值直觉模糊区域上的结合性和分配性,给出由左连续三角模生成的区间值直觉三角余模所伴随的剩余型区间值直觉模糊差算子的统一形式.根据区间值直觉模糊算子与模糊算子的关系,给出4类区间值直觉模糊差算子的具体形式.     

直觉模糊集的分解定理、表现定理和扩展原理

为研究模糊集截集与直觉模糊集的截集的相互关系,利用各种模糊集的截集,构造了直觉模糊集的截集,结果表明:这种方式所建立的直觉模糊集的截集概念是以往关于直觉模糊集截集概念的推广,同时这些截集也是模糊集截集概念的推广且与模糊集的截集有完全类似的性质.基于这种形式所建立的直觉模糊集的截集概念,建立了直觉模糊集的分解定理与表现定理.并进一步利用模糊集的Zadeh扩展原理,建立了直觉模糊集的扩展原理.     

区间直觉模糊支付合作对策的核仁

在考虑支付值为区间直觉模糊集问题的基础上,对合作对策的核仁进行推广.在已知区间直觉模糊集的得分函数和精确函数及其排序方法的基础上,建立区间直觉模糊支付合作对策模型,并提出区间直觉模糊核仁的概念,给出区间直觉模糊支付合作对策的核仁与核心、稳定集之间的关系,讨论区间直觉模糊支付合作对策核仁的特征和性质.     

区间值三Ⅰ算法的鲁棒性

经典模糊推理在不确定性和模糊性比比皆是的实际应用中显得捉襟见肘,而具有更多自由度的2-型模糊集更适合于不确定的和模糊的环境。作为一种特殊的2-型模糊集,区间模糊集因便于计算而倍受青睐。区间值模糊推理在处理信息和图像时能有效减少信息和图像的丢失。本文首先给出基于区间值QL-蕴涵的三I算法的表达式,进一步借助区间值模糊连接词的灵敏度,系统地研究基于几种常见的区间值蕴涵的三Ⅰ算法的鲁棒性,为其在实际中的应用提供理论保障。     

一种区间模糊粗糙集的定义及其性质

文章首先定义了一种区间模糊粗糙集,研究了一些基本性质,通过引入模糊集的λ-截集和模糊集的λ-强截集构造了新的区间模糊粗糙集,解决了只能用模糊集方式定义区间模糊集的问题,给出了区间模糊粗糙集的更加严格的数学定义,最后给出区间模糊粗糙集的相应性质,从而进一步拓展了模糊粗糙集的理论内容.     

基于一类完备格诱导的直觉模糊集的多元扩展运算

基于一种二元序完备格引入了直觉模糊集的截集的概念,给出了直觉模糊集的加、减和乘法等算术运算,获得了这种截集的算术运算性质,并通过实例说明这些包含关系可以严格成立.此外,在完备格诱导的直觉模糊集的截集基础上,得到了直觉模糊集的多元扩展原理,进而讨论了多元扩展运算的2个基本性质.     

区间值直觉犹豫模糊多属性决策方法研究

针对评价信息为区间值直觉犹豫模糊集的多属性决策问题,结合ELECTRE-I和TOPSIS方法,提出了一种解决区间值直觉犹豫模糊多属性决策问题的方法。基于区间值直觉犹豫模糊元得分函数,提出了一种新的确定属性权重的方法。将经典的ELECTRE-I和TOPSIS拓展到区间值直觉犹豫模糊环境下,定义了绝对和谐指标与不和谐指标,相对优势指标和综合优势指标。根据综合优势指标得到方案的排序。最后提供了一种基于区间值直觉犹豫模糊信息的多属性问题的决策步骤,并进行了算例分析与比较分析,证明了该方法的有效性。     

直觉模糊集合的扩展原理

在直觉模糊集合的基础理论上,基于三值模糊集的截集和三值反序集合套提出了直觉模糊集的扩展原理.并指出了在截集为三值模糊集的基础上建立的直觉模糊集的扩展原理,在形式上与普通模糊集的扩展原理完全相同.     

直觉模糊集新截集与直觉模糊向量子空间

为给出直觉模糊向量空间的一种合理架构并建立与经典向量空间理论的联系,给出了直觉模糊集的一种新的截集,利用新的截集给出了直觉模糊向量子空间的定义.讨论了所建立的直觉模糊向量子空间的性质,研究了直觉模糊仿射集与直觉模糊子空间的关系.结果表明:由于该截集实际上推广了原有的直觉模糊集的截集,所以依据该截集建立的直觉模糊向量子空间理论推广了原有的一些直觉模糊向量子空间的理论.研究结果推广了现有直觉模糊向量子空间的一些结果,该研究方法也可以应用到凸直觉模糊集等方面的研究中.