基于Vague集的多属性采煤工艺选取

针对采煤工艺优选的决策信息具有多属性和模糊性等特点,提出采用Vague集理论建立决策模型,给出的记分函数全面考虑了未知度对决策的影响,属性因素的权重利用模糊层次分析法确定,为了提高决策的准确性和安全性,模型采用由多名专家参与,通过方案综合记分值和精确度值最终实现决策分析.利用模型对内蒙古某煤矿进行了实例分析,结果表明该方法具有较强的适用价值,可为采煤工艺优选的决策提供理论依据.     

关于Vague集的新模糊熵

Vague集是fuzzy集的推广,但是与fuzzy集不同的是,它同时提供支持和反对的证据.因此,Vague集的模糊熵应该既有Vague集的未知性又有fuzzy集的不确定性.提出了一个考虑未知性和不确定性因素的Vague集模糊熵的公理化定义,给出一种新的Vague集模糊熵计算公式,得到了新的Vague熵一些良好的数学性质.通过定理证明和实例分析,表明新公式的定义是合理的.     

Vague集间一个新的相似度量公式

提出Vague集(值)之间一类新的相似度量公式,提出单值数据直接转化成Vague值数据的一个公式。将该方法用于研究不同文化背景的人对表情判断的实例中,计算结果表明所提出的公式是实用的,并可推广到更多的心理学研究领域。     

Vague集上基于蕴含算子I(,■)的三I算法

给出区间集上蕴含算子的定义和一个蕴含算子。利用三I思想,给出了Vague集上基于蕴含算子I(x,y)的三IVMP算法的计算公式,分析了三IVMP算法的还原性,并给出了基于区间集上蕴含算子I(x,y)的三IVMP算法具有还原性的本质条件.由于Vague集具有表达不确定性知识比Fuzzy集更为丰富的特点,三I思想更为可信,故在不确定性的推理中,三IVMP算法是较为令人满意的算法。     

基于Vague集的元素间相似度量的近似推理

给出了Vague集元素间的一个相似度量方法,对于模糊概念(用Vague集表示)的隶属函数为连续的情况,将规则前件中Vague集的论域与后件中Vague集的论域作一一映射,然后给出基于Vague集的隶属函数为连续情况下的元素间相似度量的近似推理方法;对于Vague集的隶属函数为离散的情况,在作上述相同的映射后,再将规则前件中的vague集和事实中的Vague集的真/假隶属函数分别进行线性插值,使它们都成为连续函数,然后给出基于Vague集的隶属函数为离散情况下的元素间相似度量的近似推理方法.     

Vague集(值)之间的相似度量定义新探

研究了现有Vague值之间相似度量的不足之处,分析这些不足之处的产生原因,给出一种解决该问题的方法:提出Vague集(值)之间的相似度量的新定义,给出一个能够满足此定义的Vague集(值)之间的相似度量新公式。将公式应用于待识别样本,得到的识别结果证明,所提出的公式结构合理,结果可信。     

Vague集上基于蕴含算子I(x,y)的三I算法

给出区间集上蕴含算子的定义和一个蕴含算子。利用三I思想,给出了Vague集上基于蕴含算子I (x,y)的三IVMP算法的计算公式,分析了三IVMP算法的还原性,并给出了基于区间集上蕴含算子I (x,y)的三IVMP算法具有还原性的本质条件.由于Vague集具有表达不确定性知识比Fuzzy集更为丰富的特点,三I思想更为可信,故在不确定性的推理中,三IVMP算法是较为令人满意的算法。     

关于生成Vague子群的一点注记

根据已有的关于生成Vague子群的定义和性质,结合Vague群的知识,构造出了广义的生成Vague子群的定义,得到了一系列的性质和定理.并给出了严格的证明,推广了生成Vague子群的概念和性质,进一步完善了Vague群理论.     

1—集压缩映射的不动点定理

将文（１）中的若干定理与推论推广到附加一定条件的１－集压缩映射的情形,并用它们来讨论某些算子方程解的存在性。     

一个有效的区间值模糊推理方法

在区间值模糊集理论的基础上,提出了一种基于区间值模糊集的模糊产生式规则的推理方法。为采用这类规则进行推理,文中给出了规则前件与事实是否匹配的模糊匹配函数.最后用实例说明采用区间值模糊产生式规则进行不精确推理的方法.     

关于L-直觉模糊集截集性质的进一步研究

在L是完全分配格时,利用极大集与极小集所引入的L-直觉模糊集的截集,本文定义了L-直觉模糊凸集的概念,给出其与L-直觉模糊集截集的凸性之间的等价刻画.进一步研究了L-直觉模糊集的二元运算及其相关性质.     

关于k阶模糊关系的直觉模糊粗糙集

本文基于三角模研究了k阶模糊关系下的直觉模糊粗糙集,通过k阶模糊关系定义了近似算子及其性质.     

Vague值转化Fuzzy值的一种偏势方法

在联系数理论与Vague集理论基础上,提出了一种新的Vague值转化Fuzzy值的偏势方法.分析了相关文献的不足与缺陷,认为Vague值转化Fuzzy值的本质是对Vague值中未确知度趋向支持度的一种偏势变化.最后讨论了该转化方法满足的准则、可分辨性及可行性等,并通过实例比较了该方法的实用性.     

基于直觉模糊集距离测度的多属性直接聚类方法

距离测度是度量两个直觉模糊集的重要方法,在聚类分析中被广泛应用．本文基于相异度矩阵的思想,在直觉模糊多属性聚类中,定义了距离测度矩阵,然后根据不同的阚值要求转化为布尔矩阵进行聚类,最后通过实例验证该方法的有效性．     

基于TOPSIS扩展的直觉模糊多属性群决策

研究直觉模糊环境下的多属性群决策问题,提出了一种基于TOPSIS扩展的直觉模糊多属性群决策方法.传统的TOPSIS方法中,理想解是以向量形式表示的,本文给出了理想解一种新的矩阵表示形式,通过实例分析验证了这种方法的可行性与有效性.     

基于模糊竞争学习的模糊自校正控制

提出一种基于模糊竞争学习的模糊自校正控制方法.先通过基于模糊竞争学习确定一种在线模糊辨识算法,并给出递推模糊竞争学习算法收敛性证明.在采用此模糊辨识方法对对象进行在线估计的基础上,再用调节器实现参数的自动整定.为验证此法的有效性,还给出了非线性系统的控制结果.