区间直觉犹豫模糊粒度结构的不确定性研究

考虑区间直觉犹豫模糊集中元素隶属度不确定这一特征,给出了四种不同的区间直觉犹豫模糊粒基数概念,并在此基础上构造了相关的区间直觉犹豫模糊粗糙熵、信息熵等概念.提出了区间直觉犹豫模糊粒度结构距离的概念,基于区间直觉犹豫模糊粒度结构距离定义了一种新的区间直觉犹豫模糊粒度结构的偏序关系,讨论区间直觉犹豫模糊粗糙熵、信息熵的偏序性.通过实例验证了相关定理和定义的正确性.     

基于区间直觉模糊集的动态多属性群决策方法

针对决策者权重未知、属性权重已知,属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题,提出采用区间直觉模糊加权平均算子进行信息集结,利用带有转化参数的得分函数进行决策.首先借助区间直觉模糊数的距离来确定决策者权重,然后利用区间直觉模糊加权平均算子和决策者权重对个体决策矩阵进行集结,最终得到每个方案对应的区间直觉模糊数,将其带入得分函数进行动态决策分析.通过实例求解验证了方法的可行性.     

基于区间直觉模糊数Choquet积分算子的TOPSIS方法

针对区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种区间直觉模糊(IVIF)Choquet积分算子,结合传统的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,对TOPSIS算法进行改进来处理区间直觉模糊数之间的相容性问题.该方法利用隶属度和非隶属度以获得专家对属性的肯定性评价,根据重要性权重排序函数,构造了基于区间直觉模糊数的海明距离Choquet积分算子,最后,通过一个实例证明该方法的有效性和可行性.     

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.     

区间值直觉模糊子群

研究了区间直觉模糊子群,且引入了区间值直觉模糊正规子群概念,并利用集合套研究了区间值直觉模糊子群和区间值直觉模糊正规子群.     

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.     

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。     

区间直觉模糊软截集(英文)

首先讨论了区间直觉模糊软集在实际问题的应用,其次定义了区间直觉模糊软粗糙集,最后给出了区间直觉模糊软截集的定义及区间直觉模糊软分解定理和区间直觉模糊软表现定理,得到了一些有意义的结果.     

基于IGIFR关系的区间灰数直觉模糊粗糙集模型及性质

在论述区间灰数直觉模糊集概念基础上,提出了区间灰数直觉模糊关系与区间灰数直觉模糊等价关系概念,定义了基于区间灰数直觉模糊关系环境下的区间灰数直觉模糊粗糙集模型,并讨论了相关性质.     

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.     

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.     

基于Topsis方法的区间直觉模糊多属性决策方法

提出一种权系数信息不完全确定且准则值为区间直觉模糊集的多准则排序方法．给出了区间直觉模糊数之间的距离公式,并定义了区间直觉模糊正、负理想点,通过计算各方案与理想方案和负理想方案的距离,并结合不完全确定的权系数建立线性规划模型,利用manab求解所得优化模型,得出最优准则权系数,通过比较方案的直觉模糊集与理想方案和负理想方案的距离,得到方案集的排序,最后的数值计算说明了该方法的有效性和可行性．     

基于决策者风险偏好的区间直觉模糊数多属性决策方法

依据决策者的风险偏好,将区间直觉模糊数转化为含参数直觉模糊数,然后基于直觉模糊数投票模型和人们从众心理分析直觉模糊数的犹豫度对其得分的影响,进而定义直觉模糊数新的得分函数,并以此作为区间直觉模糊数的排序指标,提出一种新的区间直觉模糊数模糊决策方法,最后通过例子验证该方法的可行性和有效性.     

区间直觉模糊粗糙集的公理化

基于单个以及两个论域之间的区间直觉模糊关系,用构造性方法建立两种区间直觉模糊粗糙集模型,并讨论一些相关性质.在此基础上,用公理化方法给出区间直觉模糊粗糙近似算子的公理化描述.     

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.     

区间直觉模糊集熵的构造及其基本性质

模糊熵是刻画模糊集不确定性的一个基本概念.通过对区间直觉模糊集的模糊度的本质分析,给出了符合人们直觉的区间直觉模糊集的模糊熵的公理化定义,并指出原有关于区间模糊集的模糊熵的公理化的不足,相应地提出了一个关于区间直觉模糊集模糊熵的计算公式,并通过定理证明和实例分析,说明它具有良好的数学性质,所得结果更加合理.     

区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉梯形模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出一种基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的决策方法.基于区间梯形直觉模糊数的运算法则和几何Bonferroni平均算子,定义了区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其加权算子.给出了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的多属性群决策模型.最后,将该方法应用在供应商选择的群决策问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性.     

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.     

基于区间值直觉模糊集加权TOPSIS的高校教师教学效果评价

开展高校教师教学效果评价是提高高校教学质量管理的有效方法之一。基于教学效果评价信息的不确定性,部分文献提出了模糊综合评价、TOPSIS、直觉模糊多属性决策等多种方法。但针对多属性决策中所包含的大量模糊和不确定信息的问题,则采用区间值直觉模糊集加权TOPSIS法,能得到更好地解决。通过定义区间值直觉模糊集和2个区间值直觉模糊集之间的距离等概念,并结合加权TOPSIS原理,计算各方案到正、负理想解的距离和紧密度的综合指标值,从而判断各备选方案的优劣次序。最后通过高校教师教学效果评价实例证明了其方法的有效性。