基于区间orthopair模糊距离测度的ELECTREⅢ决策方法

为了解决决策信息为区间q-rung orthopair模糊数的多属性群决策问题,提出了一种基于区间q-rung orthopair模糊距离测度的ELECTREⅢ多属性群决策方法.定义一种新的区间q-rung orthopair模糊Chebyshev距离测度并讨论其性质,同时基于区间q-rung orthopair模糊Chebyshev距离测度提出了最大偏差法求属性权重,最后提出一种基于区间q-rung orthopair模糊距离测度的ELECTREⅢ决策方法,并进行实例分析验证其有效性和实用性.     

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.     

区间直觉模糊粒结构的距离度量

在粒结构不确定性的度量上区间直觉模糊信息粒度存在局限性.基于此,提出区间直觉模糊粒结构距离的概念.首先,给出区间直觉模糊粒结构距离的定义,其次,通过定理的证明和实例的分析来验证该距离的有效性,最后,就其潜在的应用进行了探讨.     

正态分布概率区间模糊数及测度问题

针对模糊元素的隶属度具有不同程度的重要性,结合概率分布,定义了正态分布概率区间模糊集与正态分布概率区间模糊数,进一步给出了正态分布概率区间模糊数的并、交、补运算及其运算性质.为研究决策问题,定义了正态分布概率区间模糊数的相似测度和距离测度,并研究其性质.     

基于区间Orthopair模糊距离测度的VIKOR多属性决策方法

针对决策信息为区间Orthopair模糊数的多属性决策问题,提出一种基于新的模糊距离测度的VIKOR多属性决策方法.提出一种新的区间Orthopair模糊距离测度,研究它的优良性质,包括非负性、单调性、自反性、交换律和三角不等式性质,同时提出一种基于区间Orthopair模糊距离测度的VIKOR方法,并将其运用到多属性...     

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.     

实例检索中基于混合属性距离的相似性度量

提出了一种基于混合属性距离的相似性度量方法.利用各个属性间的距离及其组合权重求得实例间的总体距离,再用实例间的总体距离来刻画其相似程度.基于区间数的距离计算公式和模糊集合理论,给出了属性值为模糊数、模糊区间数时的距离公式,并改进了属性值为隶属度函数时的距离公式.同时考虑了属性权重问题,提出了一种基于距离离差信息的客观赋权方法,将主观权重和客观权重加以组合,以组合权重来计算实例的全局相似度.以阀门的概念设计为例,验证了该方法在实例检索中的的可行性和合理性.     

基于距离的区间值Vague集的多准则决策方法

研究将实数型Vague集的距离方法扩展成为区间值Vague集的距离度量方法. 给出区间值Vague集的模糊度定义和Hausdorff距离,建立基于距离的区间值Vague集多准则决策的相对优属度法,并通过例子说明实施方法的步骤.     

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.     

基于新的距离度量的三角模糊数多属性决策法

利用基于区间数的中心、半宽度的距离度量以及三角模糊数的水平集信息,定义了三角模糊数上一个新的距离度量,并证明了该距离满足非负性、对称性和三角不等式性质.进一步,针对三角模糊数上的多属性决策问题,利用该距离度量和模糊理想点思想,给出了一种基于新的距离度量的多属性topsis决策方法.最后,给出应用实例,并验证了该方法的合理性、有效性.     

区间值直觉Fuzzy度量空间及其完备性

给出区间值直觉Fuzzy数的定义，并引入区间值直觉Fuzzy数间的区间值直觉Fuzzy距离，建立区间值直觉Fuzzy度量空间并讨论其完备性．进一步对n维区间值直觉Fuzzy度量空间作了相应的讨论．     

一种区间直觉模糊信息集成的新方法

研究了属性权值完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题．首先提出了一种将区间直觉模糊数转化为区间数的公式;然后,基于可能度法给出了一种新的客观赋权方法。并给出一种基于可能度的方案的排序方法;最后。通过实例证明了该方法的有效性和实用性．     

An Interval-valued Fuzzy Competitive Neural Network

Because interval value is quite natural in clustering, an interval-valued fuzzy competitive neural network is proposed. Firstly, this paper proposes several definitions of distance relating to interval number. And then, it indicates the method of preprocessing input data, the structure of the network and the learning algorithm of the interval-valued fuzzy competitive neural network. This paper also analyses the principle of the learning algorithm. At last, an experiment is used to test the validity of the network.     

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.     

区间值Fuzzy域上的Fuzzy代数

提出了区间值Ｆｕｚｚｙ域及区间值Ｆｕｚｚｙ代数的概念，给出了一个区间值Ｆｕｚｚｙ集为区间值Ｆｕｚｚｙ代数的充分必要条件，并应用区间值Ｆｕｚｚｙ集的扩张原理，讨论了区间值Ｆｕｚｚｙ代数在代数同态下的象和逆象问题。     

广义区间值模糊粗糙集模型及其公理化特性

把粗糙集理论和区间值模糊集理论结合起来, 利用粗糙集理论的构造性方法, 提出了一种广义区间值模糊粗糙集理论模型。首先, 利用区间值模糊剩余蕴含算子和它的对偶算子, 定义了一种广义上下区间值模糊粗糙集近似算子。然后, 利用该蕴含算子的性质, 讨论了该模型上、下近似算子一系列有趣的性质。 在公理化方法中, 通过定义一对抽象的区间值模糊近似算子, 刻画了广义区间值模糊粗糙集模型的公理化特性。     

区间值模糊控制

引入区间值模糊控制的概念, 运用区间值模糊推理的推理算法,讨论了区间值模糊控制的插值机理,并对区间值模糊控制进行计算机仿真试验,以说明算法的可行性.     

基于改进相关系数的犹豫模糊集聚类分析

针对犹豫模糊集相关系数计算公式中可能存在分母为0的特殊情况,对相关系数公式重新定义,并对犹豫模糊集之间的隶属度差异和犹豫度差异2个部分进行综合考虑,进一步将其推广至区间值犹豫模糊集上,同时弥补了需要对数据进行主观填充这一不足之处,最后证明其良好性质,并应用于数值算例中说明合理有效性。     

蕴涵区间直觉模糊粗糙集及其性质

在区间直觉模糊近似空间上,利用一对区间直觉模糊蕴涵算子(I,J),定义了蕴涵区间直觉模糊粗糙集的概念,并证明了相应的一些重要性质。最后,对区间直觉模糊关系的自反性,对称性和传递性进行了刻画。