正规三角模糊数的一种排序方法

为简化正规三角模糊数的比较.通过分析Tanaka提出的模糊数比较的满意度函数,得到了2个正规三角模糊数比较的简便公式;指出了刘新旺提出的模糊数比较公式的局限性.给出了比较正规三角模糊数大小关系的满意度函数.该公式能够比较正规三角模糊数的大小,而且能够使计算简化.最后,通过数值例子说明了该方法的简洁性与有效性.     

模糊需求价格函数:背景、应用及逼近算法

利用模糊需求价格函数,对模糊利润的最优性进行了讨论.利用对称三角模糊数和非对称三角模糊数逼近计算一般模糊数的算法,对模糊需求价格函数在经济学中的一些应用给出了具体算法.     

不确定数互补模糊偏好关系与不确定数互补判断矩阵

研究不确定数(区间数,三角模糊数和梯形模糊数)互补矩阵的一致性.建立表示矩阵的概念,将不确定数互补判断矩阵和专家给出的两两比较信息联系起来,表示矩阵即常用的互补判断矩阵.在给出一致性表示矩阵的诸多性质的基础上,给出了求一致性表示矩阵的方法.给出的不确定数互补判断矩阵的一致性定义、一致性表示等概念,包含了精确数互补判断矩阵的情形,所给出的性质也完全适合精确数互补判断矩阵的情形,并给出一个应用算例.     

三角模糊数排序方法的研究

有关三角模糊数排序的研究近年来受到了人们的广泛关注,其理论方法的研究以及实际工程的应用已经获得了一些成果．文章介绍了三角模糊数的定义和运算规则,以及三角模糊数的均值和方差,简要的评述了各种三角模糊数的排序方法．     

三角模糊数的可能度排序方法与应用

给出了新的三角模糊数相互比较的可能度公式,并与已有结果[1]中的三角模糊数可能度定义进行比较分析,给出了一种基于三角模糊数可能度概念的多属性决策方法,并通过实例说明了该方法的可行性与有效性.     

隶属均衡原则及其在模糊线性规划中的应用

结合模糊数的结构特征,提出了在割补比概念的基础上把一般模糊数规范为三角模糊数的隶属均衡原则,并针对割补比为1的情形给出了三角化隶属均衡算子的具体形式,进而在分析三角化隶属均衡算子的运算性质基础上,建立了一种可操作性较强的模糊线性方程组求解模型,给出模型求解的具体实施步骤。该讨论将为进一步开发实用的模糊信息综合处理技术奠定基础。     

基于可能度的梯形模糊数排序方法

根据梯形模糊数互补判断矩阵概念和梯形模糊数相互比较的可能度公式,给出一种基于可能度的梯形模糊数排序方法,然后通过实际算例说明该方法的可行性和有效性.     

系数为直觉梯形模糊数的模糊线性规划

研究直觉梯形模糊数,并引入以直觉梯形模糊数为系数的线性规划问题,利用直觉梯形模糊数的加权期望值对直觉梯形模糊数进行排序,将直觉梯形模糊数与实数对应,把原规划转化成为经典的线性规划问题,进而得到最优解,同时加入4个综合评估系数作为对决策人的主观决策的评价．最后给出数值例子证明该方法的可行性与有效性．     

带模糊数的投资组合模型的解法研究

建立了一个预期收益率为区间模糊数,风险损失率为三角模糊数的模糊投资组合模型,且假设在交易过程中存在交易费率;并采用模糊两阶段算法去求解该投资组合模型,且通过数值算例检验模型的可行性,最后对模糊数模型和清晰数模型进行了比较.     

广义梯形模糊数与其重心间的关系(英文)

作者讨论了广义梯形模糊数和它的重心之间的关系.一方面,通过一个已知广义梯形模糊数,利用公式可以确定出它的重心;另一方面,如果已知一个广义梯形模糊数的重心、宽度和左右扩张,则可以确定出这个广义梯形模糊数,并赋予相应的例子.     

一种直觉梯形模糊数的排序方法及其在多准则决策中的应用

先根据直觉梯形模糊数的特点,定义一种新的直觉梯形模糊数距离公式,再结合理想点方法,提出一种直觉梯形模糊数的排序方法,最后将该方法应用于模糊多准则决策中,并通过实例说明了所提方法是有效的.     

基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,给出了一种基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法.根据提出的梯形直觉模糊数的Hamming距离公式,计算各方案和梯形直觉模糊数正负理想方案的距离,从而求得各方案和正理想解的相对贴近度,基于贴近度大小对方案集进行排序.最后,用数值实例进一步说明了该梯形直觉模糊TOPSIS方法的有效性和实用性.     

三角模糊数互补判断矩阵排序新方法

目的研究解决元素为三角模糊数的互补判断矩阵排序问题的新方法。方法分别比较2个三角模糊数的左、右扩张函数的距离。结果对n个模糊数选择一个基准函数进行n-1次比较,得到方案的排序向量。结论算例说明了所提出的排序方法有效、可行。     

基于重心模糊插值推理方法的改进

在稀疏模糊规则的条件下，采用传统的合成推理规则方法毫无结论可言，插值推理方法则能得出很好的结论，然而目前的插值推理方法尚不尽完善。本文在分析了HuangZhi-he和ShenQiang提出的基于重心插值推理方法的基础上，提出一种基于重心的通用模糊插值推理方法。使用该方法，不仅可以改进原方法只能用于三角形隶属函数的缺点，同时还能应用于梯形隶属函数，并且保证了最后结果的凸性并扩展到多维规则条件下的推理；最后通过实例加以说明。     

模糊线性回归预测

为了解决带有模糊信息的动态预测问题,在已有的线性回归预测法的基础上,提出了模糊线性回归预测的模型。模型的确定在于模糊系数的确定,模糊系数为对称三角模糊数,为此给出了描述对称三角模糊数近似和蔼的拟合度的定义及其表达式。借助于对称三角模糊数以截集表示的一对函数,给出了对称模糊的模糊度的定义及其表达式,给出了确定模糊系数的准则：对于事先指定的标准拟合度,要求在每个方程估计值的拟合度都不小于标准拟合度的约     

模糊数互补判断矩阵的加性一致性

研究带有模糊数的互补判断矩阵的一致性.首先给出三角模糊数、梯形模糊数和混合互补判断矩阵定义,然后引入模糊数的心、心算子以及心矩阵,进而基于心矩阵给出模糊数互补判断矩阵的一致性定义,同时建立可达矩阵给出模糊数互补判断矩阵的一致性判别方法;通过构造和分析偏差矩阵,给出非一致性模糊数互补判断矩阵的加性一致性改进方法.调整时,调整量可以是精确数也可以是模糊数.为了说明方法的可行性,给出了一个算例.该方法的提出,为模糊数互补判断矩阵一致性的判断和改进提供了一个实用方法.     

TFOWA算子及其在决策中的应用

研究了属性权重信息完全未知、属性值以梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,给出了梯形模糊数决策矩阵的规范化公式.把有序加权平均(OWA)算子推广到所给定的数据信息均为梯形模糊数形式的不确定环境中,提出了一种梯形模糊有序加权平均(TFOWA)算子,给出了其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结决策信息的方法.TFOWA算子的特点是充分利用梯形模糊数的不确定性,因而更能反映客观事物的复杂性及人类思维的模糊性,从而使得决策更符合实际情况.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

一种基于综合优势度指标排序模糊数的新方法

给出模糊数散度指标及几何优势度的定义,再综合相对离散优势度及几何优势度,提出一种基于综合优势度指标排序模糊数的新方法并用算例对其进行检验．新方法既考虑模糊数的散度指标,又考虑模糊数的质心指标,在一定程度上克服了只考虑单一指标排序模糊数时出现的一些缺陷,所得的排序结果与一般决策者的偏好相一致．     

基于投影的不确定多属性决策方法

介绍了向量间的投影,并分别针对三角模糊数序列、区间数和三角模糊数混合序列提出了其投影算子,并证明了投影算子满足线性变换性质,为不同数值类型无法排序的问题提供了解决办法.实例表明了其实际性和可行性.