基于Fuzzy集的Vague集的模糊熵

给出了Vague集的基本概念，阐述了Vague集的本质及Vague集与Fuzzy集之间的关系；通过对投票模型的分析，指出了在投票模型中投中立票者仍然有某种倾向，且该倾向由投赞成票和投反对票的人类之比来决定，在此基础上提出了一种Vague集向Fuzzy集转化的方法，最后给出了基于这种转化方法的Vague集模糊熵的定义。     

基于 Vague 集的加权模糊运算

分析了Vague集的性质,定义了Vague集上的加权析取式和加权合取式。讨论了Vague集上的加权析取式和加权合取式的模糊运算及性质,这些运算及性质可以很好地用“投票模型”来解释。     

Vague 集模糊熵的一个新模型

在对已有Vague集的模糊熵的定义进行分析的基础上,提出了Vague集的模糊熵的新定义.基于Vague集是Fuzzy集的推广,从Fuzzy集的模糊熵的Shnnon模型出发,建立了Vague集的模糊熵新定义下的一个模型.数值试验表明,所建立的Vague集的模糊熵模型与已有的满足新定义的模型有同样的表现.     

区间Vague集向Fuzzy集转化的一种新方法及实证分析

结合Vague集理论及一些Vague集向Fuzzy集转化的方法解释,对区间Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了研究．结合区间Vague值的加权算术和加权几何集成算子,给出了区间Vague集的隶属度,进而给出了区间Vague值的一种有效的排序方法,并通过实例说明其有效性．     

基于Vague集的模糊聚类方法研究

引入Vague集(值)的距离概念及Vague集(值)的贴近度概念,并证明了这一新的贴近度的性质.利用此贴近度概念给出了基于Vague集的模糊聚类方法,这一方法对于数据挖掘研究有很好的参考价值.     

Vague集向模糊集转化的一种新方法

对Vague集向模糊集转化的方法进行分析,指出已有方法存在的的不足,根据Vague集的三维表示图提出一种新的有效转化方法,并通过实例说明其有效性和直观性.     

Vague集的贴近度

文章定义了Vague集的序关系,引入并研究了Vague集的贴近度。所得结果推广了Shiy-MingChen的作者的一些工作。     

多粒度邻域粗糙模糊集及其不确定性度量

邻域粗糙集是经典粗糙集的一个扩展模型,研究其不确定性度量模型具有重要意义。在邻域粗糙集理论中,当前不确定性度量方面的研究工作主要专注于度量知识空间的粒度大小或边界域尺寸。在邻域系统中,对于目标概念为模糊时的情形,其不确定性不仅来自于邻域粒的边界域,还来自于正域和负域,当前的不确定性度量方法较少考虑这种情形。为此,构建了邻域粗糙模糊集模型,从粒计算的角度出发,进一步提出了多粒度邻域粗糙模糊集模型;针对多粒度邻域粗糙模糊集具有乐观性与悲观性的特点,借鉴Vague集中支持度和反对度的思想,设计了基于模糊度的多粒度模糊熵的不确定性度量方法,不仅符合人类的认知习惯,而且可以有效刻画整个邻域知识空间的结构信息。     

粗双枝模糊集的嵌入集的性质

在粗集和双枝模糊集基础上,讨论了粗双枝模糊集的嵌入集的性质;利用模糊集的截集,讨论了粗双枝模糊集的嵌入集的截集性质。     

Vague集的两点注记

指出Vague集等价于i-vfuzzy集,提出Vague集向模糊集的一种转化方法。     

模糊粗糙集合

介绍了模糊集合及粗糙集合的概念和特征。说明了模糊集合和粗糙集合之间的联系 ,讨论了模糊粗糙集合概念 ,同时 ,对模糊粗糙集合的补、交、并及等价进行了研究。为模糊集合和粗糙集合的结合建立了基础     

连续值域决策表的属性约简算法

结合模糊聚类技术与粗糙集理论，首先给出了一种求连续属性重要性的方法，然后由粗糙集中属性约简思想，给出连续值域决策表的属性约简算法，最后通过实例说明该算法的有效性。     

几种新型扩展集合理论

讨论了Fuzzy集、Vague集和Rough集3种重要的边界不确定的扩展集合理论,它们主要用于解决现实中存在的一些不确定性问题。主要介绍了它们的基本思想、最新的研究进展以及应用领域等,并对3种理论的区别和内在联系进行了分析。     

粗糙集的贴近度

为描述两个粗糙集的接近程度,提出了粗糙集贴近度的概念,给出了粗糙集贴近度的基本性质．根据模糊集贴近度的几种具体形式,分别定义了粗糙集的距离贴近度,最大最小贴近度,最小平均贴近度以及格贴近度．     

直觉模糊集的截集

首先指出一个直觉模糊集是L-模糊集且X上所有直觉模糊集的集合是一个完备格．其次,分别给出了直觉模糊集截集、直觉集合套的定义;讨论了有关直觉模糊集截集的性质．在此基础上,给出了直觉模糊集的分解定理和表现定理．最后,讨论了直觉模糊集截集与直觉模糊子群的关系,证明了A是群G的一个直觉模糊子群的充分必要条件是A的截集是G的一个子群．