关于测度的扩张及其完备化

给出测度的扩张 ,且对测度的完备化 ,作了进一步的补充     

Shapley熵的公理刻画

Shapley熵是利用Shapley值而定义的容度的熵.本文首先对一个模糊测度进行分解,并解释了这种分解的含义,从而得到了Shapley熵的递归性质;然后,利用Shannon熵和Shapley值的公理刻画给出了Shapley熵的公理刻画.     

关于拟测度与模糊测度的进一步讨论

由经典测度的完备定理、逼近定理及拟测度的特征T_函数的性质得到了拟测度的完备定理与逼近定理,并对已有的模糊测度的完备化做了进一步讨论,给出了拟可加、次可加、模糊可加等模糊测度的完备化.     

模糊测度空间的正则扩张及其表示定理

本文研究文〔3〕中提出的模糊测度.首先引入了正则模糊可测空间的概念,并讨论了模糊可测空间的正则扩张及其表示问题;最后证明了模糊测度空间的正则扩张及表示定理.     

模糊熵、贴近度与距离测度及其内在联系探讨

给出了模糊熵的结构表达式,在介绍模糊贴近度与距离测度概念的基础上,对其性质进行了探讨,揭示了模糊度、贴近度和距离测度三者之间的内在联系。     

模糊支付合作对策的模糊Shapley值

利用模糊数的相关性质对具有模糊收益的合作对策进行了研究,通过建立公理体系,提出了类Shapley值的概念,并以此为基础,重新定义了模糊Shapley值,给出了该模糊Shapley值的相关性质及存在的条件.     

可加Fuzzy测度空间上保测变换的熵

引入Ｆｕｚｚｙ划分的熵和条件熵的概念，讨论它们的一些性质，并研究保测变换关于Ｆｕｚｚｙ划分的熵及其性质，证明可加Ｆｕｚｚｙ测度空间上保测变换的熵是一个共轭不变量。     

具有模糊联盟值的n人合作博弈的模糊Shapley值

利用模糊集表现定理对具有模糊联盟值的n人合作博弈的模糊Shapley值重新进行研究.定义了具有模糊联盟值的n人合作博弈的α-博弈,并给出了其Shapley值定义及表达式.通过研究所有α-博弈的Shapley值之间的关系,验证了所有α-博弈的Shapley值构成一个集合套.利用模糊集表现定理和α-博弈Shapley值,定义了具有模糊联盟值的n人合作博弈的模糊Shapley值.实例研究表明,具有模糊联盟值的n人合作博弈的模糊Shapley值的有效性.     

模糊集中的无限非概率测度熵

目的　为得到模糊信息论的一些重要性质和定理。方法　以模糊熵的数学性质为基础,以Shannon熵为工具进行研究。结果　给出了无限非概率测度熵的定义及性质,并对无限非概率测度条件熵及模糊互信息给出了定义,进而研究了其性质并给出了相关定理。结论　其结果深化和发展了模糊信息论的内容。     

基于模糊熵的聚类有效性分析

模糊熵描述了一个模糊集的模糊性程度.本文将模糊熵应用于聚类有效性的分析.指出用于聚类有效性判决的划分系数是一个基于模糊熵的聚类有效性判决准则.最后通过几组数据对不同模糊熵公式的判决功能进行了比较实验.     

直觉模糊集熵的一种计算公式

为进一步精确度量直觉模糊集的模糊性,改进了直觉模糊集的模糊度的公理化形式,并给出了直觉模糊集的模糊度计算公式.利用直觉模糊集的模糊度和犹豫度,给出了直觉模糊集熵的计算公式,并举例验证了该计算公式的有效性.     

基于直觉模糊熵的多属性决策方法

针对一组直觉模糊集在隶属度和非隶属度相同以及犹豫度相同无法区分的情况,提出一个新的直觉模糊熵.将直觉模糊熵应用于属性权重求解.给出基于直觉模糊熵的多属性决策步骤,并将其运用于实例,说明该决策步骤的有效性.     

基于模糊聚类和信息熵的综合评价算法

针对目前综合评价技术存在的主旨不相协调、忽略了简洁性与有效性问题,在分析已有算法的基础上,提出了一种基于模糊聚类和信息熵的综合评价算法,该算法有针对性地克服了原有评价算法的缺陷,具有较好的实用性,最后通过实际数据对该算法的有效性进行了验证.     

F值函数关于F值F测度的F积分

以非负F数的概念的基础,定义了取值的非负F数的F测度,研究了非负F值函关于F值I测度的F积分,得到了该种积分的定义,性质和收敛定理,使得Sugeno的数值F积分得以推广。     

非负线性合成模糊对策的shapley映射

在带模糊联盟的n人模糊合作对策的shapley映射基础上,给出非负线性合成模糊对策的定义,从而得到了非负线性合成模糊对策的shapley映射.     

基于二维灰度直方图的最小模糊熵分割方法

本文在一维最大模糊熵分割方法的基础上，根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性，提出了一种新的图像分割隶属度函数，从而得到最小模糊熵分割方法．本文还针对传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差的缺点，提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．本实验结果证明，最小模糊熵分割方法对于某些图像的分割效果要好于最大模糊熵分割效果，而二维分割方法对于绝大多数图像，都具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且方便地推广到其他的一维熵分割方法中。     

普通二型模糊相似度与包含度及其关系

针对现有的二型模糊系统规则库精简方法不能有效地消除冗余模糊集合的问题,提出了新的普通二型模糊相似度与包含度.首先,基于2种模糊性测度的公理化定义,提出了计算公式;然后,讨论了普通二型模糊包含度的性质,并提出了2种测度的相互转换定理;最后,通过实例验证了2种新测度的性能,并将提出的普通二型模糊相似度用于高斯普通二型模糊集合的聚类分析,聚类结果由不同α-水平上的层次聚类树组成,可以合理地区分这些集合.     

基于模糊信息熵的彩铃客户属性约简算法

针对彩铃业务交易记录海量化和客户属性高维化、混合性的特点,提出一种应用模糊信息熵对彩铃客户属性进行约简的方法。以两个地区的营销返回样本为原始数据,结合CART分类器和10折交叉验证,比较由文中方法和经典粗糙集属性约简方法得到的特征数量和分类精度。实验结果表明,文中方法获得了相对较高的平均分类精度(81.36%)和最少的平均特征属性(4.5个),有效地约简了彩铃客户属性并改善了分类能力。     

一类组合预测模型的权系数确定的Shapley值方法

在提出预测有效度概念的基础上,将各单项预测模型看作组合预测合作对策的局中人,以组合预测有效度的平方和作为合作的准则,再按合作对策的Shapley值在各单项预测模型中进行分配,从而确定各单项预测模型在组合预测中的权重系数.实例分析结果表明该方法能够有效提高组合预测有效度.