基于直觉模糊集相似度量的多属性决策方法

针对一个特定的由直觉模糊集刻划的决策问题进行研究。基于直觉模糊值的几何意义,提出一种新的直觉模糊值上的相似度量,并基于该度量提出一种直觉模糊集上的多属性决策方法。最后,以实例说明该决策方法的有效性。     

区间直觉模糊集相似度构造

从直觉模糊集相似度出发,依据区间直觉模糊集隶属度和非隶属度上下确界转化成对应的2个直觉模糊集这一思路,提出一类构造区间直觉模糊集相似度的方法,并证明它们满足相似度公理。最后,分析了2个区间直觉模糊集相似度公式在模式识别中的应用实例。     

基于区间直觉模糊信息系统的知识获取

主要是将包含度拓广应用到区间直觉模糊信息系统的知识获取中。首先给出区间直觉模糊集的包含度概念和公式;然后,利用区间直觉模糊集的包含度给出区间直觉模糊信息系统的知识获取的具体方法,主要包括两方面：一是获取模糊决策规则,二是对信息系统进行属性约简;最后,用实际算例说明了该方法的合理性和有效性。     

关于直觉模糊逻辑补算子

在文献[1]的基础上,利用区间值模糊集与直觉模糊集之间的关系,给出了两个新的直觉模糊逻辑补算子。并指出文[1]中的直觉线性补算子只是这两个新的补算子的一个特例。     

基于包含度的区间直觉模糊粗糙集模型

利用区间直觉模糊包含度的概念建立区间直觉模糊粗糙集模型。首先,将直觉模糊集中的包含度拓展到区间直觉模糊集上,给出区间直觉模糊包含度定义和计算公式;其次,在区间直觉模糊等价关系下,基于区间直觉模糊包含度,建立了区间直觉模糊粗糙集模型,并对近似算子的重要性质进行了讨论。     

广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子及应用

针对决策指标和决策者不在同一优先级下的区间直觉梯形模糊多属性决策问题,提出了广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子,并推导出其数学表达式,研究了该算子的相关性质和一些特例,探讨了基于广义区间直觉梯形模糊优先级几何算子的多属性群决策方法;最后给出数值实例证明了算子的有效性。     

区间直觉模糊数密度加权算子及其决策应用

在多属性决策中,当属性值为区间值直觉模糊数时,考虑属性信息分布疏密程度,研究了区间值直觉模糊集数据聚类的问题,提出了新的算子——线性区间值直觉模糊数密度加权平均中间算子(IIFDWA)和积性区间值直觉模糊数密度加权平均中间算子(IIFDWGA),统称区间值直觉模糊密度加权算子.最后,将IIFDWA算子和WAA算子结合应用到多属性群决策问题中.     

区间直觉模糊集的分解定理

引入了区间直觉模糊集截集的概念,讨论了其有关性质,并给出了关于区间直觉模糊集的分解定理.进一步丰富了模糊集的理论基础.     

区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量

利用模糊熵工具将近似集的不确定性度量方法应用在区间直觉模糊信息系统中,给出了区间直觉模糊近似算子的不确定性度量公式.通过在区间直觉模糊近似空间中定义一对新的区间直觉模糊上、下近似算子,将模糊粗糙隶属函数的定义推广到了区间直觉模糊集的粗糙隶属函数;然后利用区间直觉模糊粗糙隶属函数的模糊熵,定义了区间直觉模糊粗糙集的熵;进而解决了区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量问题,并讨论了度量的一些相关性质,以此说明定义的合理性.     

基于权重为区间数的区间直觉模糊多属性决策

针对属性权重为区间数和属性值为区间值直觉模糊集的多属性决策问题,提出了一种新的基于理想解的决策方法。首先,定义了两个区间直觉模糊集的距离、属性权重与属性值之间的运算及正负理想方案;其次计算各个备选方案到理想方案的距离,通过评价指数公式判断方案的优劣;最后,通过一个具体的实例说明该方法的可行性。     

基于区间直觉梯形模糊数的群决策方法

针对准则值为区间直觉梯形模糊数（IVITFN）的群决策问题,定义了新的区间直觉梯形模糊数的加性的运算法则;基于这些运算法则,给出了几种区间直觉梯形模糊数信息的算术集成算子,包括区间直觉梯形模糊数的加权算术平均（IVITFNWAA）算子、区间直觉梯形模糊数的有序加权平均（IVITFNOWA）算子和区间直觉梯形模糊数的混合集成（IVITFNHA）算子;基于IVITFNWAA算子和IVITFNHA算子,提出了一种准则值为区间直觉梯形模糊数而准则权重确知的群决策方法。最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性。     

基于直觉模糊熵的多目标决策

讨论了基于直觉模糊集的多准则决策,提出了一种新的决策方法：基于直觉模糊熵的多目标决策。给出不同的直觉模糊熵用于多目标决策,并给出了基于直觉模糊熵的多目标决策具体算法。通过具体实例,说明运用不同的直觉模糊熵得出的结果基本是一致的,这说明了决策具体算法的合理性,从而说明基于直觉模糊熵的多目标决策是可行的。     

基于直觉模糊集的产品规划评估群决策研究

针对实际管理决策中,决策问题要求多个决策者参与,同时需要全面、细腻的描述方法体现对客观事物的认识和表达的问题,将直觉模糊多属性群决策方法应用于企业产品管理决策中。首先给出了基于直觉模糊Einstein混合平均算子的多属性群决策算法,提出了一种直觉模糊算子自适应位置赋权算法,然后结合产品规划的特点,分析了产品市场吸引力、竞争性评价和财务回报评估要素,建立了产品规划多属性群决策模型,最后通过算例分析验证了该方法的有效性和可行性。     

基于直觉Fuzzy关系的综合决策

借助K .Atanassov提出的直觉Fuzzy集 ,推广原有的Fuzzy综合决策模型 ,给出基于直觉Fuzzy关系的综合决策模型 .该模型有望在实际中得到更广泛的应用     

基于可能度的区间直觉模糊数排序方法及其在决策中的应用

根据区间直觉模糊数的隶属度与非隶属度的代数和与差,定义一种用区间数表达的得分函数和精确函数, 并利用本文定义的得分函数和精确函数给出区间直觉模糊数大小的可能度,然后基于可能度提出区间直觉模糊数的一种新的排序方法。最后,基于这种新的排序,给出了区间直觉模糊信息环境下的多属性决策方法,并用数值算例说明该方法的可行性和有效性。       

基于区间值相似度集合的区间值近似推理

在引入区间值相似度集合概念的基础上,给出基于区间值相似度集合的区间值近似推理的数学模型,并研究了其相关性质和推理算法,最后通过实例验证其推理算法的可行性与有效性。     

基于区间值模糊集熵的图像阈值分割算法

提出了一种新的区间值模糊集的模糊熵,并将其用于图像的阈值分割.根据图像直方图确定模糊化因子,选择适当的主隶属函数实现图像的区间值模糊集表示.利用新的区间值模糊集的模糊熵研究了图像的阈值分割算法.仿真实验表明,新的基于区间值模糊集模糊熵的阈值分割算法在处理模糊图像及具有噪声图像方面均比经典图像阈值分割方法更有效.     

基于直觉模糊集的多属性决策问题

提出了一种基于直觉模糊集的多目标多属性决策问题的新记分函数,该记分函数从距离的角度选择最优方案,使最优方案接近最优理想方案,同时远离负理想方案.并对已有的基于直觉模糊集的多目标模糊决策方法进行分析与联系,通过实例阐明了本文提出的新记分函数的有效性.     

基于直觉梯形模糊数的信息不完全多属性决策方法

针对权重信息不完全未知且属性值为直觉梯形模糊数的多属性决策问题,给出了基于直觉梯形模糊数得分函数和投影模型下的多属性决策方法,通过投影法建立了非线性规划模型,并通过数学软件得到各属性权重,通过投影率作为排序指标,进行排序择优。最后通过实例说明了该方法的有效性。