基于蕴涵的区间值直觉模糊粗糙集

提出一种基于区间值直觉模糊蕴涵的区间值直觉模糊粗糙集模型.首先,介绍了区间值直觉模糊集、区间值直觉模糊关系和区间值直觉模糊逻辑算子的概念;然后,利用区间值直觉模糊三角模和区间值直觉模糊蕴涵,在区间值直觉模糊近似空间中定义了区间值直觉模糊集的上近似和下近似;最后,给出并证明了这些近似算子的一些性质.     

区间直觉模糊粗糙集

将模糊粗糙集推广到区间直觉模糊粗糙集,基于区间直觉模糊等价关系和两个论域之间的一般区间直觉模糊关系,给出了区间直觉模糊粗糙集模型的不同形式,并讨论了一些相关性质。     

一种区间直觉模糊熵的构造方法

研究了区间直觉模糊熵。证明了三个直觉模糊熵公式的等价性。对直觉模糊熵公式进行推广,引入一个新的区间直觉模糊熵公式,该熵公式满足区间糊熵的公理化直觉模定义的4个条件。     

区间直觉模糊粗糙集的不确定性研究

对区间直觉模糊信息系统中近似集的不确定性进行了研究,给出了区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量公式。首先在区间直觉模糊近似空间中,定义了一对具有对称性的新的区间直觉模糊上、下近似算子;其次给出了区间直觉模糊集粗糙隶属函数的定义并讨论了相关性质;最后利用区间直觉模糊粗糙隶属函数的区间直觉模糊熵,定义了区间直觉模糊粗糙集的模糊熵,并讨论了区间直觉模糊粗糙集的模糊熵为零的充要条件,证明了在区间直觉模糊近似空间中经典集合和它的余集的粗糙度量是相等的,以此说明定义的合理性。     

基于直觉模糊推理的网页在线评论情感倾向分类

在分析情感倾向分类的特点的基础上,提出一种基于直觉模糊推理的网页在线评论情感倾向分类方法。该方法通过样本库的学习将特征在分类时的不确定性分别用隶属度、非隶属度、犹豫度定量地描述,同时定量地考虑程度副词、转折词、否定词对表达情感的作用;然后通过对特征的直觉模糊信息的集结,按词组、句子、文本三个级别依次合成其情感倾向,得到文本的情感倾向。该方法在对公开语料库的测试中获得了很高的准确率和召回率。     

基于LDA主题模型和直觉模糊TOPSIS的农产品在线评论情感分析

本文提出了基于LDA主题模型和直觉模糊TOPSIS的农产品在线评论情感分析方法。该方法使用情感词典对在线评论进行情感倾向分析,并计算农产品的积极情感值;运用LDA主题模型计算各个属性的权重,结合直觉模糊TOPSIS方法计算农产品的综合评价值;采用SPSS统计分析软件进行有效性检验。结果表明,综合评价值与月销售量、积极情感值呈显著的正相关性,说明该方法具有合理性,为挖掘农产品在线评论中的情感信息提供一种新的思路。     

网页在线评论情感倾向的直觉模糊分类

网页在线评论的情感分类关系到个人决策、企业管理甚至社会安全。提出了一种基于直觉模糊推理的情感分类方法,通过样本库的学习将特征在分类时的不确定性分别用隶属度、非隶属度、犹豫度定量地描述,同时定量地考虑程度副词、转折词、否定词对表达情感的作用,然后通过对特征的直觉模糊信息的集结,按词组、句子、文本三个级别依次合其情感倾向,得到文本的情感倾向。在对公开语料库的比较实验中证明了该方法的正确性和分类性能。     

区间直觉模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉模糊数（IVIFN）且属性间存在相互关联的多属性群决策（MAGDM）问题,提出一种基于区间直觉模糊几何加权Bonferroni平均（IVIFGWBM）算子的决策方法。介绍了IVIFN的概念和运算法则,基于这些运算法则和几何Bonferroni平均（GBM）算子,定义了区间直觉模糊几何Bonferroni平均（IVIFGBM）算子和IVIFGWBM算子。研究了这些算子的一些性质,建立基于IVIFGWBM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。将该方法应用在一个MAGDM问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性。     

一种新的区间直觉模糊熵及其应用

提出了区间值直觉模糊集的区间直觉模糊交叉熵,这种交叉熵充分考虑了区间值直觉模糊集的隶属度,非隶属度以及犹豫度。给出一种区间值直觉模糊集的区间直觉模糊熵的公理化体系,并且基于直觉模糊交叉熵公式给出一种区间直觉模糊熵的具体测度公式。利用区间值直觉模糊集的加权相关系数,将提出的熵公式应用于解决属性权重完全未知的区间直觉模糊多属性决策问题。     

基于区间直觉模糊多维集成的电子商务信任模型

在现有的电子商务交易信任算法中,多数忽视用户主观偏好的不确定性,且未考虑语言评价信息。为此,建立一种多维集成信息的信任模型。将多维信任反馈信息集成为区间直觉模糊数,基于逼近理想解排序法计算其相对于理想区间直觉模糊数的贴近度,并对各服务实体的信任程度进行排序。在模型中加入惩罚项,以防止网上欺诈行为。仿真结果表明,该模型考虑用户的主观风险偏好,能够对定量和定性评价信息进行有效评估,其防欺诈能力优于区间云模型。     

多值直觉模糊集定义

基于直觉模糊集的基本概念,考虑其隶属度与非隶属度两个因素的影响,定义了一种多值直觉模糊集,并给出了五种多值直觉模糊集的隶属度与非隶属度的综合评判准则,即算术平均法、几何平均法、去掉最大最小值算术平均法、隶属度中值法、非隶属度中值法,从而使直觉模糊得到了拓广和应用.     

覆盖粗糙直觉模糊集模型的研究

粗糙集和直觉模糊集的融合是一个研究热点。在粗糙集、直觉模糊集和覆盖理论基础上,给出了模糊覆盖粗糙隶属度和非隶属度的定义。考虑到元素自身与最小描述元素的隶属度和非隶属度之间的关系,构建了两种新的模型——覆盖粗糙直觉模糊集和覆盖粗糙区间值直觉模糊集,证明了这两种模型的一些重要性质,与此同时定义了一种新的直觉模糊集的相似性度量公式,并用实例说明其应用。     

基于直觉模糊集和最优推荐的信任评价模型

提出一种基于直觉模糊集和最优推荐的信任评价模型。用直觉模糊集描述固有信任属性,对固有信任直觉模糊集构成的集合进行模糊聚类,构造信任向量库存储各节点的信任向量,设计推荐信任的计算公式,并应用离散空间的最优搜索理论提高评价效率。实验结果表明,当网络节点数较大时,该模型能计算推荐信任度,且具有较高的评价效率。     

属性权重不确定条件下的区间直觉模糊多属性决策

在区间直觉模糊集(Interval-valued intuitionistic fuzzy set, IVIFS)的框架内,重点研究了属性权重在一定约束条件下和属性权重完全未知的 多属性群决策问题.首先利用区间直觉模糊集成算子获得方案在属性上的综合区间直觉模糊决策矩阵,进一步依据逼近理想解排序法(Technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS) 的思想计算候选方案和理想方案的加权距离,最后确定方案排序.其中针对属性权重在一定约束条件下的决策问题,提出了基于 区间直觉模糊集精确度函数的线性规划方法,用以解决属性权重求解问题.针对属性权重完全未知的决策问题,首先定义了区间直觉 模糊熵,其次通过熵衡量每一属性所含的信息量来求解属性权重.实验结果验证了决策方法的有效性和可行性.     

基于粗糙集的直觉模糊TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为直觉模糊信息且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于粗糙集的直觉模糊TOPSIS多属性决策方法.首先给出了直觉模糊信息的正、负理想点的求法,根据属性值与理想点的贴近度和给定的阈值求得判断矩阵,再根据判断矩阵对属性约简,确定各属性的权重,最后依据TOPSIS思想计算各方案与理想点的加权贴近度,得到方案的排序,并通过算例的分析比较验证了此方法的有效性.     

带参数区间值直觉模糊集及其在模式识别中的应用

首次提出了带参数区间值直觉模糊集的概念,并构造了一系列带参数的区间值直觉模糊集。接着,从已知隶属度和非隶属度出发,重点分析了单参数区间值直觉模糊集的构造。最后,构造了模式分界点的参数方程,并从理论上证明了临界值对模式识别结果有影响。模式识别实验结果表明,带参数区间值直觉模糊集方法比传统的直觉模糊集方法更具灵活性。     

基于直觉模糊解析面积的聚类算法

针对现有的直觉模糊集聚类算法对权重的忽视或误用,提出一种基于直觉模糊解析面积的聚类算法.同时给出了直觉模糊集的解析面积和属性权重的计算方法,然后构造了聚类算法的目标函数,并给出聚类算法的详细步骤.算例验证了所提出的算法的合理性与可行性.     

基于正态分布函数的直觉模糊集的相似度量方法

直觉模糊集合(intuitionistic fuzzy sets,简称IFSs)是模糊集(fuzzy sets,简称FSs)的拓展,IFSs间的相似度量是IFSs理论中的一个重要研究问题.在对现存的IFSs的相似度量方法进行研究的基础上,基于投票模型,提出了一种新的基于正态分布函数的相似度量方法,实例证明该方法既可以解决几种特殊的直觉模糊集合之间的相似度量问题,也可以克服现存的几种相似度量方法中所存在的缺陷,而且还非常适合于语言变量之间的相似度量,为IFSs在数据库的模糊查询的应用提供了一种新的方法.     

基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型

针对现有时序逻辑在描述复杂不确定时间信息方面的局限性,提出了一种基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型。该模型分别定义了离散论域和连续论域下的不确定点时序逻辑、点-时段时序逻辑以及时段时序逻辑的判定公式;引入直觉模糊集的犹豫度参数,使得推理结果更加精确。最后通过实例对两类不确定时间信息进行描述,并对其时序逻辑关系的可能性进行度量。通过分析表明该模型是比较优越的。     

基于直觉模糊集的时域证据组合方法研究

证据理论已广泛应用于时空信息融合领域,由于时域信息融合表现出明显的序贯性和动态性,为实现基于证据理论的时域信息融合,有效处理时域冲突信息,结合证据可靠性评估和证据折扣的思想,在直觉模糊框架内提出了一种基于复合可靠度的时域证据组合方法.首先定义一种基于可靠度的直觉模糊数排序方法,在此基础上提出一种基于直觉模糊多属性决策的证据可靠性评估方法;然后,基于此方法对时域信息序列中相邻时间节点的证据可靠性进行评估,得到时域证据的相对可靠性因子;最后,结合由时域证据可靠度衰减模型得到的实时可靠性因子,得到时域证据的复合可靠性因子,再基于证据折扣运算和Dempster证据组合规则提出一种基于复合可靠度的时域证据组合方法.数值算例和仿真表明,该方法具有较强的时间敏感性,充分体现了时域信息融合的动态性特点,可以较好地处理时域证据中的冲突信息,基于该方法构建的融合识别系统具有较强的抗干扰能力.