直觉模糊相似关系的构造方法

传统的模糊相似关系构造方法已不能用于直觉模糊相似关系的构造。基于直觉模糊集的相异度和相似度,研究了直觉模糊相似关系的构造问题。对几种现有直觉模糊集相似度与相异度度量方法进行了分析,在此基础上定义了直觉模糊集的相异度,并给出一种有效的直觉模糊集相异度和相似度度量方法,提出一种实用的直觉模糊相似关系构造方法,以具体算例验证和表明了方法的正确性和有效性。     

直觉模糊集的聚类方法研究

对基于直觉模糊集的聚类问题进行了研究．首先给出直觉模糊相似度的概念，并构建了直觉模糊相似矩阵和直觉模糊等价矩阵；然后定义了直觉模糊相似矩阵的合成运算法则．给出直觉模糊相似矩阵转化为直觉模糊等价矩阵的途径；此外．还分别定义了直觉模糊相似矩阵和直觉模糊等价矩阵的λ-截矩阵，进而给出了直觉模糊集的一种聚类方法；最后通过算例对该方法进行了说明和分析．     

基于新直觉模糊相似度的聚类方法

针对现有直觉模糊聚类方法大都未考虑属性(指标)权重,计算过于复杂且计算结果为实数的问题,提出一种基于新直觉模糊相似度的聚类方法,计算结果为直觉模糊数,运用直觉模糊熵得到属性权重,构造了一种考虑属性权重的直觉模糊相似度公式,得到直觉模糊相似矩阵,设计了风险参数,决策者根据自己风险偏好选择风险参数进行聚类.最后通过算例验证了所提出方法的可行性和合理性.     

基于直觉模糊熵的群组聚类决策方法

针对直觉模糊群决策问题,依据专家的直觉模糊评价信息,利用直觉模糊相似度和相异度构造直觉模糊相似矩阵,为了得到合理的专家聚类结果,设计风险参数并提出聚类阈值变化率分析方法,综合聚类结果和直觉模糊熵对各专家进行组合赋权。提出基于离散正态分布的位置权重确定方法,构造直觉模糊集混合加权集结算子对各专家关于方案集的直觉模糊评价信息进行综合集成。结合算例验证了方法的可行性和有效性。     

基于海明距离的直觉模糊粗糙集相似度量方法

针对直觉模糊粗糙集的相似度量问题,提出了一种基于海明距离的直觉模糊粗糙集相似度量方法。首先给出了两个直觉模糊粗糙值问的相似度量方法,并揭示了它的若干重要性质。然后,在此基础上,又提出了一种基于海明距离的直觉模糊粗糙集相似度量方法,并证明它也具有同样的性质。最后用数值算例验证了这种方法的有效性。     

基于直觉模糊等价相异矩阵的聚类方法

针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于直觉模糊等价相异矩阵的聚类方法。该方法首先给出直觉模糊相异区间的概念,并构建了直觉模糊相异矩阵;然后定义了直觉模糊等价相异矩阵和(α,β)截矩阵,进而给出直觉模糊聚类算法;最后将其应用于目标编群领域,通过实例验证该算法的有效性。     

直觉模糊集（数）间相似度量新方法

直觉模糊集概念产生于模糊集概念,自Atanassov提出这个概念以来,已得到了众多研究者的关注并被应用到不同的领域。作为直觉模糊理论的一个重要研究内容,研究者已在不同文献中提出多种不同的直觉模糊集相似度量方法,但这些方法在一些特殊情况下并不总是有效。指出了影响直觉模糊集（数）相似度量的因素,分析了现有方法存在不足的原因,提出了一种综合考虑隶属度、非隶属度、犹豫度、核及其相互影响后的新的相似度量方法,指出并证明了该方法所具有的新的性质。数字实例表明该方法可以克服现存几种方法的缺陷,结果符合人们直觉,具有更强的区分数据能力。     

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.     

改进的直觉模糊粗糙集相似性度量方法

针对现有的直觉模糊粗糙集相似性度量的问题,提出了一种改进的基于海明距离的直觉模糊粗糙集相似性度量方法。该方法考虑了犹豫度并引入加权参数,解决了相似性度量不精确的问题。首先给出了直觉模糊粗糙值间的相似性度量定义,并揭示其若干重要性质。在此基础上,提出了直觉模糊粗糙集间的相似性度量方法,并证明其具有同样性质。最后通过数值算例分析说明了该方法更合理、更有效。     

基于直觉模糊包含度的聚类有效性分析

针对直觉模糊集合数据的聚类有效性问题,提出了一种基于直觉模糊包含度的聚类有效性分析方法。该方法采用直觉模糊包含度和直觉模糊划分熵来评价直觉模糊聚类的有效性。其中,直觉模糊包含度通过增加非隶属度参数对模糊包含度进行直觉化扩展,用于评价类与类间包含的程度;而直觉模糊划分熵用于检验分类结果的可靠性。最后通过典型实例验证了该方法的有效性。     

一种新的直觉模糊集距离及其在决策中的应用

首先针对直觉模糊集距离中是否包含直觉模糊集通过隶属度、非隶属度以及犹豫度这三种信息,以及直觉模糊集距离是否满足相应距离度量的条件对其进行了详细分析,发现现有方法都是直接将犹豫度直接引入到直觉模糊集距离中,从而会产生不一致性。鉴于此,定义了一种新的直觉模糊集距离度量方法,其不仅考虑隶属度和非隶属度信息,同时还考虑犹豫度对隶属度和非隶属度的分配,从而间接地将犹豫度也引入到直觉模糊集距离中。其次,证明了所提距离度量满足距离度量条件,并结合实例将其与现有距离度量方法进行比较分析,说明了新方法的合理性。最后,将所提出方法应用于多准则模糊决策中,进一步说明了新方法的有效性和可行性。     

Interval-valued intuitionistic fuzzy cosine similarity measures for multiple attribute decision-making

In this work, considering all information carried by the membership degrees, nonmembership degree, and hesitancy degree in interval-valued intuitionistic fuzzy sets (IVIFSs) as 3-D vector representations, we propose a cosine similarity measure and a weighted cosine similarity measure for IVIFSs based on the extension of the cosine similarity measure (angular coefficient) between intuitionistic fuzzy sets in 2-D vector space. Then, the weighted cosine similarity measure for IVIFSs is applied to multiple attribute decision-making problems under the interval-valued intuitionistic fuzzy environment. Through the similarity measure between the ideal alternative and each alternative, the ranking order of all alternatives can be determined and the best alternative can be easily identified as well. Finally, two illustrative examples are given to demonstrate the applications and efficiency of the proposed decision-making method.     

Entropy, similarity measure of interval-valued intuitionistic fuzzy sets and their applications

In this paper we propose an entropy measure for interval-valued intuitionistic fuzzy sets, which generalizes three entropy measures defined independently by Szmidt, Wang and Huang, for intuitionistic fuzzy sets. We also give an approach to construct similarity measures using entropy measures for interval-valued intuitionistic fuzzy sets. In particular, the proposed entropy measure for interval-valued intuitionistic fuzzy sets can yield a similarity measure. Several illustrative examples are given to demonstrate the practicality and effectiveness of the proposed formulas. We apply the similarity measure to solve problems on pattern recognitions, multi-criteria fuzzy decision making and medical diagnosis.     

直觉模糊集相似度遗传算法求解多目标车间调度问题

为了提高高维多目标置换流水车间调度问题的求解质量,提出基于直觉模糊集相似度的遗传算法(similarity of intuitionistic fuzzy sets GA,SIFS_GA).算法中分别将参考解和Pareto解映射为参考解直觉模糊集和Pareto解直觉模糊集.计算两个集合之间的直觉模糊相似度,用以判断Pareto解的优劣.以直觉模糊集相似度值引导多目标遗传算法进化.对6个CEC标准测试集与10个流水车间调度测试实例进行仿真实验,结果表明SIFS_GA算法性能优于常用的多目标优化算法,且可以有效解决多目标置换流水车间调度问题,尤其在解决规模较大的问题上是一种有效方法.     

一种新的直觉模糊集相似度测量

直觉模糊集IFS是模糊集的进一步推广,比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性等方面更具灵活性和实用性。已有的部分相似度测量方法,不满足相似度的公理化或有些存在反直觉的情形。通过对Boran和AKay提出的直觉模糊集的相似性度量的研究,提出了一种新的改进的相似度测量公式,证明了该公式的合理性,最后通过实例说明了该方法的有效性。     

直觉模糊层次分析法处理医院用药风险评价

基于直觉模糊集的模糊逼近理论,给出了将直觉模糊互补判断矩阵转换为模糊逼近矩阵的方法,提出了直觉模糊环境下的AHP方法,简称为直觉模糊层次分析法,将其应用于对医疗机构的用药风险的评价问题,给出了各子风险类别的权重。经检验,是一种实用性较强的医疗机构用药风险评价方法。