Vague集转化为Fuzzy集的新方法

结合Vague集理论及投票模型下的解释,对Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了分析,指出已有方法存在的不足之处,提出了一种Vague集转化为Fuzzy集的新方法,并证明了该方法的有效性。     

Vague集向Fuzzy集转化的方法分析

介绍了Vague集与Fuzzy集的特点,结合Vague集理论及投票模型下的解释,对Vague集向Fuzzy集转化的多种方法进行了分析,指出已有方法的不足,根据Vague集的三维特性并结合人的心理变化情况首次直观地提出一种新的有效非线性方法,并通过实例说明该方法的正确性和直观性。     

基于凸面单形体的Vague集向Fuzzy集转化模型

利用Vague集与凸面单形体同一平面内3个三角形的对应关系,给出一种Vague集及其向Fuzzy集转化的单形体几何表示方法,有效解决Vague集向Fuzzy集转化方法或模型中的几何解释问题。提出Vague集向Fuzzy集转化的单形体转化模型(S-TM),以及应满足的转化准则。与已有转化方法或模型相比,S-TM具有更直观的几何表示和更明确、更确定的几何解释,是一种更为有效的转化模型,并说明Vague集向Fuzzy集的转化具有模糊性和逐渐转化性。     

一种Vague集向Fuzzy集转化的新方法

基于Vague集理论及投票模型下的解释,介绍了Vague集向Fuzzy集转化的一些方法,并指出了这些方法的不足,在此基础上提出了一种新的转化方法,并证明了该方法的有效性,实例表明该方法比已有的方法更合理。     

关于Vague集向模糊集转化的一种新方法

文章介绍了Vague集与Fuzzy集的特点,结合Vague集理论及投票模型下的解释,对Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了分析,指出已有方法的不足,根据Vague集的三维表示图直观地提出了一种新的有效方法,并通过实例说明了该方法的有效性和直观性。     

Vague集向Fuzzy集转化的方法模型

结合Vague集理论及投票模型下的解释,对Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了分析,提出了一种新的转化方法模型,并从理论上解释了已有方法的合理性与不足。     

Vague集向Fuzzy集转化的一种新方法

结合Vague集理论及投票模型下的解释,对Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了分析,指出已有方法存在的不足之处,提出了一种新的有效转化方法,并通过实例说明其有效性。     

Vague集向Fuzzy集转化的两种新方法

指出了陈玉明等提出方法存在的不足之处,结合Vague集理论及投票模型下的解释,给出了Vague集向Fuzzy集转化时应满足的约束条件,提出了Vague集向Fuzzy集转化的两种新方法,并说明了其有效性。     

一种SPA集转化Fuzzy集的新方法

结合SPA集,Vague集及Fuzzy集理论分析,在此基础上提出了一种基于SPA集向Fuzzy集转化的新方法,给出了SPA集转化Fuzzy集的相关准则及证明。通过示例验证了该算法的有效性与合理性。     

关于“Vague集向Fuzzy集的转换函数”的注记

结合Vague集理论及投票模型下的解释,对“Vague集向Fuzzy集的转化函数”进行了分析,指出了其存在的不足之处,提出了两种Vague集转化为Fuzzy集的新方法,并证明了其有效性。     

一种Vague集转化为Fuzzy集的方法

已存在的Vague集向Fuzzy集转化的多种模型都存在着一定缺陷。论文从另一种角度探讨了Vague集到Fuzzy集的转化,它把模糊隶属度看成是参数k的函数,这样在计算模糊隶属度时,只需给定满足条件的参数k即可;另一方面,在进行模糊信息处理时,会遇到一些不确定因素,如果所得到的模糊隶属度与实际结果有些偏差,可根据参数k的数学性质有目的地调整k,而不必去重新建立方法模型,因此,此方法比已存在方法灵活,适用;文章也对已有的转化方法与所提模型进行了比较,说明了所提模型的正确性及有效性。     

Vague集的代数性质与Vague熵

Vague集的模糊熵既要有Vague集的未知性又要有fuzzy集的不确定性,首先介绍Vague集的相关代数性质,然后通过分析现有Vague熵构造方法上的不足,提出一种同时考虑以上两种特性新的基于公理化Vague熵的定义及模糊熵的计算公式,通过论证和举例分析,指出这种新的模糊熵更合理,更符合人们的直觉。     

Vague集模糊熵的约束条件及其度量方法分析*

为了体现vague集模糊熵既有vague集的未知性又有fuzzy集的不确定性,首先给出了反例说明已有方法在某些情况得出的结果与实际结论不一致情况下,提出了一个真正考虑了两种因素的改进的vague集模糊熵定义,然后给出一种vague集模糊熵的新度量方法,最后通过定理证明和实例分析,指出它确实同时考虑到vague集的未知性和不确定性,从而证明所给出vague集模糊熵的定义是更加合理的。     

Vague集向Fuzzy集的转化方法的比较

证明了vague集转化为fuzzy集的三角形法和不确定度加权法都是实用方法,证明了这两种方法是相同的方法,且证明了这两种方法都是加权均值修正法的特殊情况。     

Vague集的模糊熵*

首先,在给出了反例证实现有方法在某些情况得出的结果与实际结论不一致情况下,提出了一个真正考虑了两种因素的改进的vague集模糊熵公理化定义;然后给出一种vague集模糊熵的新计算公式;最后通过定理证明和实例分析,指出它确实同时考虑到vague集的未知性和不确定性,从而证明所给出vague集模糊熵的定义是更加合理的.     

关于未知度和不确定度的Vague集的模糊熵

Vague集的模糊熵应体现数据的未知性和自身的不确定性。分析了现有模糊熵的一些缺陷,并应用基于未知性和自身的不确定性的新模糊熵的公理化定义,构造了三个新模糊熵计算公式,分析了新模糊熵公式的合理性。     

A novel method for ranking of vague sets for handling the risk analysis of compressor system

Vague sets were first proposed by Gau and Buehrer [11] as an extension of fuzzy sets which encompass fuzzy sets, inter-valued fuzzy sets, as special cases. Vague sets consist of two parts, that is, the membership function and nonmembership function. Therefore, in accordance with practical demand these sets are more flexible than the existing fuzzy sets and provide much more information about the situation. In this paper, a new approach for the ranking of trapezoidal vague sets is introduced. Shortcomings in some existing ranking approaches have been pointed out. Validation of the proposed ranking method has been established through the reasonable properties of the fuzzy quantities. Further, the proposed ranking approach is applied to develop a new method for dealing with vague risk analysis problems to find the probability of failure, of each component of compressor system, which could be used for managerial decision making and future system maintenance strategy. Also, the proposed method provides a useful way for handling vague risk analysis problems.     

关于“Vague集的新模糊熵”的注记

指出了“Vague集的新模糊熵”中模糊熵定义的错误,给出了修正后的模糊熵定义,提出了一种新的Vague集模糊熵的计算方法,并证明了该方法的有效性。     

异构系统中针对通信密集型任务调度的算法*

针对异构多核系统的通信密集型任务的调度,提出了一种综合算法即,HCDUL。该算法首先进行聚簇,然后优先调度就绪关键路径节点,其他就绪节点根据节点的ranku值排序,当处理器有空闲时复制上层节点。使用随机生成图法进行模拟实验,与其他算法相比,HCDUL算法有更小的调度长度。