一种多维集成直觉模糊信息的信任评价方法

信任是保证在线服务质量的前提。针对电子商务环境存在的复杂性、模糊性和不确定性等因素,引入直觉模糊理论,提出了一种多维集成直觉模糊信息的信任评价方法,给出了两类信任反馈属性集成直觉模糊信息的方法,通过直觉模糊熵确定属性权重,并利用直觉加权算数平均算子求出实体的综合直觉模糊数,从而全面、客观和细腻地反映信任的模糊性和不确定性。计算实例和仿真实验表明,基于多维集成直觉模糊信息的信任评估方法是可行的,通过对风险偏好因子的灵敏度分析,发现服务请求者风险偏好不同,则评估的服务提供商的信任得分也不同;同时也验证了该方法可以有效地抑制恶意节点的攻击,为电子商务环境下信任评价的研究提供了新思路。     

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。     

基于模糊逻辑的主观信任管理模型研究

在开放网络中,信任管理是信息安全的重要前提与基础．通过考查主观信任的模糊性,首次将语言变量、模糊逻辑引入主观信任管理研究中,提出了信任的度量机制,运用模糊IF—THEN规则对人类信任推理的一般知识和经验进行了建模,提出了一种灵活直观,具有很强描述能力的形式化的信任推理机制,为主观信任管理研究提供了一种有价值的新思路．     

基于模糊模拟的主观信任评价模型研究

通过对开放网络环境中主观信任评价方法的讨论,考虑到主观信任的模糊性,提出以可信性理论为基础的主观信任量化表述与评价方法,并给出了主体信任属性评价值为模糊变量情形下主观信任可信性的模拟计算方法。实例分析表明,该方法对主观信任评价是可行和有效的。     

基于模糊理论的主观信任评价模型的研究

针对开放式网络环境中信任的主观性、不确定性等特点, 提出了一个基于模糊理论的主观信任评价模型。该模型运用模糊理论得出节点间的综合信任评价的计算式, 并在信任的计算中引入时间因子、对不诚信节点的约束机制, 利用贴近度反求权重计算综合信任值, 最后利用模糊等价关系实现信任值的聚类分析。通过仿真实验结果分析, 证明了该模型具有有效性和可行性, 并通过仿真实验比较, 验证了该模型能够客观地反映出接近真实的情况。     

基于模糊理论的主观信任综合评价模型研究*

在开放式网络环境中,信任是安全通信的重要保证。针对主观信任评价带有不确定性,建立了基于模糊理论的主观信任综合评价模型。研究了模糊理论在主观信任评价中的应用,给出了信任问题的定义机制和综合评价机制。最后通过实际数值例子证明了该方法具有有效性、合理性及工程可行性。通过仿真实验比较,证明了该方法能够使网络性能得到改善。     

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。     

基于直觉模糊熵的直觉语言多准则决策方法

针对现有直觉模糊熵方法中存在的一些问题,提出一种新的直觉模糊熵,并将其与现有的几种直觉模糊熵计算结果进行比较.针对准则权重信息不完全且准则值为直觉语言数的多准则决策问题,通过建立基于模糊熵的决策模型来求解准则的最优权系数,并利用直觉语言加权算数平均算子(IL-WAA)求出方案的综合准则值,进而由直觉语言数的记分函数确定方案的排序.最后,通过算例分析验证了该方法的有效性和合理性.     

基于主观信任协作的信任评估模型

以开放式网络中主观信任为研究背景,提出了一个完整的信任评估模型,给出了合理的直接信任和推荐信任评估具体计算公式及相关的其他解决办法,解决了主体间信任的评估。通过仿真实验的研究与分析,进一步验证了该信任评估模型的可行性与合理性。     

基于可信性理论的主观信任模型研究

通过对开放网络环境中主观信任评价方法的讨论,引入可信性理论来研究主观信任的模糊性,并提出了极大化期望值准则下的主观信任量化评价方法。针对主体信任属性评价值以及评价权重均为模糊变量的情形,给出了主观信任模糊期望值的模拟计算方法。实例分析表明,该方法对主观信任评价是可行和有效的。     

直觉模糊信息系统中的信息熵

在直觉模糊信息系统上,直觉模糊信息熵和直觉模糊信息粒度是两种有效地进行不确定性研究的重要工具。在直觉模糊信息系统上,引入直觉模糊粒结构的交、并、差、补等四种运算。提出了基于直觉模糊粒结构的直觉模糊信息熵;并研究了直觉模糊信息熵与直觉模糊信息粒度之间的关系。     

基于直觉模糊Petri网的加权直觉模糊推理

利用直觉模糊集合较好地表现不确定信息的能力和Petri网的并行处理能力,构建了直觉模糊Petri网模型。给出了输入权值、变迁阈值等多种约束条件下的直觉模糊推理算法。该算法将直觉模糊推理过程转化为矩阵的运算过程可充分利用直觉模糊Petri网的并行推理能力,有效地避免同一变迁不必要地重复激发从而节省推理时间。实例分析表明所给出的直觉模糊推理算法较已有算法更加合理并且高效。     

一个基于三角函数的直觉模糊熵公式

利用三角函数定义了一个直觉模糊熵公式,该公式不仅考虑了直觉模糊集的隶属度与非隶属度的偏差,而且考虑了直觉模糊集的犹豫度.对以往文献给出的两个直觉模糊熵公式进行了讨论,并将所提出的公式与这两个公式进行了比较.算例分析表明,所提出的熵公式能够反映直觉模糊集的不确定性和未知性程度.     

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.     

Record value based on intuitionistic fuzzy random variables

This paper extends some basic concepts associated to record value based on intuitionistic fuzzy random variables. In this approach, αβ-values of intuituinistic fuzzy numbers are employed to construct intuitionistic fuzzy cumulative distribution function and its common estimator, an extended entropy and its estimator, intuitionistic fuzzy (upper) record value and its common estimator. Main property of the proposed concepts include large sample properties which are investigated in the space of intuitionistic fuzzy numbers. Some numerical examples are also illustrated to clarify the concepts and methods.     

基于直觉模糊蕴涵式运算直觉模糊近似推理方法*

在基于扩展二值逻辑的直觉模糊蕴涵式运算方法的基础上,提出了一种新的直觉模糊近似推理方法,该方法系统而全面地概括了直觉模糊集的蕴涵关系和直觉模糊近似推理方法。通过实例验证了所提出的直觉模糊近似推理方法的有效性和正确性。     

二元联系数的多准则直觉模糊决策

为了研究信息不完全确定的多准则直觉模糊决策,将直觉模糊数转化为二元联系数,建立了基于二元联系数权系数信息不完全确定的多准则直觉模糊决策综合加权模型,并作不确定性分析.结合具体应用实例,说明了该模型的有效性及合理性.