区间值Vague集多目标模糊决策方法

研究了区间值多目标模糊决策方法问题。充分利用Vague集三维信息提出了Vague集和区间值Vague集模糊相对优势函数概念,该概念克服了以往Vague集优势函数定义中不考虑第三维信息的弱点。在区间值Vague集决策矩阵基础上,构造了模糊相对优势决策矩阵和模糊加权决策矩阵,给出了区间值Vague集多目标模糊决策过程,充实了Vague集多目标模糊决策理论体系。最后通过算例验证了该方法是一种有效可行的决策方法。     

一种基于未知度的区间值加权模糊推理方法

基于Vague集未知度给出一种新的区间值加权模糊推理方法,将精确量的推理规则区间值模糊化,并给出加权的基于Vague集未知度的相似度量方法,用以确定事实为区间值的模糊控制匹配函数,通过实例分析表明,该推理方法过程比较简单,具有较好的实用价值。     

基于区间值Vague集多属性决策的TOPSIS方法

为解决属性值为区间值Vague集的多属性决策问题,提出了一种新的基于TOPSIS的多属性决策方法.该方法利用记分函数确定了方案集的理想解和负理想解,定义了区间值Vague集的距离,并得到各方案到理想解和负理想解的距离,根据相对贴近度的大小对各方案进行优劣排序.实例分析验证了方法的可行性.     

一种基于Vague集的不确定多属性决策方法

提出了一种基于Vague集的不确定多属性决策方法。首先通过定义单指标的Vague集真、假隶属函数计算每个方案的单指标Vague值，然后利用单指标Vague值加权计算得到每个方案的多指标综合Vague值。最后给出两个具有直观意义且计算简便的排序准则，利用它们对方案进行排序并选出最优方案，实例分析表明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于Vague集的不确定多属性决策方法

提出了一种基于Vague集的不确定多属性决策方法.首先通过定义单指标的Vague集真、假隶属函数计算每个方案的单指标Vague值,然后利用单指标Vague值加权计算得到每个方案的多指标综合Vague值,最后给出两个具有直观意义且计算简便的排序准则,利用它们对方案进行排序并选出最优方案,实例分析表明了该方法的可行性和有效性.     

模糊值函数极限(连续)及导数的新定义

介绍了模糊数的概念,模糊的运算规则,区间函数及模糊值函数的λ-截集,利用区间函数及模糊值函数的λ-截集给出模糊值函数的极限、连续和导数的定义.在此基础上首次提出模糊值函数一致极限、一致连续和一致导数的概念,并讨论了它们之间的关系.得出了模糊值函数在区间上有一致极限,则在区间上一致连续;在区间上一致连续,则在区间上有一致...     

一种属性变量为Vague集的多属性决策方法

针对属性值为Vague值的多属性决策问题,提出了一种灰色关联度和TOPSIS方法相结合的决策方法.首先根据Vague集的特点,确立了理想解和负理想解的记分函数标准,计算各方案与理想解和负理想解的灰色关联度,然后根据TOPSIS方法计算各方案的相对贴近度,根据相对贴近度大小确定方案的优劣排序,最后结合案例说明了基于Vague集的灰色关联TOPSIS方法的评价过程以及该方法的有效性和优越性.     

区域论域上的区域可拓集合及其关联函数

在控制、信息、决策等领域中 ,由于测量、计算所带来的数据误差和信息不完全性 ,使数据不完全 ,设这些因素可能造成关联函数的量值为一区间 ,将区间可拓集合进行推广并引入了区域可拓集合的概念 ,同时引入点与区域之距、区域与区域之距的概念。在此基础上 ,定义了区域位值 ,并构造区域关于区域套的关联函数。研究了区域与区域套的位值、区域的关联函数为区间数时 ,区域论域上的可拓集合理论 ,并将可拓集合只限于实轴拓展到空间的区域。同时探讨了一类满足一定条件的区域的关联函数的构造及其性质。在可拓集合理论中 ,如何在量化过程中构造关联函数仍是有待进一步探讨的课题     

基于Vague软集相似度量的网络舆情综合评判方法

针对现有Vague软集相似度量方法的局限性,修正了Vague软集相似度量公式,提出了一种考虑Vague值区间中心差异性的Vague软集相似度量方法,并给出公理化证明。基于大规模网络舆情数据集的综合评判分析实验表明,该方法是合理的、有效的、可行的,在网络舆情分析等综合决策问题研究中有较好的应用前景和效果。     

区间值函数和Fuzzy值函数的常微分方程解的性质

将普通常微分方程解对初值的连续性和可微性加以推广，得到了区间值函数的微分方程解对初值的连续性和可微性。在此基础上，应用Ｆｕｚｚｙ集的分解定性，讨论了Ｆｕｚｚｙ值函数的常微分方程解对初值的连续性和可微性。     

模糊粗糙集理论介绍和研究综述

回顾了粗糙集理论,引出了模糊粗糙集的产生背景,介绍了模糊粗糙集模型的一些主要概念和性质,并给出了模糊粗糙集属性重要性的定义,探讨了模糊粗糙集合的应用和发展现状.     

双枝模糊软集及其性质

将模糊软集和双枝模糊集理论相结合,给出了双枝模糊软集定义,进一步给出了双枝模糊软子集,双枝模糊软集相等的定义,规定了双枝模糊软集的交集、并集与补集的运算方法,研究了这些运算的若干性质。双枝模糊软集是一个全新的概念,有很多值得研究的地方。     

关于Borel集与L—S可测集的几个问题

用R表示实数轴(-∞,∞),表示R上的集类,表示生成的σ一代数。设是R中有限左开右闭区间的全体。记,中的集称为Borel集。用表示R上Lebesgue可测集(简称为L可测集)的全体。对E∈,用m(E)表示E的Lebesgue测度(简称为L测度)。对单调递增右连续函数g,用表示Lebesgue-Stieltjes可测集(简称为L-S可测集)的全体。对E∈,用μ_g(E)表示E的Lebesgue-Stieltjes测度(简称为L-S可测度。)我们知道,因此有 (参看[1,p139])。我们感兴趣的问题是 (1)是否有真包含? (2)是否有真包含? (3)是否可以扩大为某个集类使或? 本文将给出问题2和3的解答。     

模糊粗糙集的扩张定理

模糊粗糙集(FR)是基于知识的不确定性提出来的，由于其处理信息系统中知识的不完善、不确定问题较粗糙集和模糊集有其自身的优点，近年来模糊粗糙集理论越来越受到国际学术界的关注，文章所讨论了模糊粗糙变换的性质并用模糊粗糙变换的保并性质证明了模糊粗糙集的扩张定理。     

基于覆盖的区间值直觉模糊粗糙集模型的讨论

利用论域上的覆盖提出了基于覆盖的区间值直觉模糊粗糙集模型,并讨论了它的性质.     

关于模糊T近似算子

文献[1]讨论了基于三角模的模糊粗糙集模型,并给出了经典T相似关系(既一般等价关系)下的模 糊T近似算子。本文给出了一般经典二元关系及模糊二元关系下的模糊T近似算子,并讨沦了它们的性质。     

区间值模糊参数软集及其在决策中的应用

定义了区间值模糊参数软集的概念,研究了区间值模糊参数软集的运算及运算性质。然后,给出利用区间值模糊参数软集进行决策的方法,并通过实例说明了方法的可行性。     

一种适用于Diverse Firewall Design的规则集比较算法

随着防火墙规则数目的增多,Diverse Firewall Design设计方法越来越受到重视.在应用该方法进行规则集设计时,多个开发团队会独立地编写若干规则集.由于规则集配置的复杂性,这些规则集有可能不一致.因此,需要使用规则集比较算法,判断这些规则集是否等价,以达到检测出错误配置的目的.然而现有规则集比较算法,实现复杂且效率较低.针对这一问题,提出了一种基于规则交集运算的规则集比较算法.该算法首先使用规则冲突消除算法对规则集进行预处理,将规则集比较问题,转换成多维空间中的图形比较问题;然后利用规则交集运算,判断图形所占区域和颜色是否一致,进而确定规则集是否等价.理论分析和测试表明,算法能检测出规则集之间的不同点,且时空效率优于现有算法.     

多工作状态复杂供配电系统可靠性分析新方法

在航空、航天、核能和机械领域，供配电系统是提供动力的关键设备。针对多等级、多电源、备份供电方式存在多种工作状态的情况，提出了多工作状态复杂供配电系统安全可靠性分析的新方法；通过典型环节分析和典型正常工作状态定义，实现了复杂供配电系统安全可靠性分析；所提方法，便于工程实际推广应用。     

Vague集之间的相似度量及其在模式识别中的应用

讨论Vague集之间的相似度量问题 .首先 ,基于Vague集定义本身的动态趋势 ,分别给出元素相对于Vague集的隶属度与非隶属度的合理表示 ,进而提出一种新的度量Vague集之间相似程度的方法 ,并讨论其性质 .然后 ,将元素在Vague集中所呈现的三部分 :隶属度、非隶属度和不确定程度的相对重要性以及每个元素的相对重要性考虑进去 ,提出并讨论一种新的加权相似度量方法 .进一步 ,将上述Vague集之间的相似度量和加权相似度量推广到连续论域 ,得到相应度量的积分表示 ,同时指出Hong和Kim给出的度量方法是结论的特例 .最后 ,将Vague集之间的相似度量应用于模式识别