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。     

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     

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。     

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。     

基于未知度的Vague集相似度量新方法

分析了现有的相似度量方法,指出影响Vague集相似度量的因素和衡量Vague集相似程度的必要参数,为研究Vague集相似度量提供了参考,提出了一种新的Vague集相似度量的方法,通过实验结果表明,新的方法区分能力高,而且有更好的度量效果.     

基于Vague集模糊量化的图像检索算法

为了提高图像的检索效果,提出了基于Vague集模糊量化的图像检索算法。该算法首先在色调-饱和度-亮度(hue saturation value,HSV)空间中划分模糊区域,并建立每个区域的梯形隶属度函数;其次,通过梯形隶属度函数得到任意颜色在模糊区域的Vague隶属度,进而将该Vague隶属度转化为包含中立度信息的Fuzzy值,并对该Fuzzy值加权得到新的量化值,从而得到颜色直方图;最后,将原图平滑处理,并与原图直方图结合得到广义直方图,通过欧氏距离进行相似匹配得到检索结果。实验采用Corel1000图像库,选取花作为检索的目标图像,结果显示,非均匀量化算法,模糊量化算法和改进算法的查准率分别为62.5%,72.5%,75%;查全率分别为25%,29%,30%。采用3种算法分别检索主目标明确和主目标不明确的图片,结果显示,改进算法与非均匀量化算法,模糊量化算法相比,检索效果较好。     

基于区间值Vague集的多目标模糊决策方法

介绍了一种新的模糊集合即区间值Vague集，此集合把Vague集的肯定与否定隶属度函数值采用区间值表示，使其表达不确定数据的形式更灵活，并研究在此种集合下多目标的模糊决策问题，采用评价函数和记分函数进行决策。     

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。     

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.     

基于相似度的区间数群决策方法

针对属性值为区间数的多专家多属性群决策问题,首先,给出了一个度量区间数相似度的新公式,然后研究了相似度一些优良的性质,提出了一种基于相似度的区间数群决策方法,并给出了决策的具体实施步骤.该方法利用OWA算子集结群体专家意见,通过各方案与正、负理想方案的比较,实现对决策方案的排序.最后,通过算例分析验证了该方法的可行性和合理性.