基于覆盖的直觉模糊粗糙集

通过直觉模糊覆盖概念将覆盖粗糙集模型进行推广,提出一种基于直觉模糊覆盖的直觉模糊粗糙集模型.首先,介绍了直觉模糊集、直觉模糊覆盖和直觉模糊逻辑算子等概念;然后,利用直觉模糊三角模和直觉模糊蕴涵,构建两对基于直觉模糊覆盖的下直觉模糊粗糙近似算子和上直觉模糊粗糙近似算子;最后,给出了这些算子的基本性质并研究了它们之间的对偶性.     

直觉模糊统计判决与决策

针对统计判决与决策中存在的模糊性,给出了模糊性直觉模糊集的解决方案.首先提出直觉模糊事件概率的概念,在定义直觉模糊t模及s模的基础上给出直觉模糊事件概率所满足的基本性质,并证明了直觉模糊乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式;然后根据所给出的直觉模糊概率所满足的性质,并依据信息源类型的不同,详细分析了直觉模糊统计判决与决策的方法;最后通过一个投资问题验证了该方法的有效性.     

基于加权可能性均值的直觉梯形模糊集矩阵博弈求解方法

针对支付值为直觉梯形模糊数（ITFN）的矩阵博弈求解问题,提出了一种基于加权可能性均值的求解方法.定义了ITFN新的运算法则,并引入ITFN的下、上加权可能性均值和加权可能性均值的概念,根据加权可能性均值给出了ITFN新的排序方法;运用新的排序方法,将求解局中人最优策略问题转化为求解双目标线性规划问题.实例分析验证了所提出方法的可行性和有效性.     

直觉模糊知识粒的分解与合成研究

针对近似空间笛卡尔积粗糙集模型及其可分解性问题,采用直觉模糊三角模算子构成新的直觉模糊积近似空间,研究了基于直觉模糊知识粒下积粗糙集模型的分解及合成问题.首先,运用直觉模糊三角模运算构造出新的直觉模糊关系,验证了其符合等价关系的条件,并给出新的等价关系的算法原理;其次,构建了直觉模糊积粗糙集模型,对其模型结构及数学特性...     

基于蕴涵的区间值直觉模糊粗糙集

提出一种基于区间值直觉模糊蕴涵的区间值直觉模糊粗糙集模型.首先,介绍了区间值直觉模糊集、区间值直觉模糊关系和区间值直觉模糊逻辑算子的概念;然后,利用区间值直觉模糊三角模和区间值直觉模糊蕴涵,在区间值直觉模糊近似空间中定义了区间值直觉模糊集的上近似和下近似;最后,给出并证明了这些近似算子的一些性质.     

直觉模糊S-粗决策模型及应用

基于直觉模糊S-粗集理论,提出双向直觉模糊S-粗决策模型.首先给出指标值的量化方法,将目标矩阵进行标准化处理.其次,建立直觉模糊S-粗决策的上一决策和下一决策优化模型,并给出直觉模糊S-粗决策算法及详细步骤.最后,以空袭目标为例,详细研究了目标威胁程度评估过程.结果表明,直觉模糊S-粗决策模型能够综合处理决策因素的定性与定量因素,得到的决策结果综合性能最优.所得的排序结果真实、准确地反映了实际情况.     

基于直觉模糊数的信息不完全的多准则规划方法

定义了直觉模糊数和直觉梯形模糊数及其期望值.针对权系数信息不完全确定和准则值为直觉梯形模糊数的多准则决策问题,提出了信息不完全确定的直觉梯形模糊多准则决策的规划方法.该方法利用权系数的不完全信息构造方案集综合期望值的最优线性规划模型,求解该模型得到各准则的最优权系数,进而得到各方案综合期望值的区间数.利用区间数可能度法对其进行比较,得到整个方案集的排序.实例分析说明了该方法的有效性和可行性.     

基于直觉模糊熵的目标函数聚类

针时将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类具有的重要的理论和应用价值,研究了直觉模糊熵的基础上,提出了一种基于直觉模糊的聚类目标函数的思想.利用拉格朗日定理推导了目标函数参数求解,并给出了基于直觉模糊熵的聚类算法.通过典型试验表明基于直觉模糊熵的目标函数聚类提高了聚类的准确率,性能优于模糊聚类.     

直觉模糊粗糙推理的规则库完备性研究

针对规则库检验问题,提出了直觉模糊粗糙规则库的完备性检验方法.首先,引入直觉模糊粗糙集的概念,给出了直觉模糊粗糙规则库的完备性定义;其次,针对直觉模糊粗糙规则库的完备性,提出了完备性检验算法,指出如何设计规则库才能满足完备性要求;最后,通过实例验证了算法的合理性和有效性.     

语言值直觉模糊二元组表示模型

基于语言真值直觉模糊格,提出一种语言值直觉模糊二元组表示模型.讨论模型中语言值直觉模糊对的运算及其性质.给出语言值直觉模糊聚合算子,即语言值直觉模糊算术平均算子和语言值直觉模糊加权平均算子,实现语言值直觉模糊对的聚合,减少语言值直觉模糊对聚合过程中的信息损失.将此方法用于模糊模式识别中,并以疾病诊断识别过程说明该方法在具有正反两面证据的模糊环境下的有效性.     

求解支付值为区间直觉模糊数的矩阵对策的线性规划方法

提出了支付值为区间直觉模糊集的矩阵对策定义及其解的概念, 将求解局中人的极大-极小与极小-极大策略问题转化为求解一对辅助的非线性多目标规划, 进而转化为一对易于求解的原始-对偶线性规划. 数值实例表明了所提方法的有效性和实用性. 所提出的区间直觉模糊集矩阵对策理论与方法既是对经典矩阵对策理论的发展, 又可为解决其他带有区间直觉模糊信息的对策问题提供新的途径.

     

一种改进的直觉模糊熵公理化定义和构造公式

针对现有的直觉模糊熵的公理化定义和构造公式未能全面体现直觉模糊集模糊性的缺陷进行分析, 提出一种改进的直觉模糊熵的公理化定义, 据此构造一个新的直觉模糊熵的计算公式, 并将该公式与现有直觉模糊熵公式进行比较. 算例分析表明, 所提出的熵公式能够更充分地反映直觉模糊集的不确定性和未知性程度.

     

基于改进熵和新得分函数的区间直觉模糊多属性决策

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题, 提出基于改进的区间直觉模糊熵和新得分函数的决策方法. 首先, 利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重; 然后, 利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息, 得到各备选方案的综合属性值, 进而指出现有得分函数存在排序失效或排序不符合实际的不足, 同时给出一个新的得分函数, 并以此对方案进行排序; 最后, 通过实例表明了所提出方法的有效性.

     

基于线性IFTS 的弹道中段目标融合识别方法

针对弹道中段目标识别时间资源有限的问题,提出一种基于线性直觉模糊时间序列的目标融合识别方法.新模型通过直觉模糊线性相关函数表征弹道中段目标识别信息的实时模糊变化特性,构建目标识别结果的时序变化模型,将目标识别转换为直觉模糊时序变量间的寻优拟合问题,缩短了目标正确识别时间,提高了系统的识别效率.最后通过仿真实例验证了所提出方法的有效性和优越性.     

基于BP算法的IFPN参数优化方法

针对直觉模糊Petri 网(IFPN) 模型自学习能力差的缺陷, 将神经网络中的BP 误差反传算法引入IFPN 模型 的参数寻优过程, 提出一种基于此的参数优化方法. 该算法通过建立变迁点燃和直觉模糊推理的近似连续函数, 摆脱 了参数对经验的依赖, 更加符合实际系统的需求, 同时使得IFPN 具有较强的泛化能力和自适应功能, 推理结果更加 准确可信. 最后通过典型实例验证了该参数优化方法的有效性和优越性.

     

一种新的区间直觉模糊集决策方法: 区间证据组合的角度

基于证据理论,提出一种新的区间直觉模糊集决策模型.首先采用区间直觉模糊集表示属性值,将区间直觉模糊数转换为区间BPA;然后利用基于区间数的组合规则进行融合;最后将融合后的区间BPA转换为经典BPA用于决策,可直接方便地实现多属性数据的融合.该模型的优点在于:简单直观,能更有效地反映原始信息的不确定度;通用性好,可以推广到其他区间直觉模糊集的应用领域.算例结果表明了所提出模型的有效性.     

区间直觉模糊信息下的双向投影决策模型

研究权重完全未知、评价信息为区间直觉模糊数的多准则决策问题. 考虑犹豫度影响, 给出备选方案与正理想方案、负理想方案形成的向量表达方式, 提出一种针对区间直觉模糊信息的向量投影测度方法; 构建基于方案投影总偏差最小的非线性规划准则权重确定模型; 给出基于方案投影的相对贴近度测算公式, 并以此对方案进行排序. 最后通过算例对比分析表明了所提出方法的有效性和可行性.

     

面向偏好冲突的直觉模糊多属性群体决策方法

针对偏好具有冲突性且权重信息完全未知的直觉模糊多属性群体决策问题, 提出一种基于多目标决策的求解方法. 首先, 建立以决策方案差异程度和决策成员偏好冲突程度为目标函数的多目标决策模型; 然后, 利用极小极大方法求解该模型, 得到各方案的属性权重和决策成员权重, 据此确立最优方案; 最后, 通过数值算例表明了该方法的有效性.

     

基于TOPSIS 的区间直觉模糊数排序法

基于传统的逼近理想解排序法(TOPSIS) 思想, 运用区间直觉模糊数的欧氏距离, 给出区间直觉模糊数相对于最大区间直觉模糊数的贴近度公式, 并给出区间直觉模糊数贴近度所具有的优良性质, 这些性质表明贴近度作为排序指标是合理的. 通过与文献中有关区间直觉模糊数排序法的对比分析, 表明基于贴近度的排序方法具有更高的区分能力. 运用新的排序指标提出一种区间直觉模糊多属性决策方法, 并通过实例表明了所提出方法的有效性．