直觉模糊信息系统的规则提取方法

规则获取是直觉模糊推理系统面临的难题之一。针对直觉模糊环境下的规则提取问题,首先给出直觉模糊信息系统的定义,分析决策属性与条件属性及条件属性对应的语言值之间所蕴含的直觉模糊逻辑关系,以此构造信息系统的逻辑关系。进而,通过融合信息系统中具有相同决策值的数据行所表达的决策规则信息,给出包含置信度和非置信度的直觉模糊规则可信度计算方法,并分两种情况讨论基于直觉模糊可信度的规则筛选方法。在此基础上提出直觉模糊信息系统的规则提取算法,最后用具体算例验证了算法的可用性和有效性。     

基于粗糙概念格的属性约简及规则获取

基于粗糙集和概念格理论进行结合,给出了决策背景下的多属性约简与规则提取方法。为此,针对决策背景的辨识矩阵和辨识函数给出了决策背景属性约简的具体属性约简方法;在此基础上得到了决策背景下的规则提取与属性约简方法,并通过实例表明了该约简方法的可行性与有效性．     

区间直觉模糊连续熵及其多属性决策方法

提出了区间直觉模糊连续熵,并且研究了一种新的处理区间直觉模糊多属性决策问题的方法。基于连续有序加权平均（COWA）算子,给出了区间直觉模糊连续熵的概念,并且证明了区间直觉模糊连续熵满足区间直觉模糊熵的公理化定义的四个条件。在此基础上,针对属性权重信息完全未知的决策问题,通过衡量每一属性所含的信息量来确定属性权重。依据备选方案与理想方案间的加权相关系数,给出了一种新的区间直觉模糊多属性决策方法。实验结果验证了新的决策方法的可行性和有效性。     

PID参数整定的多属性决策模糊推理方法

关于控制系统优化设计问题,PID控制在过程控制中被广泛采用.但在实际应用中系统参数整定问题一直是一个尚未很好解决的难点.随着专家系统技术的发展并应用到自动控制领域,给PID控制器参数整定提供了新的思路.为了构造PID参数整定的专家系统,提出了一个采用多属性决策的模糊推理方法.针对控制器的多属性性能指标,建立了结构化模糊产生式规则的模糊知识表达方法,定义了模糊匹配度,给出了相应的多属性决策模糊推理方法,实例分析说明了所提方法的有效性.     

三角直觉模糊决策的权重函数方法

研究了属性值为三角直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于权重函数的决策方法。给出了三角直觉模糊数的定义、运算法则和截集;定义了三角直觉模糊数关于隶属函数和非隶属函数的精确值和模糊度,以及精确值的指标和模糊度的指标,给出了三角直觉模糊数的排序方法,并将其应用到属性值为三角直觉模糊数的多属性决策问题中;给出了属性值为三角直觉模糊数的多属性决策的步骤;通过数值算例分析和验证了该方法的有效性。     

基于扰动优势关系的直觉模糊三支决策方法

针对现有直觉模糊优势关系要求过于严格，以及评价信息损失较大和利用不全的问题，利用直觉模糊集之间的扰动度提出了符合直觉模糊特点的直觉模糊扰动优势关系。进而得到比等价类要求更低的扰动优势类，从而更大程度利用评价信息，紧接着讨论了优势类的相关性质。随后针对现有直觉模糊三支决策方法中的条件概率用实数表示导致不确定信息丢失问题，基于扰动优势关系提出了用直觉模糊数表示的条件概率的计算方法，并且给出了三支决策以及多属性决策规则。通过算例验证了该方法的有效性，并对优势程度和风险规避系数进行了灵敏度分析。     

基于交叉熵的ITFN的多属性决策方法

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于交叉熵的决策方法。给出期望值的方法将直觉梯形模糊数转化为直觉模糊数,进而提出直觉模糊数的交叉熵等概念及相关性质。基于各方案与正理想方案的总区别信息最小化原则,建立非线性模型,求出属性权重。用实例说明该方法的有效性。     

优势关系下直觉模糊目标信息系统的上近似约简

传统的粗糙集理论对决策属性值为直觉模糊数的直觉模糊目标信息系统不能直接属性约简.文中在直觉模糊目标信息系统中引入优势关系,基于优势关系定义条件属性集的上近似决策协调集,给出上近似约简的判定定理,建立该信息系统条件属性集的上近似约简模型,并给出上近似约简的算法步骤.在决策属性值为直觉模糊数的一些目标信息系统中,利用条件属性集的上近似约简,可得到更为简洁的决策规则.最后给出一个实例验证算法的有效性.     

基于粗糙集的直觉模糊TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为直觉模糊信息且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于粗糙集的直觉模糊TOPSIS多属性决策方法.首先给出了直觉模糊信息的正、负理想点的求法,根据属性值与理想点的贴近度和给定的阈值求得判断矩阵,再根据判断矩阵对属性约简,确定各属性的权重,最后依据TOPSIS思想计算各方案与理想点的加权贴近度,得到方案的排序,并通过算例的分析比较验证了此方法的有效性.     

直觉梯形模糊数MADM问题的灰色关联分析法

针对属性权重信息完全已知且属性值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析方法。首先给出了直觉梯形模糊数的定义、距离和性质,然后依据传统的灰色关联分析法的基本思想建立了直觉梯形模糊数多属性决策问题的决策步骤。最后给出了一个实例分析,其结果表明了该方法的实用性和有效性。     

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。     

空袭目标类型的直觉模糊识别

针对目标识别中的不确定性问题,提出一种基于直觉模糊多属性决策的识别方法.首先,定义直觉模糊集之间的可能度,并提出了基于可能度的直觉模糊集排序方法;然后,建立了目标类型识别模型,在用直觉模糊集表达目标特征模糊测量信息的基础上,提出了基于直觉模糊有序加权几何平均算子的多属性决策方法.最后的应用实例表明,所提出的方法是有效的,并易于编程实现,具有较强的实用性.     

Fuzzy multiattribute group decision making based on intuitionistic fuzzy sets and evidential reasoning methodology

In this paper, we propose a new fuzzy multiattribute group decision making method based on intuitionistic fuzzy sets and the evidential reasoning methodology. First, the proposed method uses the evidential reasoning methodology to aggregate each decision maker’s decision matrix and the weights of the attributes to get the aggregated decision matrix of each decision maker. Then, it uses the obtained aggregated decision matrices of the experts, the weights of the experts and the evidential reasoning methodology to get the aggregated intuitionistic fuzzy value of each alternative. Finally, it calculates the transformed value of the obtained intuitionistic fuzzy value of each alternative. The smaller the transformed value, the better the preference order of the alternative. The proposed method can overcome the drawbacks of the existing methods for fuzzy multiattribute group decision making in intuitionistic fuzzy environments.     

Some induced intuitionistic fuzzy aggregation operators applied to multi-attribute group decision making

In this paper, we define various induced intuitionistic fuzzy aggregation operators, including induced intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging (OWA) operator, induced intuitionistic fuzzy hybrid averaging (I-IFHA) operator, induced interval-valued intuitionistic fuzzy OWA operator, and induced interval-valued intuitionistic fuzzy hybrid averaging (I-IIFHA) operator. We also establish various properties of these operators. And then, an approach based on I-IFHA operator and intuitionistic fuzzy weighted averaging (WA) operator is developed to solve multi-attribute group decision-making (MAGDM) problems. In such problems, attribute weights and the decision makers' (DMs') weights are real numbers and attribute values provided by the DMs are intuitionistic fuzzy numbers (IFNs), and an approach based on I-IIFHA operator and interval-valued intuitionistic fuzzy WA operator is developed to solve MAGDM problems where the attribute values provided by the DMs are interval-valued IFNs. Furthermore, induced intuitionistic fuzzy hybrid geometric operator and induced interval-valued intuitionistic fuzzy hybrid geometric operator are proposed. Finally, a numerical example is presented to illustrate the developed approaches.     

Enhancing PROMETHEE method with intuitionistic fuzzy soft sets

The notion of intuitionistic fuzzy soft sets (IFSSs) provides an effective tool for solving multiple attribute decision making with intuitionistic fuzzy information. The most crucial issue in decision making based on IFSSs is how to derive the ranking of alternatives from the information quantified in terms of intuitionistic fuzzy values. In this study, we propose a new extension of the preference ranking organization method for enrichment evaluation (PROMETHEE), by taking advantage of IFSSs. In addition to presenting a myriad of new notions, such as intuitionistic fuzzy membership (or nonmembership) deviation matrices, intuitionistic fuzzy membership (or nonmembership) preference matrices, and aggregated intuitionistic fuzzy preference matrices, we put more emphasis on the construction of three distinct preference structures and related utility functions on the corresponding weakly ordered sets by considering the positive, negative, and net flows of the alternatives based on the aggregated intuitionistic fuzzy preference matrix. We present a new algorithm for solving multiple attribute decision-making problems with the extended PROMETHEE method based on IFSSs. Moreover, a benchmark problem concerning risk investment is investigated to give a comparative analysis and show the feasibility of our approach.     

Mamdani模糊推理算法的直觉化扩展

对Mamdani模糊推理算法进行了直觉化扩展。首先将Mamdani定义的模糊关系R_c进行直觉化扩展;然后推出了其对应的直觉模糊取式推理算法和直觉模糊拒式推理算法;最后以具体算例叙述了推理计算过程中的细节,验证了该方法的正确性和有效性依据直觉准则对其性能进行了评价。     

基于直觉模糊集和证据理论的群决策方法

针对属性值和权重均为直觉模糊数的多属性决策问题,提出一种基于直觉模糊集和证据理论的群决策方法.首先,对专家给出的每个方案的属性值和属性权重进行证据合成,在此基础上合成每个方案的所有属性值;然后,基于直觉模糊集相似度确定专家的相对权重,修正方案证据,并合成所有专家证据,得到方案的信任区间,根据信任区间的大小对方案进行排序;最后,通过数值案例验证了所提出方法的有效性和合理性.     

一种新的区间直觉模糊熵及其应用

提出了区间值直觉模糊集的区间直觉模糊交叉熵,这种交叉熵充分考虑了区间值直觉模糊集的隶属度,非隶属度以及犹豫度。给出一种区间值直觉模糊集的区间直觉模糊熵的公理化体系,并且基于直觉模糊交叉熵公式给出一种区间直觉模糊熵的具体测度公式。利用区间值直觉模糊集的加权相关系数,将提出的熵公式应用于解决属性权重完全未知的区间直觉模糊多属性决策问题。     

基于若干直觉模糊关系的近似推理方法

通过定义一种直觉模糊加法算子,修正Ra的直觉化,研究直觉模糊三角模及其剩余蕴涵算子。将Mizumoto定义的系列模糊关系自然地扩展为直觉模糊关系,通过算例,从8个方面量化比较研究了9种基于不同直觉模糊关系的推理性能,对于直觉模糊假言推理和直觉模糊拒取式推理,Rs, Rg和Rgg都是性能比较好的直觉模糊关系,Rsg, Rm, Ra和Rgs次之,Rc, Rss性能最差。