模糊空间中的直觉模糊粗糙近似

粗糙集和直觉模糊集的结合是一新的研究热点。在模糊近似空间中,结合模糊等价关系,构造直觉模糊粗糙近似算子,在γ算子和其余算子γ的基础上,证明了这些近似算子的性质。在模糊近似空间中,给出λ上(下)近似以及αβ-截集的λ上(下)近似,证明了它们的性质;给出直觉模糊集的粗糙度ραβA和λ水平截集的粗糙度,并讨论了其性质。     

近似空间上模糊粗糙路径的研究

在近似空间M=(U,R)上对模糊关系S粗糙化,诱导出粗糙关系S*。以此为基础构造模糊粗糙路径,给出模糊粗糙路径的相关性质,并通过构造关于S*的模糊路径矩阵,得到模糊粗糙路径的判定方法,拓宽了二元关系粗糙化方法的应用范围,为模糊粗糙路径的进一步应用奠定了理论基础。     

模糊近似空间上的粗糙模糊集的公理系统

粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效的处理不精确、不确定、含糊信息的理论,在机器学习及数据挖掘等领域获得了成功的应用．粗糙集的公理系统是粗糙集理论与应用的基础．粗糙模糊集是粗糙集理论的自然的有意义的推广．作者研究了模糊近似空间上的粗糙模糊集的公理系统,用三条简洁的相互独立的公理完全刻划了模糊近似空间上的粗糙模糊集,同时还把作者给出的公理系统与粗糙集的公理系统做了对比,指出了两者的区别．     

基于直觉模糊逻辑的近似推理方法

针对直觉模糊逻辑及命题演算,提出了利用隶属度和犹豫度计算直觉模糊逻辑命题真值的合成方法．给出了直觉模糊逻辑命题的运算规则,重点研究了基于直觉模糊逻辑的近似推理方法．该方法包括直觉模糊取式推理,直觉模糊拒武推理及直觉模糊假官推理．井推导了相关的推理合成运算公式．以具体算例验证和表明了所提出的推导方法的正确性和有效性,以及对方法进行验证的详细步骤．     

一类特殊的粗糙逻辑代数的不确定性度量

基于已有的包含度理论,在一类特殊的粗糙逻辑代数中首次引入了元素的粗糙真度,粗糙度等概念。进一步,引入了针对两个元素的粗糙相似度及粗糙包含度的概念,详细研究了它们的性质。这些概念可用于展开带有粗糙信息特征的近似推理。     

多目标模糊决策算法与应用

该文主要介绍了如何将最小(大)隶属度偏差法应用到多目标模糊决策算法中,这是解决含有模糊不确定因素的复杂决策问题的有效工具,并通过应用实例,验证算法的正确性。     

区间二型模糊相似度与包含度

相似度与包含度是模糊集合理论中的两个重要概念,但对于二型模糊集合的研究还较为少见．鉴于此,提出了新的区间二型模糊相似度与包含度．首先选择了二者的公理化定义;然后基于公理化定义提出了新的计算公式,并讨论了二者的相互转换关系;最后通过实例来验证二者的性能,并将区间二型模糊相似度与Yang-Shih聚类方法相结合,用于高斯区间二型模糊集合的聚类分析,得到了合理的层次聚类树．仿真实例表明新测度具有一定的实用价值．     

基于模糊近似度的Web文本过滤模型

从1991年诞生以来,WWW(World Wide Web)得到了迅猛的发展,它已经成为拥有约3亿用户、400万站点的巨大分布式信息空间、它包含了技术资料、商业信息、新闻报道、娱乐信息等多种类别和形式的信息,资源分布很分散,且没有统一的管理和结构。如何快速、准确地从浩瀚的信息资源中提取用户所需要的信息已经成为一个新的研究课题。WWW上最多的就是文本信息,因此Web信息处理的核心就是如何处理这些Web文档。数据挖掘和知识发现(Data Mining and Knowl-edge Discovery,DMKD)可以帮助人们从大量原始数据中挖掘出隐含的、有用的尚未发现的信息和知识,有效地解决信息丰富知识贫乏问题。因此,基于Web文本信息的挖掘作为数据挖掘的一个新主题,引起了人们的极大兴趣。Web文本信息的挖掘就是在大量训练样本的基础上,得到文本数据间的内在特征,并以此为依据在网络资源中进行有目的的信息提取。在本文中,我们首先介绍了Web文本信息的向量空间表示模型(VSM),并在此模型的基础上提出了一     

基于包含度的直觉模糊相似度量方法

针对现有文献中涉及到直觉模糊相似度量的计算公式大多是基于直觉模糊距离测度的现状,提出一种基于包含度的直觉模糊相似度量方法。借助模糊蕴涵算子和集合基数,建立了IFS包含度的一系列具体公式,揭示了IFS包含度与相似度的关系,提出了一种基于包含度的IFS相似度量方法,并以具体算例表明该方法不仅可以解决中部分存在的问题,而且为研究IFS相似度量理论开辟一个新的途径。     

直觉模糊近似推理中的可信度传播

针对直觉模糊近似推理中的可信度传播,提出计算结论可信度的相关算法。首先介绍了可信度因子的概念,分析了规则中的可信度因子传播对结论可信度的影响。然后针对直觉模糊近似推理的三种基本模式（取式、拒式、假言式）,给出了计算结论可信度值的相关公式,最后通过实例验证了算法的正确性。     

Fuzzy Production Planning and its Application to Decision Making

This paper presents new methods for solving a production-planning problem. First the modified s-curve membership function as a methodology is constructed. Then fuzzy production planning problems with vagueness parameters alpha and fuzzy objective coefficients, fuzzy technical coefficients and fuzzy resource variables are outlined. The objective of this paper is to find a satisfactory solution for optimal profit in which vagueness is playing major factor in selecting the solution. Finally a practical application of decision-making in production planning is illustrated.     

加型Pythagorean模糊偏好关系的多属性决策方法

考虑Pythagorean模糊偏好关系的多属性决策问题,提出了加性Pythagorean模糊偏好关系的多属性决策方法.基于加性一致性Pythagorean模糊偏好关系提出一种新的Pythagorean模糊权重确定模型.给出了可接受加性一致性Pythagorean模糊偏好关系的定义,并针对不满足可接受加性一致性的Pyth...     

基于Vague集的模糊决策方法

目前在智能领域中对Vague集的研究已越来越广泛与深入．并运用于决策问题中．为了更加有效地进行模糊决策，提出了一个基于Vague集的模糊决策方法．在这个方法中，对约束条件，从它出现的可能性和不出现的可能性以及未知是否出现的可能性三个方面去综合处理．使得决策更加准确和有效．还给出了一个实例说明这种基于Vague集的模糊决策方法．这个基于Vague集的模糊决策方法的提出，为决策系统提供了一个有用的工具．     

直觉对偶犹豫模糊集在多属性群决策中的应用

基于直觉对偶犹豫模糊集的定义,结合标准距离测度公式,给出了直觉对偶犹豫模糊集的Hamming距离测度公式、Euclidean距离测度公式等。给出了用以度量两个对偶模糊信息之间相关关系的相关系数、加权相关系数的公式及其相关性质。给出了用以度量直觉对偶犹豫模糊集模糊性的熵的定义,并给出了熵的计算公式。基于直觉对偶犹豫模糊集的距离测度、相关系数、熵给出了一种新的直觉对偶犹豫模糊集的多属性群决策方法,并通过实例说明了该方法的有效性。     

粗糙模糊集的构造与公理化方法

用构造性方法和公理化研究了粗糙模糊集．由一个一般的二元经典关系出发构造性地定义了一对对偶的粗糙模糊近似算子,讨论了粗糙模糊近似算子的性质,并且由各种类型的二元关系通过构造得到了各种类型的粗糙模糊集代数．在公理化方法中,用公理形式定义了粗糙模糊近似算子,各种类型的粗糙模糊集代数可以被各种不同的公理集所刻画．阐明了近似算子的公理集可以保证找到相应的二元经典关系,使得由关系通过构造性方法定义的粗糙模糊近似算子恰好就是用公理化定义的近似算子。     

论模糊概念的度量

模糊度和模糊相似度是模糊集合中模糊概念度量最常用的两种方法。根据模糊度定义,提出了几种实用方便的模糊度公式,并分析了文[3]中新模糊度公式的不正确性;同时根据模糊贴近度定义,提出了一种贴近度公式。这些新公式的引入,在模式识别等实际应用中起着重要的作用。     

基于Vague集模糊一致关系的多目标模糊决策

基于Vague集理论和模糊一致关系理论,提出了一种新的多目标模糊决策方法。这种决策方法综合考虑方案满足目标条件的可能性、不满足的可能性和未知的可能性三个方面的因素,分别对每个目标条件建立模糊优先关系矩阵和模糊一致矩阵,最后得出用于评估每种方案的真、假两方面的优度值,从支持和反对两方面来进行综合评估,给出方案的优劣程度排序,从而选出最优的方案。     

基于Vague集的多准则模糊决策方法

基于Vague集的模糊决策方法的提出，为决策系统提供了一个有用的工具．对模糊条件下的多准则决策问题，指出了采用Vague集进行多准则模糊决策的现有计分函数的不足，根据Vague集的性质提出了二种新的方案选择方法：记分函数法和加权记分函数法。对已有的Vgue集记分函数法进行了分析与联系，并通过例子阐明本文方法的有效性和优越性．