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.     

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。     

基于区间值相似度集合的区间值近似推理

在引入区间值相似度集合概念的基础上,给出基于区间值相似度集合的区间值近似推理的数学模型,并研究了其相关性质和推理算法,最后通过实例验证其推理算法的可行性与有效性。     

基于模糊区间优化的模糊推理故障诊断方法

提出一种基于模糊区间优化三角均分的模糊规则生成方法.在获取故障样本之后,通过基于故障识别率最佳准则的寻优过程,确定模糊区间均匀划分数的下确界.在此基础上,利用所提出的改进型DM算法提取模糊规则,最终构建出模糊推理故障诊断系统.与模糊区间划分数低于该下确界的模糊推理系统相比,利用该方法能保证在所生成模糊规则数较少的情况下,使构建的推理系统具有更高的故障识别率和诊断准确率,同时避免了人为确定模糊区间划分数时所带来的盲目性.最后,在轨道电路该类复杂模拟电路常见硬故障的诊断实例中,说明了新方法的有效性.     

区间值Fuzzy矩阵

在区间值Fuzzy集的理论上,定义了区间值Fuzzy矩阵与[λ1,λ2]—截矩阵,并讨论了它们的基本性质与运算.     

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。     

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。     

区间值函数和Fuzzy值函数的积分收敛（Ⅱ）

给出了区间数和Ｆｕｚｚｙ数的一种距离，并在这种距离下，给出了区间值函数和Ｆｕｚｚｙ值函数的５种收敛定义，接着讨论了点值函数，区间值函数和Ｆｕｚｚｙ值函数的５种收敛之间的关系。得到了一些有意义的结论，最后，给出几乎一致收敛和依测度收敛的积分收敛定理。     

区间值函数与模糊值函数的RS积分

定义了区间值函数的ＲＳ积分,并利用它来定义模糊值函数的ＲＳ积分,给出了这种积分的一些性质。     

基于可能度的区间直觉模糊数排序方法及其在决策中的应用

根据区间直觉模糊数的隶属度与非隶属度的代数和与差,定义一种用区间数表达的得分函数和精确函数, 并利用本文定义的得分函数和精确函数给出区间直觉模糊数大小的可能度,然后基于可能度提出区间直觉模糊数的一种新的排序方法。最后,基于这种新的排序,给出了区间直觉模糊信息环境下的多属性决策方法,并用数值算例说明该方法的可行性和有效性。       

基于区间模糊匹配函数的数据清洗算法研究及其在问卷调查中的应用

数据清洗是保证数据质量的重要步骤. 由于人类的活动通常带有一定的主观性与情绪性,因此现实中部分数据往往存在不合理性甚至错误. 而此类不合理数据常具有不确定性、模糊性与隐藏性,这给数据清洗带来了困难. 传统的数据清洗方法对此类数据难以充分发挥作用. 结合区间值模糊集理论与匹配函数提出一种区间模糊匹配函数方法,构建区间模糊匹配算法来清洗数据、提高数据质量,并将其应用在问卷调查数据中. 实验结果表明本算法具有较高的准确度及运行效率,适应处理数据中的不合理数据.     

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。     

基于模糊加权论证方法的模糊神经网络

在‘Mamdani'论证方法的基础上提出改进的模糊加权推理方法.模糊神经网络是以改进模糊加权论证方法为基础发展起来的.网络加权和成员函数最优化的相互匹配在应用发展规则系统的条件下进行.模糊规则可根据网络加权而获得,网络模型的有效性和最优化程度可以由仿真实验检验.     

区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量

利用模糊熵工具将近似集的不确定性度量方法应用在区间直觉模糊信息系统中,给出了区间直觉模糊近似算子的不确定性度量公式.通过在区间直觉模糊近似空间中定义一对新的区间直觉模糊上、下近似算子,将模糊粗糙隶属函数的定义推广到了区间直觉模糊集的粗糙隶属函数;然后利用区间直觉模糊粗糙隶属函数的模糊熵,定义了区间直觉模糊粗糙集的熵;进而解决了区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量问题,并讨论了度量的一些相关性质,以此说明定义的合理性.     

熵权灰色关联分析法的区域E—E—S协调评价

区域经济社会环境的可持续协调发展已成为研究的热点．本文运用灰色系统理论的关联分析方法建立经济环境社会结构协调度定量评价的模型,引入熵权法客观赋值．根据各个指标的变异程度,引用信息熵所反映的数据本身效用值来计算指标的权重系数,有效的避免了由于人的主观因素而影响的权重分配偏差．以陕西省彬县为例进行实证研究,依据研究结果提出相应的对策建议．     

一类归纳加权函数系

用x≥1上连续非负严格单调的无界函数u构造了一类归纳加权函数系,并给出了它们的一个判断条件.由此得的归纳加权函数系可被用于解析函数的加权代数中问题的讨论.     

单位球上加权Bloch空间上的复合算子

φ是Cn中单位球B到自身的全纯映射,该文讨论了对于单位球定义加权Bloch空间Bp,qlog上的复合算子,0p,q∞,通过全纯函数φ的特征,给出cφ在Bp,qlog上有界性和紧性的充要条件。     

基于加权样本的FCM快速算法研究

为改进FCM算法在处理大样本集聚类时速度慢、耗时多的缺点,根据样本在特征空间中的特征值分布情况,引入等价样本和样本加权概念,在此基础上提出了FCM（Fuzzy C-Means）的快速算法一般形式：WFCM（Weighted Fuzzy C-Means）算法.理论上证明了WFCM算法和FCM算法对样本集分割的等价性,并且,WFCM在运算性能方面明显优于FCM算法.而两个算法在灰度图像分割上的例子验证了WFCM算法的快速性和有效性.