区间直觉模糊集相似度构造

从直觉模糊集相似度出发,依据区间直觉模糊集隶属度和非隶属度上下确界转化成对应的2个直觉模糊集这一思路,提出一类构造区间直觉模糊集相似度的方法,并证明它们满足相似度公理。最后,分析了2个区间直觉模糊集相似度公式在模式识别中的应用实例。     

基于包含度的区间直觉模糊粗糙集模型

利用区间直觉模糊包含度的概念建立区间直觉模糊粗糙集模型。首先,将直觉模糊集中的包含度拓展到区间直觉模糊集上,给出区间直觉模糊包含度定义和计算公式;其次,在区间直觉模糊等价关系下,基于区间直觉模糊包含度,建立了区间直觉模糊粗糙集模型,并对近似算子的重要性质进行了讨论。     

基于区间值直觉模糊集距离的多属性决策方法

针对区间值直觉模糊集上的多属性决策问题,使用区间值直觉模糊集犹豫度的概念,给出区间值直觉模糊集之间一种新的距离公式,并据以提出基于理想点法的区间值直觉模糊集多属性决策方法。最后,借助实例说明该决策方法的有效性。     

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.     

区间直觉模糊数密度加权算子及其决策应用

在多属性决策中,当属性值为区间值直觉模糊数时,考虑属性信息分布疏密程度,研究了区间值直觉模糊集数据聚类的问题,提出了新的算子——线性区间值直觉模糊数密度加权平均中间算子(IIFDWA)和积性区间值直觉模糊数密度加权平均中间算子(IIFDWGA),统称区间值直觉模糊密度加权算子.最后,将IIFDWA算子和WAA算子结合应用到多属性群决策问题中.     

基于区间直觉模糊信息系统的知识获取

主要是将包含度拓广应用到区间直觉模糊信息系统的知识获取中。首先给出区间直觉模糊集的包含度概念和公式;然后,利用区间直觉模糊集的包含度给出区间直觉模糊信息系统的知识获取的具体方法,主要包括两方面：一是获取模糊决策规则,二是对信息系统进行属性约简;最后,用实际算例说明了该方法的合理性和有效性。     

关于直觉模糊逻辑补算子

在文献[1]的基础上,利用区间值模糊集与直觉模糊集之间的关系,给出了两个新的直觉模糊逻辑补算子。并指出文[1]中的直觉线性补算子只是这两个新的补算子的一个特例。     

空间数据质量的区间直觉模糊集多属性群评价

为研究空间数据不确定性对空间数据质量评价的影响,提出用区间直觉模糊集理论和多位专家综合意见对空间数据质量进行评价。通过实例计算表明:采用区间直觉模糊集IIFHA或IIFHG算子的评价结果与得分加权函数评价方法结果一致,但区间直觉模糊集IIFHA或IIFHG算子能充分考虑空间数据质量信息自身的重要性程度,且能同时考虑肯定、否定和不确定3种不同的空间数据信息,因此,评价结果更能反映细微的差别。研究结果可为空间数据质量评价提供参考。     

基于权重为区间数的区间直觉模糊多属性决策

针对属性权重为区间数和属性值为区间值直觉模糊集的多属性决策问题,提出了一种新的基于理想解的决策方法。首先,定义了两个区间直觉模糊集的距离、属性权重与属性值之间的运算及正负理想方案;其次计算各个备选方案到理想方案的距离,通过评价指数公式判断方案的优劣;最后,通过一个具体的实例说明该方法的可行性。     

直觉模糊集的贴近度与熵的关系

基于直觉模糊集贴近度与熵的公理性定义给出了直觉模糊集贴近度与熵的几种不同的算法.并给出了如何由直觉模糊集的贴近度而建立熵,同时给出了由直觉模糊集的熵而建立贴近度的方法,说明了直觉模糊集的贴近度与熵有着必然的联系.     

区间值直觉Fuzzy集的结构

引进区间值直觉 Fuzzy集的截集的概念 ,并在此基础上给出区间值直觉Fuzzy集的分解与表现两种结构形式     

基于直觉模糊熵的多目标决策

讨论了基于直觉模糊集的多准则决策,提出了一种新的决策方法：基于直觉模糊熵的多目标决策。给出不同的直觉模糊熵用于多目标决策,并给出了基于直觉模糊熵的多目标决策具体算法。通过具体实例,说明运用不同的直觉模糊熵得出的结果基本是一致的,这说明了决策具体算法的合理性,从而说明基于直觉模糊熵的多目标决策是可行的。     

广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子及应用

针对决策指标和决策者不在同一优先级下的区间直觉梯形模糊多属性决策问题,提出了广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子,并推导出其数学表达式,研究了该算子的相关性质和一些特例,探讨了基于广义区间直觉梯形模糊优先级几何算子的多属性群决策方法;最后给出数值实例证明了算子的有效性。     

模糊数直觉模糊集的距离及其应用

定义了一种新的模糊数直觉模糊集的距离,同时给出和证明了它的两个距离公式,并通过具体的例子进行了计算。最后将一个距离公式应用到一个实例中。     

基于直觉模糊集相似度量的多属性决策方法

针对一个特定的由直觉模糊集刻划的决策问题进行研究。基于直觉模糊值的几何意义,提出一种新的直觉模糊值上的相似度量,并基于该度量提出一种直觉模糊集上的多属性决策方法。最后,以实例说明该决策方法的有效性。     

区间值Fuzzy集的生成结构

借助区间值模糊集中元素的区间指数,引入点算子,该算子将一区间值模糊集与一模糊集族联系起来.借助点算子剖析区间值模糊集的结构,用普通模糊集生成区间值模糊集,给出其两种形式的生成结构.其一是用一个普通模糊集生成一区间值模糊集,其二是两个普通模糊集共同生成一区间值模糊集.文中给出的这两种形式的生成结构对拓广区间值模糊集的应用领域将是有益的.     

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.