模糊数直觉模糊集的距离

定义了一种新的模糊数直觉模糊集的距离,同时给出并证明了它的一个距离公式,并通过具体的例子进行了计算。最后将这个距离公式应用到一个实例中。该实例表明,在得不到精确数据的情况下,通过所定义的模糊数直觉模糊集的距离公式,进行模糊数估计和计算,可以对商品价格进行评估。     

模糊数直觉模糊集的距离

定义了一种新的模糊数直觉模糊集的距离,同时给出并证明了它的一个距离公式,并通过具体的例 子进行了计算。最后将这个距离公式应用到一个实例中。该实例表明,在得不到精确数据的情况下,通过所定义的 模糊数直觉模糊集的距离公式,进行模糊数估计和计算,可以对商品价格进行评估。     

一种改进的直觉模糊熵度量方法及应用

针对现有直觉模糊熵定义中约束条件存在的差异以及熵度量中存在的与实际和直觉不相符合的地方进行对比分析,提出一种改进的直觉模糊熵公理化定义,在此基础上构造了一个新的直觉模糊熵公式。算例分析表明,所提出的熵公式能够更充分反映直觉模糊集的不确定性。最后将提出的熵公式应用于解决权重未知的直觉模糊多属性决策问题。     

直觉三角模糊数距离及其在多属性决策上的应用

研究了直觉三角模糊数的距离问题。针对现有距离公式存在的不足,提出了一种新的衡量直觉三角模糊数距离的公式。同时,定义了直觉三角模糊数的相似度以及直觉三角模糊数向量之间的距离和相似度的计算公式,完善了直觉三角模糊数理论。最后,将直觉三角模糊数距离测度应用到多属性决策中,并用算例说明其可行性和实用性。     

直觉模糊代数理想和直觉模糊商代数

引入了直觉模糊代数理想和直觉模糊商代数的概念 ,讨论了它们的一些性质 ,给出了直觉模糊代数理想的刻画     

基于新模糊数的模糊距离的多属性决策方法

研究了属性值为模糊数的多属性决策问题,定义了一个新的三角模糊数模糊距离公式,利用此距离公式,提出了一种解决属性值为模糊数的多属性决策问题的新方法,该方法简单,计算量小,为解决多属性决策问题提供了一个新途径.     

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。     

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。     

基于区间直觉模糊数的水利工程评标研究

针对水利工程评标过程中各个评价指标存在信息的模糊性,设计两个步骤予以解决:一、根据水利工程评标中普遍使用的指标体系,运用专家打分法确定各评价指标的权重;二、建立区间直觉模糊矩阵,结合加权Hamming距离的概念,以备选方案与正、负理想解的综合距离为综合标准来对方案进行优选。该方法将评价信息进行量化处理,减少了由于主观因素引起的误差,使结果更加客观准确。以一个水利工程评标为例进行分析,计算结果最佳方案(即最优投标单位)是A4,最劣的方案为A1,表明利用该模型对水利工程评标中的各投标方案进行优选具有一定的操作性,而且利用该方法得出的评价结果与实际情况比较一致。     

从模糊集到直觉模糊集相似度的构造方法

直觉模糊集的相似度是直觉模糊集的一个重要研究内容。从模糊集相似度角度,提出直觉模糊集相似度的一些构造方法。基于模糊集的相似度得到直觉模糊集的隶属度与非隶属度的相似度,进而提出从模糊集相似度构造直觉模糊集相似度的方法;利用已有的模糊集相似度公式,得到了17个新的直觉模糊集相似度;通过一个例子演示新相似度在模式识别方面的应用。     

模糊数值直觉模糊群的性质

通过模糊数值直觉模糊集定义模糊数值直觉模糊群,讨论模糊数值直觉模糊群的一些运算,研究它 的一些性质并加以证明。随后在两个非空有限经典群同态意义下,证明这种模糊数值直觉模糊群的像仍是模糊数 值直觉模糊群。     

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。     

粗糙直觉模糊集的不确定性分析

基于粗糙直觉模糊集的基本概念和模糊熵的公理化定义,给出了直觉模糊集粗糙隶属函数的定义并讨论其基本性质,再利用粗糙隶属函数的直觉模糊熵,给出了粗糙直觉模糊集的不确定性度量,并讨论了度量的一些相关性质。     

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。     

区间直觉模糊集的分解定理

引入了区间直觉模糊集截集的概念,讨论了其有关性质,并给出了关于区间直觉模糊集的分解定理.进一步丰富了模糊集的理论基础.     

关于直觉模糊子群的注记

在K.Atanassov引进的直觉模糊集概念的基础上,引入了直觉模糊子半群、直觉模糊幺半群和直觉模糊子群的概念,并利用直觉模糊集的逆集、直觉模糊集的乘积概念,讨论了直觉模糊子群的若干性质。同时,利用直觉模糊集的截集特征刻画了直觉模糊子群。     

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。