基于Vague集的多目标决策

通过研究Vague集合转化为Fuzzy集的不同方法,采用将Vague集转化为Fuzzy集的方法来研究多目标决策问题,提出了基于Vague集的简化的模糊多目标决策算法,并通过实例验证了算法的有效性。     

边界不确定信息的处理—Fuzzy集和Vague集

Fuzzy集和Vague集都可用于边界不确定信息的处理。文章首先研究了这两种集合间的关系、性质,提出了Fuzzy集和Vague集的边界不确定性都可用犤0,1犦上的一个子区间来进行描述的思想。然后基于一些Vague集相似度量的思想,提出了一种求Fuzzy集和Vague集的相似性度量方法,并建立了基于Fuzzy集和Vague集度量方法的统一模型,该模型在这两种集合相似性度量上是等价的,并给出了该模型满足的性质。     

二元截集下Vague集的表现定理及扩展原理

在Fuzzy集和Vague集理论的基础上,根据二元截集下集合套的概念和Vague集的分解定理,得出新的Vague集的表现定理、扩展原理,并且讨论了相关的代数性质,清楚地表现了经典集与Vague集之间的联系。     

基于一般二元关系下的粗糙Vague集

本文研究了一般关系下Vague集合的近似问题，建立了一般关系下粗糙Vague近似的框架。在分析经典的粗集理论、模糊集理论、Vague集理论三者关系的基础上，提出了一般关系下粗糙Vague集的概念，并定义了粗糙Vague近似算子，讨论了粗糙Vague的性质。本文的结果对进一步开展粗糙集Vague集的研究具有一定的意义。     

Vague软集的分解定理、表现定理和扩张原理

基于现有关于Vague软集的研究以及Fuzzy集与经典集合之间的关系,定义了Vague软集截集和集合套的概念。进而给出Vague软集的分解定理、表现定理和扩张原理的定义,以及其相关性质的数学证明。由此构建出Vague软集与经典软集之间的联系。     

基于Vague集BP网的应急救援物资需求模式识别

为了解决应急救援物资需求模式识别中的不确定信息、特别是未知度信息的处理问题,将Vague集引入经典的BP网。研究Vague集信息转化为Fuzzy集信息的方法,给出Vague值转化为Fuzzy值遵循的一系列准则。据此,提出确定隶属度函数的方法;设计四层多输出的基于Vague集BP(VBP)网的拓扑结构;给出VBP网的具体实现步骤。实验表明,与经典BP网、基于经典模糊化公式的VBP网相比,采用所提出的VBP网,具有较高的测试精度。     

Vague集转化为Fuzzy集的新方法

结合Vague集理论及投票模型下的解释,对Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了分析,指出已有方法存在的不足之处,提出了一种Vague集转化为Fuzzy集的新方法,并证明了该方法的有效性。     

关于Vague集向模糊集转化的一种新方法

文章介绍了Vague集与Fuzzy集的特点,结合Vague集理论及投票模型下的解释,对Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了分析,指出已有方法的不足,根据Vague集的三维表示图直观地提出了一种新的有效方法,并通过实例说明了该方法的有效性和直观性。     

Vague集向Fuzzy集转化的方法分析

介绍了Vague集与Fuzzy集的特点,结合Vague集理论及投票模型下的解释,对Vague集向Fuzzy集转化的多种方法进行了分析,指出已有方法的不足,根据Vague集的三维特性并结合人的心理变化情况首次直观地提出一种新的有效非线性方法,并通过实例说明该方法的正确性和直观性。     

Vague集向Fuzzy集转化的两种新方法

指出了陈玉明等提出方法存在的不足之处,结合Vague集理论及投票模型下的解释,给出了Vague集向Fuzzy集转化时应满足的约束条件,提出了Vague集向Fuzzy集转化的两种新方法,并说明了其有效性。     

一种Vague集向Fuzzy集转化的新方法

基于Vague集理论及投票模型下的解释,介绍了Vague集向Fuzzy集转化的一些方法,并指出了这些方法的不足,在此基础上提出了一种新的转化方法,并证明了该方法的有效性,实例表明该方法比已有的方法更合理。     

模糊信息处理中Vague集向模糊集转化的一种方法

在模糊信息处理中,针对模糊信息未知度的度量,结合Fuzzy集和Vague集的特点,以投票模型为例,对Vague集向Fuzzy集转化的方法进行分析,说明均值法与比例法存在的问题,提出一种新的有效转化方法,并通过实例说明其有效性。     

关于“Vague集向Fuzzy集的转换函数”的注记

结合Vague集理论及投票模型下的解释,对“Vague集向Fuzzy集的转化函数”进行了分析,指出了其存在的不足之处,提出了两种Vague集转化为Fuzzy集的新方法,并证明了其有效性。     

Vague软集的一些代数性质

基于Vague集和软集现有理论以及Vague集思想与软集思想之间的联系,初步提出了Vague软集的狭义交、狭义并、相对补运算的概念,并在此基础上分别研究了这些运算的若干代数性质。     

同Vague谓词命题的概率逻辑

基于对Vague（或Fuzzy）概念的一种新的认知,使用随机集和概率论,引入了论域表达式及其适当测度的概念。进一步地,通过引入同Vague谓词命题及其他们真的概率（简称概率真度）的概念,提出了一种新的非经典命题逻辑,称为同Vague谓词命题的概率逻辑,并提供了其逻辑规律。其逻辑规律表明它与经典逻辑具有优良的和谐性。比较了同Vague谓词命题的概率逻辑与模糊逻辑的长处与不足。     

Vague软集的模糊熵和它的一些性质

Vague软集理论被认为是一种新的处理不确定信息的数学工具,而模糊熵又是度量各种不确定信息的重要技术.文章基于Vague集思想和软集思想之间的联系,以及Vague集与软集现有理论,在Vague集模糊熵公理化定义的基础上,初步提出了Vague软集的模糊熵的公理化定义.同时给出了一种Vague软集的模糊熵的计算公式,并在此基础上证明了我们的模糊熵公式具有一些良好的数学性质.所得结果扩展了Vague软集理论的研究范围,并提出了该领域未来可研究的方向.