直觉模糊集的单调贴近度及其与熵、包含度的关系

为了比较直觉模糊集贴近度之间的大小,定义并研究直觉模糊集的单调贴近度,探讨其性质,分析其与熵及包含度的关系,进而给出利用熵及包含度构造单调贴近度以及利用单调贴近度构造熵及包含度的方法.     

贴近度与模糊熵诱导关系的注记

本文的目的有二个,其一是通过反侧指出刘学诚（Fuzzy Sets and Systems,52（1992）,305-318）给出的由贴近度诱导模糊熵的表达式是不正确的;其二是给出一个命题来一般性的回答刘学诚（Fuzzy Sets and Systems,52（1992）,305～318）提出的一个问题。     

广义模糊熵与包含度的相互诱导关系

模糊熵是度量模糊集的非常重要的指标,而广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广.本文首先介绍了模糊集的广义模糊熵和包含度的定义,重点研究了包含度的性质,给出了广义模糊熵与包含度之间的相互诱导关系.     

直觉模糊集的σ-相似度和σ-包含度及其相互诱导关系

相似度与包含度是度量模糊集的两个重要指标。介绍在有限论域上直觉模糊集的相似度与包含度的定义,重点研究σ-相似度和σ-包含度的性质,分别给出σ-相似度和σ-包含度的一些等价条件,进而给出σ-相似度与σ-包含度之间的相互诱导关系。     

单侧贴近度,双侧贴近度及其与普通贴近度的转换

本文引入了两类有直观实际背景的特殊贴近度，单侧贴近度和双侧贴近度，同时给出了由任意普通贴近度出发构造单侧贴近度，双侧贴近度，及其单双侧贴近度相互之间转换的一般方法。     

基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的关系

给出了基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的概念,详细研究了区间值模糊集合的贴近度和模糊度之间的关系,并基于公理化定义,证明了它们二者之间的相互转化关系,最后,给出了若干公式来计算区间值模糊集合的贴近度和模糊度。     

模糊粗糙集及粗糙模糊集的贴近度及其应用

本文研究了模糊粗糙集（FR集）及粗糙模糊集（RF集）的贴近度，是权衡两个FR集，两个RF集彼此糙近程度的一种标尺，进而研究了FR集，RF集的内积，外积，引进了FR集，RF集的格贴近度，并在此基础上提出一种新的属性约简的方法。     

模糊粗糙集的包含度和相似度

证明了包含度和相似度的几个性质,定义了模糊粗糙集的包含度和相似度。所证性质可用于生成模糊粗糙集的包含度和相似度。     

几种基本贴近度的统一和拓广

汪培庄在“模糊集合论及其应用”中提出的贴近度的概念有广泛的实用性。其中最基本和常用的三种形式为     

模糊集贴近度表示的一般规律

分析了模糊集贴近度理论,得到模糊集贴近度表示的几种形式,为贴近度的实际应用提供了极大的方便.     

用于聚类有效性判定的包含度公式

对基于模糊集合定义的若干包含度公式在聚类有效性方面的性质进行讨论 ,并对分类性能进行实验 ,筛选出两个有应用价值的包含度公式。     

毕达哥拉斯模糊软集的相似性测度及其应用

直觉模糊软集不能处理隶属度与非隶属度之和大于1的情况,且现有的直觉模糊软集的相似性测度只考虑了隶属度与非隶属度,忽视了犹豫度。针对以上问题,本文提出了一种基于隶属度、非隶属度以及犹豫度三个参数的毕达哥拉斯模糊软集的相似性测度和加权相似性测度。在为加权相似性测度的权重取值时,本文基于现有文献中直觉模糊熵存在的缺陷建立一种改进的直觉模糊熵,利用熵权法计算权重。分别讨论两相似性测度公式的性质,最后将两相似性侧度公式应用在建筑材料的模式识别问题中。     

基于区间数度量的区间值模糊集合的归一化距离、相似度、模糊度和包含度的关系研究

区间值模糊集合的距离、相似度、模糊度和包含度及其关系研究是区间值模糊集合的一个研究热点.考虑到区间值模糊集合所表示信息的丰富性,本文使用区间数而非实数来刻画区间值模糊集合的距离,首先给出基于区间数度量的区间值模糊集合的归一化距离的公理化定义,然后通过五个定理详细研究了基于公理化定义的区间值模糊集合的归一化距离、相似度、模糊度和包含度之间的相互转换关系,最后,给出了若干公式来计算基于区间数度量的区间值模糊集合的相似度、模糊度和包含度.这些结论,一方面丰富了区间值模糊集合的信息测度(距离、相似度、模糊度和包含度)的内容,另一方面也为区间值模糊集合的近似推理、决策分析、模式识别等领域的应用提供了新方法和新理论.     

区间值直观模糊集的相似测度和距离测度

对现有的模糊集和直观模糊集的相似测度和距离测度的公理化定义进行分析,并做出改进;然后提出区间值直观模糊集的相似测度和距离测度的公理化定义,并各引入它们的一种计算方法;最后给出区间值直观模糊集的相似测度和距离测度在模式识别中的一个应用实例.     

区别度诱导的广义模糊熵

广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广,本文从区别度的角度给出几个生成广义模糊熵的途径;通过一个具体的区别度公式得到了相应的一些广义模糊熵表达式,为实际使用广义模糊熵做了一些理论上的铺垫.     

直觉模糊集的距离测度

直觉模糊集的距离测度是两个直觉模糊集差异性大小的度量,许多学者围绕其公理化定义和具体表达公式做了大量的工作,并且被广泛应用在多属性决策、模式识别等许多方面。基于直觉模糊集距离测度的公理化定义,本文对一些学者提出的距离测度公式进行了探讨,并给出了几种一般化构造形式。     

直觉模糊集的广义模糊熵

利用模糊补定义了直觉模糊集的广义补集,并讨论了直觉模糊集广义补集的一些性质。在此基础上,给出了直觉模糊集广义模糊熵的公理化定义及几个直觉模糊集广义模糊熵的具体计算公式。此外,本文还研究了直觉模糊集的广义模糊熵与相似性测度之间的关系。     

基于Hausdroff距离和L_p度量的直觉模糊集合贴近度的注记

针对Hung和Yang[3-4]给出的直觉模糊集合贴近度,本文指出并修正了一些直觉模糊集合贴近度的错误性质,并给出另外两个计算公式,这将有利于对直觉模糊集合的进一步研究.