直觉模糊集

摘要： 双论域多粒度直觉模糊粗糙集有利于不确定性分析,但其乐观与悲观模型具有极端性.引入相对概率与绝对基数进行双量化集成,获取双论域多粒度直觉模糊粗糙集的均衡模型及性质.首先,采用双量化技术,构建双论域多粒度直觉模糊粗糙集“下近似绝对量化-上近似相对量化”模型和“下近似相对量化-上近似绝对量化”模型,设计优化算法.其次,研究2类模型近似算子相关性质,包括集合运算与阈值单调等.最后,采用实例来验证模型有效性与性质正确性,并提供三支决策制定方案.所得结果具有模型改进性、性质扩张性,具有不确定性应用前景.

摘要： 直觉模糊K-modes(IFKM)算法在聚类过程中采用简单0-1匹配相似性度量,既无法有效刻画类内数据对象之间的相似性,也未体现不同属性在聚类过程中的贡献程度;此外,IFKM算法在聚类的每一次迭代中直接根据直觉模糊隶属度矩阵来确定数据对象所属类别,没有充分发挥直觉模糊思想的作用。为了解决这两个问题,提出一种迭代IFKM(IIFKM)算法。首先,基于直觉模糊熵(IFE)与直觉模糊集(IFS)定义了一种加权的直觉模糊隶属度相似性度量;其次,将直觉模糊隶属度矩阵作为迭代信息贯穿于整个聚类过程,使算法中的直觉模糊思想得到充分体现。在UCI数据库的5个数据集上进行的实验结果表明,与IFKM算法相比,IIFKM算法在分类正确率和召回率方面提升了7%~11%,在分类精度方面也有一定提升。

摘要： 直觉模糊集隶属度、非隶属度和犹豫度的确定方法是直觉模糊集理论与应用研究中一个十分重要的问题,其直接影响着相关方法的可扩展性及应用结果。然而,现有方法存在主观性强、标准难以统一等问题,并且大多基于模拟数据进行实验,难以应用至实际数据。针对上述问题以及大规模非结构化数据,提出一种基于深度学习的直觉模糊集隶属度、非隶属度和犹豫度确定方法。新方法克服了传统方法的技术和思维局限,拓展了直觉模糊集相关问题的研究思路,为其实际应用提供了更多可能。

摘要： 在复杂的不确定性环境中,粗糙集引入拓展要素,可增强模型强健性,因此,文中基于直觉模糊关系,在双论域上研究多粒度概率粗糙集.首先,利用直觉模糊关系与双论域背景,进行多粒度概率粗糙集建模,得到正向乐观、正向悲观、逆向乐观、逆向悲观4种模型及相关集成算法.然后,研究模型下上近似的数学性质,包括集合运算关系、概率参数极限、精度大小对比3方面.最后,采用医疗实例验证模型有效性与性质正确性,提供三支决策制定方案,并验证关于多粒度双论域直觉模糊概率粗糙集所得模型、算法、性质都具有深入的系统性、扩张性、应用性.

摘要： 已有的双论域直觉模糊概率粗糙集模型通过设置两个阈值λ_(1)、λ_(2),讨论了经典集合在直觉模糊二元关系下的概率粗糙下上近似。该模型不能计算直觉模糊集合在直觉模糊二元关系下的概率粗糙下上近似,这在一定程度上限制了该模型的应用。首先给出了直觉模糊条件概率的定义。在直觉模糊概率空间下构造了双论域广义直觉模糊概率粗糙集模型,讨论了模型的主要性质。最后,将模型应用到临床诊断系统中。与其他模型相比,所提出的广义直觉模糊概率粗糙集模型进一步丰富了概率粗糙集理论,更适合于实际应用。

摘要： 本文基于压力状态相应(PSR)、粗糙集(RS)、层次分析法、直觉模糊集和VIKOR多指标决策等方法,结合可变集相对隶属度思想与方法构建一种可变直觉模糊VIKOR多准则评价排序模型,对南水北调东线一期工程的生态安全发展态势进行评价,可为南水北调东线二期工程的运管工作提供理论依据。

摘要： 考虑汛期可能产生的暴雨内涝对地铁车站施工阶段的影响,需要事前进行应急预案决策,提出一种考虑专家权重的直觉模糊集TOPSIS-GRA的决策模型。本文结合地铁车站汛期施工的特点,从科学性、完整性、经济性、可操作性四个方面构建了应急预案评价指标体系,并且根据专家的不同特征确定其权重,运用直觉模糊加权平均算子集结不同专家给出的定性评价语言信息。最后将TOPSIS法和灰色关联法相结合,构建基于直觉模糊集的TOPSIS-GRA的地铁车站施工阶段应急预案决策模型,以成都地铁兰家沟车站工程为例,验证该模型的有效性。结果表明:地铁车站防汛应急预案的决策要着重关注应急预案内容的可操作性,在编制时应重视预案的预警功能以及救援人员物资增加的可行性。

摘要： 为提高空中目标敌我识别能力,提出一种基于直觉模糊集和证据理论的空中目标综合识别方法。该方法采用多属性决策的思想解决空中目标综合识别问题,首先借鉴美军先进做法对空中目标综合识别问题进行描述;接着对空中目标综合识别进行多属性决策建模,分别使用AIFS交叉熵、冲突系数与证据距离相结合的方式计算属性权重和专家权重,并使用证据折扣法对属性信息和专家信息集结过程中的证据进行修正与融合;最后结合实例和对比分析验证了该方法的可行性。

摘要： 熵和相似度是模糊集理论中2个很重要的信息度量工具.给出了直觉模糊集的直觉熵与直觉相似度的定义,并给出直觉熵公式,讨论了直觉熵与直觉相似度的关系.

摘要： 针对经典的Pawlak粗糙集模型容易受到噪声数据影响的问题,在覆盖概念的基础上,对变精度粗糙直觉模糊集进行研究。首先,通过设定变精度中的两个约束条件(α,β),将其引入到覆盖粗糙直觉模糊集模型中,从而提出基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型,又考虑到元素邻域、规则置信度及元素与最小描述之间的关系,定义了有关该模型的4种类型,并且证明了该模型的相关性质,分析了该模型与现有模型之间的关系以及4种模型之间的关系。其次,在所给模型的基础上定义了基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型的近似质量和粗糙性测度。最后,通过信用卡申请的实例分析证明了该模型在实际应用中的有效性,并通过改变两个约束条件(α,β)的取值,分析得出较合理的α和β取值范围。

摘要： 针对指挥控制群决策过程中存在的不确定性,采用一种基于直觉模糊集的方法,解决指挥控制群体决策中的方案优选问题.首先,根据具体的使命任务,由决策专家给出决策方案的属性权重和评估值;计算各决策专家给出的属性权重与聚合后的属性权重之间的差异值,基于差异值选择合适的决策专家并确定其权重;然后修正各属性的综合权重,并对决策方案进行综合排序;最后,通过数值示例检验了所提出方法的有效性和合理性.

摘要： 针对故障诊断效果经常受众多不确定模糊性因素影响的问题,利用直觉模糊集(IFS)能较好表达不确定性信息的优势,提出了基于区间直觉模糊集(IVIFS)的故障诊断新方法.介绍了IFS的概念,引出了IVIFS和带参IVIFS的定义及其内在联系;在IFS定义及隶属度、非隶属度、犹豫度关系的基础上,构建了激励惩罚型变参数IVIFS;对IVIFS在故障诊断中的应用进行了统计解释,并构建了基于变参数IVIFS的故障诊断模型;以风机的故障诊断实例为研究对象,对模型进行了验证,结果表明了该方法的有效性和可行性.

摘要： 对直觉模糊集关联测度问题进行了研究.通过对已有的关联测度方法的学习,从面积的角度研究了直觉模糊集的关联测度方法,并给出了一种新的直觉模糊集关联系数的测度方法,研究了新的关联系数的性质,证明了其计算公式,最后通过算例说明了新的直觉模糊集关联系数的有效性.

摘要： 距离测度是集合理论中的一个重要基础概念.自直觉模糊集提出以来,直觉模糊距离受到了广泛的关注,近年来已有多种形式的距离测度被提出.大多数现存直觉模糊距离存在反例,且没有考虑直觉模糊集三个参数的性质.引入了模糊距离的概念,综合体现了经典距离和犹豫指数的特点.提出了一种新的直觉模糊距离测度,并给出了相应的证明.基于单元素直觉模糊集,构建了一个人工基准的测试集来比较本文提出的距离测度和广泛使用的距离测度.结果表明,提出的距离测度没有任何反例,并且能够很好地反映出犹豫度的波动性.

摘要： 针对指标信息不完全情形下的飞行安全风险评估问题,提出了基于直觉模糊集理论的综合评判方法.首先,从人、机、环境、管理和任务5个方面建立了军事飞行安全风险评估指标体系;其次,构造了各因素对应评判集的直觉模糊评判矩阵,进而运用基于直觉模糊数排序的决策方法判定系统安全风险等级;最后,实例研究表明,本文所提出方法的决策结果具有较高的精度和可信性.

摘要： 直觉模糊层次分析法是基于直觉模糊集和模糊层次分析法而建立的一种决策分析方法,它在研究不确定性的问题上,更为灵活和准确.为了有效处理邯郸市水资源承载力评价问题中的不确定性,本文将直觉模糊层次分析法应用到该问题中,为解决区域水资源承载力提供一种新的思路.

摘要： 考虑到不同直觉模糊集的隶属度与非隶属度之间可能存在着某些关联和相互影响,本文提出了直觉模糊加权交叉影响平均算子的概念,并针对直觉模糊信息,给出了基于交叉影响的直觉模糊多属性群决策的方法和步骤.通过实例分析,把本文提出的方法与现有的直觉模糊多属性决策方法进行了比较,结论表明新的直觉模糊多属性决策方法具有可行性和有效性.

摘要： 对于不确定决策环境下的可持续供应商选择问题,提出了一种方案评价信息和准则权重都是以直觉模糊数形式给出的直觉模糊TOPSIS多属性决策方法.首先,定义模糊语言评价集及其转化为相对应的直觉模糊集的1机制,然后将决策者给出的模糊语言评价信息转化为直觉模糊数,并利用直觉模糊TOPSIS法求解最优方案.此外,文章完善了直觉模糊集距离的定义,并针对常见距离公式的不足,提出了一种基于犹豫度转化的距离公式,并使用它计算各方案与正负理想方案的距离.最后通过案例分析说明了该方法的可行性和有效性。

摘要： 给出了直觉模糊有限自动机的广义直积、级联积和圈积覆盖的定义,讨论了直觉模糊有限自动机在同构意义下级联积和圈积满足结合性以及各种乘积之间的覆盖关系.

摘要： 给出了直觉模糊有限自动机的广义直积、级联积和圈积覆盖的定义,讨论了直觉模糊有限自动机在同构意义下级联积和圈积满足结合性以及各种乘积之间的覆盖关系.

摘要： 本发明公开了一种基于区域能量和直觉模糊集的图像融合方法和装置。首先利用非下采样剪切波变换(NSST)将红外和可见光图像分解为低频和一系列高频子图像。采用基于小波变换的融合算法对一系列高频子图像进行融合；采用区域能量和直觉模糊集相结合的规则融合低频子图像，先采用区域能量对源图像进行初步融合，再采用直觉模糊集的融合算法进行二次融合，最终得到融合后的低频子图像；利用NSST逆变换重构融合图像。通过主观评价和客观评价指标定性和定量地分析实验结果，本发明具有更高的对比度、更丰富的细节信息和局部特征。

摘要： 本发明公开了一种n阶Markov链模型的隐写直觉模糊集距离安全性评价方法，其对隐写系统中的载体数据及载密数据进行n阶Markov链建模，根据隐写通信过程的模糊不确定性，采用直觉模糊集距离，提出了隐写系统直觉模糊集距离安全性评价指标。进一步，从理论上证明了该安全性指标的有界性、交换性和一致性。仿真实验表明，该安全性指标可以区分不同隐写算法在不同嵌入率下的安全性。而且，随着Markov链模型中n的取值增加，得到对应的隐写安全性评价指标的度量能力随之增强。此外，本发明提出的隐写安全性评价指标与确定模式的隐写安全性指标在相同模型下相比，获得了对隐写隐蔽性更全面的评价。

摘要： 本发明公开了一种基于直觉模糊集多属性决策的网络选择方法，包括：确定直觉模糊集决策矩阵；将直觉模糊集决策矩阵中的每个属性值转换为梯形模糊数，得到梯形模糊数决策矩阵，同时得到每个梯形模糊数的隶属度函数；利用直觉模糊集的距离公式，将直觉模糊集的距离关系转换为对应的梯形模糊数集的隶属度函数的面积关系，根据该梯形模糊数决策矩阵，得到各待选网络与所有其他待选网络在每个属性下的总离差；基于离差最大化思想，建立属性的权重模型，根据总离差值，得到每个属性的权重值；利用直觉模糊集代数平均算子IFWA计算待选网络的综合属性值，从待选网络中选择出最佳网络。本发明可有效解决异构网络环境中的网络选择问题。

摘要： 本发明涉及一种结合直觉模糊集和灰色模型的故障预报方法，通过设计正常隶属度函数、异常隶属度函数、正常直觉模糊子集和异常直觉模糊子集来描述系统的运行状态；采用灰色模型估计系统运行的未来状态，可得到预测序列；计算预测序列的直觉模糊集合，并用于计算与正常和异常直觉模糊子集的贴近度；与贴近正常直觉模糊子集相比，当预测序列的直觉模糊集合更贴近异常直觉模糊子集时预报故障即将来临。本发明可成功地实现故障的早期预报，是一种有效的故障预测方法。

摘要： 本发明公开了一种基于直觉模糊集的图像增强方法，有效改善弱边缘噪声图像质量，涉及数字图像处理技术领域。本发明利用直觉模糊集理论，提出新的直觉模糊算子，然后通过隶属度平面上的自适应操作，增大前景区域像素点的隶属度、降低背景区域像素点的隶属度，最后通过逆变换获取高质量的图像，从而有选择性地突出或抑制图像的特定信息，使其更适合人类的视觉特性或其它系统的识别功能。

摘要： 本发明公开一种基于直觉模糊集的生物实验缺失数据填补方法，包括：根据生物实验的指标集和样本集，构造实验数据矩阵M；将实验数据矩阵M转化为直觉模糊矩阵F；确定参考指标集合K，该参考指标集合为所有样本值均不缺失的某一指标值的集合；对直觉模糊矩阵F中第i个实验指标中第c个缺失值进行填补；循环上一步骤，直至填补直觉模糊矩阵F中第i个实验指标的所有缺失数据，以及所有实验指标的缺失数据。所述填补方法不仅能够合理地填补实验缺失的数据，而且消除了各实验指标之间单位和量级的差异，易于实现。

摘要： 本发明公开了一种基于区域能量和直觉模糊集的图像融合方法和装置。首先利用非下采样剪切波变换(NSST)将红外和可见光图像分解为低频和一系列高频子图像。采用基于小波变换的融合算法对一系列高频子图像进行融合；采用区域能量和直觉模糊集相结合的规则融合低频子图像，先采用区域能量对源图像进行初步融合，再采用直觉模糊集的融合算法进行二次融合，最终得到融合后的低频子图像；利用NSST逆变换重构融合图像。通过主观评价和客观评价指标定性和定量地分析实验结果，本发明具有更高的对比度、更丰富的细节信息和局部特征。

摘要： 本发明提供了一种结合直觉模糊集的绩效分配DApp系统。所述绩效分配DApp系统硬件由分布式节点服务器组成，软件由区块链模块、智能合约模块、客户端模块组成；所述智能合约模块采用直觉模糊集中的直觉模糊加权平均算子对员工给出的评分表中数据进行处理。本发明将企业的绩效考核和薪酬分配过程使用一种去中心化的DApp系统来替代，提供一种结合直觉模糊集的绩效分配DApp系统，实现一种更公平公正公开的企业绩效考核和薪酬分配模式。

摘要： 本发明公开了一种基于区间直觉模糊集和混合多准则决策模型的改进FMEA的方法，其阶段一是利用区间直觉模糊网络分析方法确定风险因子权重，首先，形成风险因子和子风险因子网络结构图，构建区间直觉模糊成对比较矩阵并计算集合度，然后计算局部排序向量，获得初始超矩阵和加权超矩阵，最后确定所有子风险因子的权重。阶段二是使用区间直觉模糊综合比例评估方法确定所有故障模式的风险顺序。首次构建集合区间直觉模糊风险评估矩阵，然后却对其进行标准化和加权，计算每个故障模式的风险总和以及风险度，最终确定所有故障模式的排序。有效处理专家语言评价的模糊性和不确定性；考虑了风险因子之的层次性与相互关系；使得故障模式的风险排序更加准确。

摘要： 本发明公开了一种N阶Markov链模型的隐写直觉模糊集距离安全性评价方法，其对隐写系统中的载体数据及载密数据进行n阶Markov链建模，根据隐写通信过程的模糊不确定性，采用直觉模糊集距离，提出了隐写系统直觉模糊集距离安全性评价指标。进一步，从理论上证明了该安全性指标的有界性、交换性和一致性。仿真实验表明，该安全性指标可以区分不同隐写算法在不同嵌入率下的安全性。而且，随着Markov链模型中n的取值增加，得到对应的隐写安全性评价指标的度量能力随之增强。此外，本发明提出的隐写安全性评价指标与确定模式的隐写安全性指标在相同模型下相比，获得了对隐写隐蔽性更全面的评价。