语言犹豫模糊集是指决策者可以用一些有隶属度的语言术语项表示他/她对一件事情的偏好.这种类型的集合很好地反映了决策者定性和定量的认知以及它的不确定性,因此受到越来越多学者的关注.首先,提出语言犹豫模糊集
模糊集FScom在传统模糊集的基础上提出了三种否定关系:矛盾否定关系、对立否定关系以及中介否定关系,对处理模糊知识信息更具有实用性。以模糊集FScom及其[λ]-中介否定集为理论基础,给出了一种基于F
针对网络分析法(ANP)中Sinarchy结构的超矩阵构造问题,提出了一种基于区间直觉模糊集的超矩阵构造改进方法。从Sinarchy结构中具有反馈关系的最后两层元素集的固有属性及特征出发,分析了采用传
为对改良膨胀土胀缩性等级进行准确评价,以便在实际工程中采取相应处置措施,减少改良膨胀土地基灾害的发生,在综合考虑传统方法的不足与改良膨胀土自身特性的基础上,选取5项定量化评价指标建立指标评价体系,采用
属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,目前已有许多属性约简算法。但这些算法中主要针对一致决策表,当决策表是不相容的情况下,常用的计算全部属性约简的差别矩阵算法会产生错误的结果。为了解决这个问题,引入
区间值模糊集的交互式遗传算法,能有效缓解用户的疲劳,同时避免用户因一时无法给出确定值而浪费掉的时间,大大加快了收敛速度。首先采用区间值模糊集的方法表示对个体进行评价的适应度值,即为区间适应度值,然后对
提出了一种新的基于模糊集理论的图像直方图阈值分割算法。该算法首先把图像的直方图预分成目标参考区,背景参考区和模糊区。然后对位于模糊区的灰度级,逐一比较其与目标和背景区的相似度,以决定该灰度级的归属,并
针对传统评价方法主观性过大,人为因素影响评价结果的问题,提出一种基于熵权和模糊理论的评价方法。该方法对属性特征与评价结果之间的映射关系和指标权重向量进行模糊化处理,采用隶属度矩阵表达评价因子和评价结果
将Zadeh提出的区间值模糊集概念应用于理想化软BCK代数问题的研究。借助于BCK代数的区间值模糊理想、区间值[(∈,∈∨q)]-模糊理想和区间值[(∈,∈∨q)]-模糊理想的概念,获得了一个给定的B
如今,对区间值直觉模糊集理论进行了广泛研究以解决模糊性问题,DS证据理论已在不确定情况下的多属性决策(MADM)问题中得到广泛应用。 本文提出了一种基于区间直觉模糊集和DS证据理论的新方法来处理MAD
