二型模糊集的模糊熵研究

对目前空间数据质量评价的方法进行了研究,总结了现有方法存在的问题,提出用直觉模糊集理论对空间数据质量进行评价,通过实例分析所得结果证明了用直觉模糊集理论进行空间数据质量评价的科学性,并分析了直觉模糊集

为了能够更好的利用模糊集理论处理物流配送中心的选址问题,提出了一种新的直觉模糊集的定义和相似度,以及基于直觉模糊集相似度的多属性决策方法。通过线性规划模型得到指标的最优权重和相应的方案排序,最后将该方

一种区间直觉模糊集的相似性测度

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

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

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

相似度与包含度是模糊集合理论中的两个重要概念, 但对于二型模糊集合的研究还较为少见. 鉴于此, 提出 了新的区间二型模糊相似度与包含度. 首先选择了二者的公理化定义; 然后基于公理化定义提出了新的计算