区间直觉模糊集知识测度及应用

论文摘要

知识测度应用广泛,可应用于不确定性多属性群决策、模式分析、医疗诊断、图像识别等诸多领域。知识测度的提出旨在解决现有的模糊熵未能全面体现模糊集所包含的信息,从而导致相关模糊熵应用的模糊决策出现偏差这一问题。与模糊熵度量模糊集内部无序程度不同,知识测度用来度量模糊集内部的有序程度,进而可得到一个模糊集有序程度排序,在应用领域,可据此作出模糊决策。本学位论文探究的主要内容如下:首先,本文针对现有的模糊熵对区间直觉模糊集所包含的信息不能全面体现,存在一定的片面性,从而导致相关熵应用的模糊决策出现偏差这一问题,尝试性地将一个直觉模糊集环境下的带参数的知识测度扩展到了区间直觉模糊集环境,形成了本文的区间直觉模糊集环境下的知识测度。然后通过给参数赋不同的值,分析扩展形成的区间直觉模糊集知识测度的有效性。其次,本文针对如何判断区间直觉模糊集知识测度的有效性缺乏一个统一的判别方法这一问题,基于区间直觉模糊熵的偏序关系提出了一种构造区间直觉模糊集知识测度模型应满足的判别准则,以此检验所得区间直觉模糊集知识测度的有效性。最后,本文提出了一种多属性群决策方法。该方法先用本文扩展的区间直觉模糊集知识测度计算属性权重;然后用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息,得到各备选方案的综合属性值;进而用区间直觉模糊集的排序方法对方案排序,得到各方案的最优排序,从而实现多属性群决策。算例分析以及实验结果分析不仅证明了本文扩展的区间直觉模糊集知识测度能够克服区间直觉模糊熵存在的问题,而且证明了其在多属性群决策问题中应用的合理性和可行性。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 第1章 引言
•   1.1 研究背景与意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 模糊集理论发展概述
•     1.2.2 知识测度发展概述
•     1.2.3 直觉模糊集知识测度判别准则
•     1.2.4 多属性群决策概述
•   1.3 本文研究内容
•   1.4 论文结构
• 第2章 相关工作
•   2.1 模糊集简介
•   2.2 直觉模糊集简介
•     2.2.1 直觉模糊集的基本概念和运算关系
•     2.2.2 直觉模糊集的几何解释
•   2.3 区间直觉模糊集简介
•   2.4 模糊熵的偏序关系
•   2.5 本章小结
• 第3章 区间直觉模糊集知识测度
•   3.1 区间直觉模糊集知识测度公理及建模
•   3.2 区间直觉模糊集知识测度模型
•   3.3 算例分析
•   3.4 本章小结
• 第4章 区间直觉模糊集知识测度有效性判别准则
•   4.1 判别准则
•   4.2 针对知识测度讨论分析
•     4.2.1 知识测度模型讨论
•     4.2.2 算例分析
•   4.3 针对模糊熵讨论分析
•     4.3.1 模糊熵模型讨论
•     4.3.2 算例分析
•   4.4 本章小结
• 第5章 不确定性多属性群决策应用
•   5.1 基于知识测度的属性权重确定方法
•   5.2 不确定性多属性群决策基本方法
•   5.3 不确定性多属性群决策应用实例
•   5.4 本章小结
• 第6章 总结与展望
•   6.1 全文总结
•   6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录 A
• 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 程锦云

导师: 郭凯红

关键词: 区间直觉模糊集,知识测度,判别准则,多属性群决策,属性权重

来源: 辽宁大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学,数学

单位: 辽宁大学

分类号: O159;O225

总页数: 79

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