导读:本文包含了直觉模糊序论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:直觉模糊序决策系统,优势粗糙集,部分一致约简,辨识矩阵
直觉模糊序论文文献综述
杜文胜[1]（2019）在《直觉模糊序决策系统的部分一致约简》一文中研究指出直觉模糊决策系统是模糊决策系统的扩展,其中条件属性值均为直觉模糊元。讨论属性值之间带有序关系的直觉模糊决策系统,即直觉模糊序决策系统。首先,引入直觉模糊序决策系统的部分一致约简,并证明了在一致直觉模糊序决策系统中,部分一致约简恰为相对约简,因此部分一致约简是相对约简在不一致直觉模糊序决策系统中的扩展。其次,给出求解直觉模糊序决策系统全部部分一致约简的部分一致辨识矩阵和辨识函数。然后,介绍了部分一致约简的两种等价形式:下约简和下近似约简。最后,用实例验证了约简计算方法的可行性。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2019年03期）
杨倩,徐伟华,林冰雁[2]（2018）在《度量加权直觉模糊序信息系统的粗糙隶属度》一文中研究指出在已有的直觉模糊序信息系统概念的基础上,根据加权得分函数引入度量加权向量,并利用度量加权的概念把直觉模糊等价关系推广为度量加权直觉模糊优势关系,从而建立了度量加权直觉模糊序信息系统.进一步定义了粗糙隶属度,研究了其相关重要性质,并通过实例验证了该模型的可行性和有效性.(本文来源于《郑州大学学报(理学版)》期刊2018年02期）
林冰雁,徐伟华,杨倩[3]（2018）在《带偏好度量的直觉模糊序决策信息系统的部分一致约简》一文中研究指出现实生活中,不同的需求导致许多信息系统的属性值是基于直觉模糊数的。针对这一现象,在加权得分函数的基础上建立了一种直觉模糊序关系,并给出了不协调带偏好度量的直觉模糊序决策信息系统。进一步,在该复杂系统中引入了部分一致函数,并通过部分一致可辨识矩阵研究求解部分一致约简的方法。最后,通过案例分析验证了该方法的可行性与有效性。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年01期）
薛文停[4]（2017）在《基于直觉模糊序权多属性群决策的研究与应用》一文中研究指出由于现代社会发展的多元化,人们面对的决策环境愈发复杂,加上自身知识和经验的不足等原因,使得决策者在对复杂决策问题评价时具有一定的不确定性。直觉模糊数作为表示不确定信息的一种有效工具,常常被用于解决多属性群决策问题(MAGDM)。本文针对决策信息为直觉模糊信息的MAGDM进行研究,开展的工作如下:1.针对IFS的特殊情况——模糊集,提出了应用于MAGDM的模糊熵加权平均(FEOWA)算子。FEOWA算子是结合模糊熵和有序加权平均算子特点的熵有序加权平均算子的推广。基于模糊数的运算法则,研究了FEOWA算子的一些基本性质,并提出了广义的熵有序加权平均算子和广义的FEOWA算子。2.在直觉模糊熵加权平均算子的基础上,提出了应用于MAGDM的直觉模糊诱导有序熵加权平均(IFIOEWA)算子。该算子把直觉模糊熵作为部分权重集结属性值为直觉模糊数的信息。此外,基于直觉模糊数的运算法则研究了IFIOEWA算子的一些基本性质。3.提出了应用于MAGDM的属性值为直觉模糊语言变量的直觉模糊语言诱导有序加权平均(IFLIOWA)算子。基于直觉模糊语言变量的运算法则,研究了IFLIOWA算子的一些基本性质。4.基于广义直觉模糊欧几里得距离,提出了应用于MAGDM的新的直觉模糊诱导有序加权欧几里得距离(NIFIOWED)算子。在该算子中,Atanassov的直觉模糊数(x _i,?_i,?_i)的主元_ix首次被考虑到距离公式里。并研究了NIFIOWED算子的一些基本性质。此外,在以上算子被提出后,分别给出了一些基于IFIOEWA算子、IFLIOWA算子和NIFIOWED算子的决策算法及案例分析。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2017-03-20）
温雪俊[5]（2016）在《直觉模糊序信息系统的广义优势关系》一文中研究指出以直觉模糊序信息系统为研究对象,定义了直觉模糊序信息系统的广义优势关系,进而对广义优势关系和优势关系进行比较分析.并用实例说明了广义优势关系的优点.(本文来源于《西安文理学院学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
温雪俊[6]（2015）在《直觉模糊序信息系统的不确定性度量》一文中研究指出粗糙集理论是由波兰数学家Pawlak于20世纪80年代初提出的一种数据分析工具,是一种处理不确定、不精确和不完备知识的数学工具.在粗糙集理论中,主要有两种方法来处理不确定性问题：纯粗糙集方法和信息论方法.直觉模糊集是模糊集的推广,能更客观、细腻地刻画模糊现象.本文以直觉模糊序信息系统为研究对象,构造了基于优势关系的直觉模糊信息系统的四类上下近似算子,分别从代数观和信息观两个角度度量了直觉模糊序信息系统的不确定性.具体内容如下：从代数角度出发,采用纯粗糙集方法,本文构造了直觉模糊序信息系统的四种类型的上下近似算子,并讨论了它们之间的关系.在此基础上,引进了相应的精度和粗糙度,理论分析表明随着知识粒的变细,相应的精度增大,相应的粗糙度减小.因此,这四种类型的度量都可以用来度量直觉模糊序信息系统的不确定性.从信息观的角度出发,采用信息论方法,本文构造了四种不确定性度量,即知识信息熵、知识粒度、知识初等熵、知识粗糙熵.通过验证得到,随着知识粒的变细,这四种类型的度量都具有单调性,并且具有有界性.因此,它们也都可以用来度量直觉模糊序信息系统的不确定性.最后,通过分析和比较,得到这四种类型的度量之间的两对关系.(本文来源于《山西师范大学》期刊2015-03-20）
赵彩云[7]（2015）在《区间直觉模糊序信息系统粗糙集模型》一文中研究指出本文以区间直觉模糊序信息系统为研究对象,以模糊集理论和粗糙集理论为工具,研究了区间直觉模糊序信息系统中基于优势矩阵的知识约简与基于证据理论的知识约简.·介绍了区间直觉模糊数及其相关性质,定义了基于区间直觉模糊序信息系统的优势关系及优势度并讨论了其性质,进一步利用优势度对所有对象进行了排序并给出了区间直觉模糊序信息系统的基于优势矩阵的知识约简.·在区间直觉模糊序信息系统中定义了基于优势关系的乐观多粒度和悲观多粒度上下近似,给出了基于优势关系的多粒度粗糙集,进一步介绍了区间直觉模糊序信息系统多粒度粗糙集上下近似分布约简的定义及下近似分布约简的具体算法.·在基于优势关系的区间直觉模糊序信息系统中引入证据理论,讨论了区间直觉模糊序信息系统中基于证据理论知识约简的具体算法,并用具体的例子说明了该方法的有效性(本文来源于《山西师范大学》期刊2015-03-20）
直觉模糊序论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在已有的直觉模糊序信息系统概念的基础上,根据加权得分函数引入度量加权向量,并利用度量加权的概念把直觉模糊等价关系推广为度量加权直觉模糊优势关系,从而建立了度量加权直觉模糊序信息系统.进一步定义了粗糙隶属度,研究了其相关重要性质,并通过实例验证了该模型的可行性和有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
直觉模糊序论文参考文献
[1].杜文胜.直觉模糊序决策系统的部分一致约简[J].计算机科学与探索.2019
[2].杨倩,徐伟华,林冰雁.度量加权直觉模糊序信息系统的粗糙隶属度[J].郑州大学学报(理学版).2018
[3].林冰雁,徐伟华,杨倩.带偏好度量的直觉模糊序决策信息系统的部分一致约简[J].计算机科学.2018
[4].薛文停.基于直觉模糊序权多属性群决策的研究与应用[D].重庆邮电大学.2017
[5].温雪俊.直觉模糊序信息系统的广义优势关系[J].西安文理学院学报(自然科学版).2016
[6].温雪俊.直觉模糊序信息系统的不确定性度量[D].山西师范大学.2015
[7].赵彩云.区间直觉模糊序信息系统粗糙集模型[D].山西师范大学.2015