导读:本文包含了区间值模糊关系论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:区间犹豫模糊集,关联性,优先关系,区间犹豫模糊图
区间值模糊关系论文文献综述
张超,李德玉[1]（2019）在《考虑关联性与优先关系的区间犹豫模糊图决策》一文中研究指出区间犹豫模糊集是区间数和犹豫模糊集的推广,通常用以描述不确定信息具备的不完备性与犹豫性.近年来,区间犹豫模糊多属性决策问题受到了学者们的广泛关注.针对属性间同时具有关联性与优先关系的区间犹豫模糊多属性决策问题,利用模糊图可通过顶点间的边表示属性间关联性的优势,研究基于区间犹豫模糊图的多属性决策方法.首先从定义、运算规则及映射关系的角度建立区间犹豫模糊图的相关概念.在此基础上,提出考虑关联性与优先关系的区间犹豫模糊图多属性决策方法.最后用实例及对比性分析阐述所提多属性决策方法的可行性与有效性.结果表明:相较于经典区间犹豫模糊多属性决策方法,所提方法能够合理求解属性间同时具有关联性与优先关系的区间犹豫模糊多属性决策问题.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2019年11期）
王枫[2]（2019）在《区间直觉模糊偏好关系群决策理论与方法研究》一文中研究指出随着决策问题变得越来越复杂,单个决策者很难全面地评估此类决策问题。而且复杂决策问题的评价因素众多,决策者也很难针对每个因素给出精确的评价值。因此,基于偏好关系的群决策方法应运而生。考虑到人们思维的局限性和问题的复杂性,决策者很难用实数来对方案进行评价。在这些复杂的决策问题中,决策者常常遇到一些难以准确描述的事物,这种不确定性表现为模糊性和犹豫性。区间直觉模糊偏好关系用区间直觉模糊值来表示决策者对方案两两比较的评价信息,能够更灵活地刻画决策者的不确定性和模糊性。因此,研究基于区间直觉模糊偏好关系的群决策理论与方法及其在实际决策问题中的应用,具有重要的理论意义和现实意义。本文以区间直觉模糊偏好关系为主要研究内容,提出相应的群决策方法并应用于实际决策问题,主要内容分为以下六个方面。(1)提出了直觉模糊值的排序方法并将其应用于多属性群决策中。首先,针对现有直觉模糊值排序的不足,定义了直觉模糊值的偏好度,并提出了新的排序方法。之后将该排序方法应用于多属性群决策中,构建多目标规划模型求解每个决策者的属性权重,通过最大化群共识指数得到决策者权重,利用集结算子得到方案综合评价值,之后使用所提出的排序方法对方案综合评价值排序,从而得到方案的排序结果。(2)研究了区间模糊偏好关系的群决策问题,其中包括区间模糊偏好关系的一致性分析、决策者权重的确定和排序权重的确定。首先分析了区间模糊偏好关系的加性一致性,并建立直觉模糊规划模型确定排序权重,定义共识指标用于得到决策者的权重,从而提出了加性一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策方法。然后分析了区间模糊偏好关系的几何一致性,基于决策者的风险态度定义了区间模糊偏好关系的几何一致性指数并用于得到可接受一致的区间模糊偏好关系,建立模糊对数规划模型确定区间排序权重,根据决策者之间的相似度得到决策者权重,建立参数规划模型确定方案的群体排序权重,进而提出了几何一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策方法。(3)提出了区间直觉模糊值的排序方法并将其应用于多属性群决策中。首先分析了区间直觉模糊值现有排序方法的不足,定义了区间直觉模糊值的可能度和分歧度,并提出了区间直觉模糊值的序关系,之后将其应用于多属性群决策。在多属性群决策中,构建了直觉模糊规划模型以确定决策者的权重,并提出乐观、悲观和中立叁种方法来对所构建的直觉模糊规划模型进行求解,之后构造属性的可能性分布矩阵以确定属性权重,利用集结算子得到方案综合评价值,进而使用所提出的排序方法对方案综合评价值排序,从而得到方案的排序结果。最后,提出了区间直觉模糊多属性群决策方法。(4)基于直觉模糊偏好关系,研究加性一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策问题。首先根据直觉模糊偏好关系的加性一致性定义了区间直觉模糊偏好关系的加性一致性,建立了规划模型用于从区间直觉模糊偏好关系中导出最乐观和最悲观的一致的直觉模糊偏好关系。考虑到决策者的风险偏好,构建了基于风险态度的一致的直觉模糊偏好关系,接着建立了一个多目标规划模型用于求解直觉模糊排序权重。之后在群决策中,根据决策者之间的相似度确定决策者的综合重要度,提出了基于综合重要度的区间直觉模糊诱导有序加权平均(Comprehensive Importance Interval-valued Intuitionistic Fuzzy Induced Ordered Weighted Averaging,简称CI-IVIF-IOWA)算子,使用CI-IVIF-IOWA算子将个体区间直觉模糊偏好关系集结为群体区间直觉模糊偏好关系,进而确定排序权重,得到方案排序,最后提出了用于求解区间直觉模糊偏好关系群决策问题的叁阶段方法。(5)基于区间模糊偏好关系,研究加性一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策问题。首先根据区间模糊偏好关系的加性一致性定义了区间直觉模糊偏好关系的加性一致性,通过建立参数规划模型从两个构建的区间模糊偏好关系中得到区间直觉模糊排序权重。在此区间直觉模糊偏好关系的群决策方法中,定义群共识并建立了数学规划模型以确定决策者的权重,进而集结得到群体区间直觉模糊偏好关系,之后确定群体区间直觉模糊排序权重并对方案排序。(6)研究了乘性一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策问题。首先定义了区间直觉模糊偏好关系的乘性一致性,利用两个单目标规划模型得到区间直觉模糊排序权重。特别地,如果这两个单目标规划模型可行域为空集,则提出了两个改进的规划模型以代替原有规划。接着定义了群共识并提出了可接受的群共识概念,对于具有不可接受群共识的决策群体,设计了用于提高群共识的迭代算法,并证明了该算法的收敛性。之后利用马尔可夫(Markov)模型确定决策者的权重并用于导出群体区间直觉模糊偏好关系,进而得到方案排序,最后提出了乘性一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策方法。(本文来源于《江西财经大学》期刊2019-06-01）
何霞,刘卫锋,常娟[3]（2018）在《区间值模糊集上的区间值模糊关系》一文中研究指出通过将经典集直积上的区间值模糊关系拓展为区间值模糊集直积上的区间值模糊关系,使得区间值模糊关系的概念与经典关系的概念相一致,定义了区间值模糊集上的区间值模糊关系,研究了区间值模糊集上的区间值模糊关系的运算和性质,探讨了区间值模糊集上的区间值模糊关系的自反性、对称性和传递性。(本文来源于《郑州师范教育》期刊2018年04期）
闫岳君[4]（2017）在《区间值信息系统的模糊优势关系粗糙集模型》一文中研究指出区间值信息系统作为单值信息系统的拓展形式,可用于反映信息的不确定性。而实际应用中,技术条件或人为因素又往往会导致信息不完备,因此研究完备及不完备区间值信息系统势在必行。本文主要研究区间值信息系统的模糊优势关系粗糙集模型,具体研究内容如下:1.区间序信息系统是特殊的区间值信息系统,其特征值之间存在偏序关系。针对区间序信息系统,提出一种新的模糊优势关系,并基于此关系扩展了模糊排序信息熵和模糊排序互信息来评价特征的重要性,继而结合一种综合考虑信息量和冗余度的无监督最大信息最小冗余(UmIMR)准则构造了无监督特征选择方法,并通过分类与聚类实验论证所提方法的有效性。2.针对不完备区间值信息系统,构造了一种基于模糊优势关系的粗糙集方法。其中模糊优势关系用来描述对象之间的优势程度,基于此关系扩展了模糊近似算子的定义并研究了不确定性度量问题,包括精确度,粗糙度,近似精度,模糊熵等。并将一种新的模糊条件熵作为度量属性重要度的标准,继而针对不完备区间值决策系统提出了相应的启发式属性约简算法。实验表明,模糊条件熵是合理的不确定度量指标,可用于所提的属性约简方法。(本文来源于《天津大学》期刊2017-12-01）
王亚萍[5]（2017）在《基于级别高于关系的区间犹豫模糊决策研究》一文中研究指出模糊多属性决策是现代决策科学的重要组成部分,与传统的多属性决策方法相比,模糊多属性决策能够更好地应对决策中的复杂性与模糊性。随着社会的快速发展,人们面临的决策问题越来越复杂,为了适应日益复杂化的决策环境,模糊集的多种扩展形式相继被提出,区间犹豫模糊集作为模糊集的扩展形式之一在表达模糊性和不确定性等方面具有更强的能力。但作为一个新兴的研究方向,基于区间犹豫模糊信息的多属性决策方法无论在理论研究,还是方法应用方面都有待进一步完善。本文重点研究基于级别高于关系的区间犹豫模糊决策方法,主要研究工作如下:(1)提出一种基于区间犹豫模糊信息的ELECTRE决策方法针对决策信息为区间犹豫模糊元的决策问题,引入得分函数的概念、区间数对比的可能度公式、区间犹豫模糊元相离度的概念以及区间犹豫模糊元的距离测度公式,构造区间犹豫模糊和谐集、不和谐集及其相应的指数。鉴于传统的ELECTRE II方法中问题的决策结果对阈值的选取比较敏感,本文利用改进的ELECTRE方法实现备选方案的择优问题,并将所提出的方法应用到具体算例中,表明所提出方法的合理性与可行性。(2)提出一种基于区间犹豫模糊信息的PROMETHEE决策方法传统的PROMETHEE方法依据属性值之间的差距判定方案对的优劣程度,针对属性信息为区间犹豫模糊元的多属性决策问题,运用区间犹豫模糊元的得分函数和区间数对比的可能度公式构造优先函数,考虑到决策人对方案的偏好并非总是随着属性的差异线性变化或者阶梯变化的,对已有的优先函数进行扩展,提出一类新的优先函数。另外基于正弦函数与余弦函数,提出两种叁角优先函数:正弦叁角优先函数与余弦叁角优先函数,并且证明了所提出的两种优先函数是等价的。利用所构造的优先函数计算某一属性下各方案对的优先程度,接着运用经典的PROMETHEE方法思想得到各方案对总的优先指数,依据备选方案的流入,流出与净流实现方案的排序。(本文来源于《西安理工大学》期刊2017-06-30）
陈娟[6]（2016）在《基于有限区间值的模糊偏好关系的双重多属性群决策模型》一文中研究指出本文在考虑专家意见和专家所属领域两个因素的同时,将方案的评价分为多个不同的属性。进而针对评价值为区间值的模糊偏好关系的群决策问题,将双重群决策和多属性群决策相结合,提出双重多属性群决策模型,并采用简化的基于误差分析的判断方法进行最终的优先序判断。(本文来源于《中小企业管理与科技(下旬刊)》期刊2016年09期）
程昆[7]（2014）在《基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑及其推理》一文中研究指出描述逻辑(Description Logic)是基于对象的知识表示的形式化，是一阶谓词逻辑的一个可判定子集，用于描述及推理概念知识。除了知识表示以外，描述逻辑还用在其它许多领域，它被认为是以对象为中心的知识表示语言的最为重要的归一形式。描述逻辑的重要特征是很强的表达能力和可判定性，它能保证推理算法总能停止，并返回正确的结果。描述逻辑最开始只是用来表示静态知识的。为了考虑在时间上的变化，或者在一定动作下的变化，以及保持其语言的相对简单性，很自然地想到用相应的模态算子来扩展它，以保留其命题模态状态。众所周知，即使只是对简单的模态系统的综合，也可能会导致很复杂的系统。在本文的第一章中将谈到研究者们通过添加相应的算子来对描述逻辑进行的一些扩展（如时态、模糊、动态等）及其可判定性和推理算法的正确性。现实世界中大部分的信息都具有时间属性和模糊性、不精确性的特点，并通过分析时态逻辑和模糊描述逻辑可知，传统的模糊描述逻辑对随时间变化的不精确知识缺乏表达能力，针对这一问题本文在模糊描述逻辑FALC的基础上通过添加时间属性算子，用Allen区间关系来表示时间区间关系，并结合Vague集的运算，本文提出一种基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑——TFDL(IntervalAllen)，它是模糊描述逻辑FALC在时态上的扩展，它除了具有模糊描述逻辑能解决模糊现象的能力之外，同时它还可以表达知识信息在时态上的关系，增强了模糊描述逻辑的知识表达能力。本文主要的研究工作为如下几个方面：(1)给出了TFDL(IntervalAllen)的语法，语义和知识库的表示。文中公式的上标表示时间属性，下标表示模糊性，并根据语义对Allen区间关系作出解释，通过定义解释的四元组I (I, T, I0, I)对TFDL(IntervalAllen)中的概念及概念的逻辑运算作出解释；并分别对ABox、TBox和PBox进行语义上的解释。(2)在TFDL(IntervalAllen)的语义解释模型下，研究了TFDL(IntervalAllen)的一些重要的性质。本文分别给出了十条TFDL(IntervalAllen)概念模糊相等的基本性质和蕴涵关系推理，并阐述它们在语义上的合理性，同时也给出形式证明。(3)在模糊描述逻辑的概念可满足性算法Tableaux的基础上，提出了TFDL(IntervalAllen)的概念可满足性算法，通过引入模糊共轭的概念来构造冲突，特别要考虑时态上的关系；对TFDL(IntervalAllen)的概念可满足性判定算法的可终止性、可靠性和完全性都进行了较为完整的证明。另外，还对概念的模糊包含、概念的模糊相等和概念不相交问题转化为概念可满足性问题也给出了较为严格证明。(本文来源于《云南师范大学》期刊2014-05-20）
程昆,夏幼明,高佳乐[8]（2014）在《基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑研究》一文中研究指出针对传统的模糊描述逻辑对随时间变化的不精确知识缺乏表达能力,运用时态逻辑,结合模糊计算,提出了基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑—TFDL(IntervalAllen).引入Allen区间关系用于表示时间区间关系,并给出了TFDL(IntervalAllen)的语法和语义.该逻辑形成的系统增强了不精确知识的时态关系的表达能力.(本文来源于《云南大学学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
岳红波[9]（2014）在《基于模糊偏序关系的区间集值信息系统的研究》一文中研究指出本文以区间集值信息系统为研究对象,以模糊集理论和粗糙集理论为工具,研究了基于模糊偏序关系的区间集值信息系统的不确定性度量以及区间集值目标信息系统的不协调性度量,给出了模糊偏序关系下区间集值目标信息系统知识约简的具体操作方法.·在区间集值信息系统中引入模糊偏序关系,基于模糊偏序关系,给出了区间集值信息系统中模糊信息熵、模糊粗糙熵、模糊知识粒度、模糊粒度度量的定义以及区间集值目标信息系统中协调度的定义,并建立了区间集值信息系统模糊信息熵、模糊粗糙熵、模糊知识粒度、模糊粒度度量之间的关系以及包含度与区间集值目标信息系统协调度之间的关系.·在基于模糊偏序关系的区间集值目标信息系统中引入了模糊正域、辨识矩阵、模糊条件熵的概念,给出了模糊偏序关系下区间集值目标信息系统知识约简的具体操作方法,并通过具体例子验证了约简方法的有效性.·在基于模糊偏序关系的区间集值目标信息系统中引入了证据理论,讨论了区间集值目标信息系统中基于证据理论属性约简的具体方法.(本文来源于《山西师范大学》期刊2014-03-31）
杨凡[10]（2014）在《基于IGIFR关系的区间灰数直觉模糊粗糙集模型及性质》一文中研究指出在论述区间灰数直觉模糊集概念基础上,提出了区间灰数直觉模糊关系与区间灰数直觉模糊等价关系概念,定义了基于区间灰数直觉模糊关系环境下的区间灰数直觉模糊粗糙集模型,并讨论了相关性质.(本文来源于《南开大学学报(自然科学版)》期刊2014年01期）
区间值模糊关系论文开题报告
（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：
随着决策问题变得越来越复杂,单个决策者很难全面地评估此类决策问题。而且复杂决策问题的评价因素众多,决策者也很难针对每个因素给出精确的评价值。因此,基于偏好关系的群决策方法应运而生。考虑到人们思维的局限性和问题的复杂性,决策者很难用实数来对方案进行评价。在这些复杂的决策问题中,决策者常常遇到一些难以准确描述的事物,这种不确定性表现为模糊性和犹豫性。区间直觉模糊偏好关系用区间直觉模糊值来表示决策者对方案两两比较的评价信息,能够更灵活地刻画决策者的不确定性和模糊性。因此,研究基于区间直觉模糊偏好关系的群决策理论与方法及其在实际决策问题中的应用,具有重要的理论意义和现实意义。本文以区间直觉模糊偏好关系为主要研究内容,提出相应的群决策方法并应用于实际决策问题,主要内容分为以下六个方面。(1)提出了直觉模糊值的排序方法并将其应用于多属性群决策中。首先,针对现有直觉模糊值排序的不足,定义了直觉模糊值的偏好度,并提出了新的排序方法。之后将该排序方法应用于多属性群决策中,构建多目标规划模型求解每个决策者的属性权重,通过最大化群共识指数得到决策者权重,利用集结算子得到方案综合评价值,之后使用所提出的排序方法对方案综合评价值排序,从而得到方案的排序结果。(2)研究了区间模糊偏好关系的群决策问题,其中包括区间模糊偏好关系的一致性分析、决策者权重的确定和排序权重的确定。首先分析了区间模糊偏好关系的加性一致性,并建立直觉模糊规划模型确定排序权重,定义共识指标用于得到决策者的权重,从而提出了加性一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策方法。然后分析了区间模糊偏好关系的几何一致性,基于决策者的风险态度定义了区间模糊偏好关系的几何一致性指数并用于得到可接受一致的区间模糊偏好关系,建立模糊对数规划模型确定区间排序权重,根据决策者之间的相似度得到决策者权重,建立参数规划模型确定方案的群体排序权重,进而提出了几何一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策方法。(3)提出了区间直觉模糊值的排序方法并将其应用于多属性群决策中。首先分析了区间直觉模糊值现有排序方法的不足,定义了区间直觉模糊值的可能度和分歧度,并提出了区间直觉模糊值的序关系,之后将其应用于多属性群决策。在多属性群决策中,构建了直觉模糊规划模型以确定决策者的权重,并提出乐观、悲观和中立叁种方法来对所构建的直觉模糊规划模型进行求解,之后构造属性的可能性分布矩阵以确定属性权重,利用集结算子得到方案综合评价值,进而使用所提出的排序方法对方案综合评价值排序,从而得到方案的排序结果。最后,提出了区间直觉模糊多属性群决策方法。(4)基于直觉模糊偏好关系,研究加性一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策问题。首先根据直觉模糊偏好关系的加性一致性定义了区间直觉模糊偏好关系的加性一致性,建立了规划模型用于从区间直觉模糊偏好关系中导出最乐观和最悲观的一致的直觉模糊偏好关系。考虑到决策者的风险偏好,构建了基于风险态度的一致的直觉模糊偏好关系,接着建立了一个多目标规划模型用于求解直觉模糊排序权重。之后在群决策中,根据决策者之间的相似度确定决策者的综合重要度,提出了基于综合重要度的区间直觉模糊诱导有序加权平均(Comprehensive Importance Interval-valued Intuitionistic Fuzzy Induced Ordered Weighted Averaging,简称CI-IVIF-IOWA)算子,使用CI-IVIF-IOWA算子将个体区间直觉模糊偏好关系集结为群体区间直觉模糊偏好关系,进而确定排序权重,得到方案排序,最后提出了用于求解区间直觉模糊偏好关系群决策问题的叁阶段方法。(5)基于区间模糊偏好关系,研究加性一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策问题。首先根据区间模糊偏好关系的加性一致性定义了区间直觉模糊偏好关系的加性一致性,通过建立参数规划模型从两个构建的区间模糊偏好关系中得到区间直觉模糊排序权重。在此区间直觉模糊偏好关系的群决策方法中,定义群共识并建立了数学规划模型以确定决策者的权重,进而集结得到群体区间直觉模糊偏好关系,之后确定群体区间直觉模糊排序权重并对方案排序。(6)研究了乘性一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策问题。首先定义了区间直觉模糊偏好关系的乘性一致性,利用两个单目标规划模型得到区间直觉模糊排序权重。特别地,如果这两个单目标规划模型可行域为空集,则提出了两个改进的规划模型以代替原有规划。接着定义了群共识并提出了可接受的群共识概念,对于具有不可接受群共识的决策群体,设计了用于提高群共识的迭代算法,并证明了该算法的收敛性。之后利用马尔可夫(Markov)模型确定决策者的权重并用于导出群体区间直觉模糊偏好关系,进而得到方案排序,最后提出了乘性一致的区间直觉模糊偏好关系的群决策方法。
（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。
区间值模糊关系论文参考文献
[1].张超,李德玉.考虑关联性与优先关系的区间犹豫模糊图决策[J].计算机研究与发展.2019
[2].王枫.区间直觉模糊偏好关系群决策理论与方法研究[D].江西财经大学.2019
[3].何霞,刘卫锋,常娟.区间值模糊集上的区间值模糊关系[J].郑州师范教育.2018
[4].闫岳君.区间值信息系统的模糊优势关系粗糙集模型[D].天津大学.2017
[5].王亚萍.基于级别高于关系的区间犹豫模糊决策研究[D].西安理工大学.2017
[6].陈娟.基于有限区间值的模糊偏好关系的双重多属性群决策模型[J].中小企业管理与科技(下旬刊).2016
[7].程昆.基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑及其推理[D].云南师范大学.2014
[8].程昆,夏幼明,高佳乐.基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑研究[J].云南大学学报(自然科学版).2014
[9].岳红波.基于模糊偏序关系的区间集值信息系统的研究[D].山西师范大学.2014
[10].杨凡.基于IGIFR关系的区间灰数直觉模糊粗糙集模型及性质[J].南开大学学报(自然科学版).2014