模糊网络决策理论

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模糊决策树算法的原理及应用探讨

模糊决策树算法的原理及应用探讨

模糊决策树算法的原理及应用探讨近年来,模糊决策树算法作为一种新的、高效的数据挖掘技术,受到了广泛的关注和研究。

它融合了模糊逻辑和决策树算法的优点,克服了传统决策树算法不能处理模糊或多义性数据的缺点,具有很强的可解释性和适用性。

本文将详细介绍模糊决策树算法的原理和应用探讨。

一、模糊决策树算法的原理模糊决策树算法是一种基于模糊集合理论的决策树算法。

它通常由三个部分组成:模糊化阶段、决策树生成阶段和剪枝优化阶段。

(一)模糊化阶段在模糊化阶段,通过模糊集合理论将数值型属性离散化为模糊变量,将模糊变量分为若干模糊集,如“高度”属性可以离散化为“低”、“中”、“高”三个模糊集。

同时,对于其他类型的属性,可以使用模糊逻辑将其转换为模糊变量。

(二)决策树生成阶段在决策树生成阶段,针对已经用模糊集将属性离散化后的数据集,使用分类算法生成决策树。

常用的分类算法有基于信息熵的ID3算法、C4.5算法和CART算法等。

(三)剪枝优化阶段剪枝优化阶段是为了防止过拟合而进行的优化操作。

通常采用交叉验证法或者自助法对已生成的决策树剪枝,使得决策树能够更好地适应新的数据集。

二、模糊决策树算法的应用探讨模糊决策树算法广泛应用于机器学习、数据挖掘、人工智能等领域。

以下是一些典型的应用案例:(一)疾病诊断在医学领域,疾病诊断是一个复杂的问题。

在传统的方法中,医生需要依靠多年经验和专业知识来进行诊断。

而模糊决策树算法能够利用已有的病例数据,通过分类算法生成决策树,辅助医生进行疾病诊断。

例如,在甲状腺疾病的诊断中,可以使用模糊决策树算法,将症状转换为模糊变量,生成一个基于模糊逻辑的决策树,辅助医生进行甲状腺疾病的诊断。

(二)文本分类在自然语言处理领域,文本分类是一个重要的问题。

文本分类需要将一个给定的文本分配到相应的类别中。

例如,将新闻文章分配到“体育”、“娱乐”、“财经”等不同的类别。

在传统的方法中,通常需要手动抽取文本特征并建立文本分类器。

几种模糊多属性决策方法及其应用

几种模糊多属性决策方法及其应用

几种模糊多属性决策方法及其应用一、本文概述随着信息时代的快速发展,决策问题日益复杂,涉及的属性越来越多,决策信息的不确定性也越来越大。

在这种背景下,模糊多属性决策方法应运而生,成为解决复杂决策问题的重要工具。

本文旨在探讨几种典型的模糊多属性决策方法,包括模糊综合评价法、模糊层次分析法、模糊集结算子等,并分析它们在实际应用中的优势和局限性。

本文首先介绍了模糊多属性决策方法的基本概念和理论基础,为后续研究提供必要的支撑。

接着,详细阐述了三种常用的模糊多属性决策方法,包括它们的原理、步骤和应用范围。

在此基础上,通过案例分析,展示了这些方法在实际应用中的具体运用和取得的效果。

通过本文的研究,读者可以深入了解模糊多属性决策方法的原理和应用,掌握其在实际问题中的使用技巧,为解决复杂决策问题提供有力支持。

本文也为进一步研究和改进模糊多属性决策方法提供了参考和借鉴。

二、模糊多属性决策方法概述模糊多属性决策(Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,FMADM)是一种处理不确定性、不精确性和模糊性的决策分析方法。

在实际问题中,由于信息的不完全、知识的局限性或环境的动态变化,决策者往往难以获取精确的属性信息和权重信息,这使得传统的多属性决策方法难以应用。

模糊多属性决策方法通过引入模糊集理论,能够更好地处理这种不确定性和模糊性,为决策者提供更合理、更可靠的决策支持。

模糊多属性决策方法的核心思想是将决策问题中的属性值和权重视为模糊数,利用模糊集理论中的运算法则进行决策分析。

根据不同的决策目标和背景,模糊多属性决策方法可以分为多种类型,如模糊综合评价、模糊多目标决策、模糊群决策等。

这些方法在各自的领域内都有着广泛的应用,如企业管理、项目管理、环境评估、城市规划等。

在模糊多属性决策方法中,常用的模糊数有三角模糊数、梯形模糊数、正态模糊数等。

这些模糊数可以根据实际问题的需要选择合适的类型,以更好地描述属性值的不确定性和模糊性。

多学科融合的当代建筑策划方法研究模糊决策理论的引入

多学科融合的当代建筑策划方法研究模糊决策理论的引入

多学科融合的当代建筑策划方法研究模糊决策理论的引入一、内容概述随着社会的发展和科技的进步,建筑行业也在不断地进行创新和变革。

多学科融合的当代建筑策划方法研究已经成为了建筑界关注的热点问题。

在这个过程中,模糊决策理论的引入为建筑策划提供了新的思路和方法。

本文将围绕这一主题展开讨论,通过分析模糊决策理论在建筑策划中的应用,探讨如何将其与多学科融合,以期为当代建筑策划提供更加科学、合理的决策依据。

在建筑策划中,我们需要面对诸多复杂的问题,如空间布局、材料选择、环境保护等。

这些问题往往涉及到多个学科的知识,如建筑学、结构工程、环境科学等。

传统的建筑策划方法往往局限于单一学科的视角,难以全面地解决这些问题。

而模糊决策理论作为一种跨学科的决策方法,可以有效地克服这一局限性。

通过对模糊决策理论的引入,我们可以将多学科的知识融合到建筑策划中,从而为建筑策划提供更加全面、科学的决策依据。

在实际应用中,模糊决策理论可以帮助我们更好地处理不确定性信息,提高决策的可靠性。

例如在建筑设计中,我们需要考虑各种因素对建筑物性能的影响,如气候、地形、人口密度等。

这些因素之间的关系往往是非线性的、模糊的,传统的决策方法很难准确地评估这些因素对建筑物性能的影响。

而模糊决策理论可以通过构建模糊数学模型,对这些非线性、模糊的关系进行量化和分析,从而为我们提供更加准确的决策依据。

此外模糊决策理论还可以促进多学科之间的交流与合作,在建筑策划过程中,各个学科往往需要相互协作,共同解决复杂问题。

模糊决策理论为这种协作提供了一个有效的工具,通过将模糊决策理论与多学科知识相结合,我们可以打破学科之间的壁垒,促进各学科之间的交流与合作,从而提高建筑策划的整体水平。

模糊决策理论的引入为当代建筑策划提供了新的思路和方法,通过将其与多学科融合,我们可以为建筑策划提供更加科学、合理的决策依据,推动建筑行业的持续发展和创新。

1. 建筑策划的重要性建筑策划在当代建筑设计中的重要性不言而喻,它就像是一座大厦的地基,决定了建筑物的整体结构和稳定性。

决策模型理论与方法

决策模型理论与方法

决策模型理论与方法
决策模型理论与方法是指用于帮助人们进行决策的一系列理论和方法。

它们帮助人们在面临不确定性和复杂性的决策问题时,从多个选项中选择最优的决策方案。

以下是一些常见的决策模型理论和方法:
1. 经济学决策模型:利用经济学原理和方法,考虑成本、效益和风险等因素,构建决策模型,最大化决策的经济效益。

2. 线性规划模型:将决策问题转化为线性规划问题,通过寻找最优的线性方程组的解,得出最佳决策方案。

3. 决策树模型:使用树形结构表示决策过程,通过计算每个决策节点的期望效益或期望成本,选择最优的决策路径。

4. 模糊决策模型:考虑到不确定性和模糊性因素,使用模糊集合理论和模糊逻辑方法,建立模糊决策模型,进行决策分析与决策。

5. 实验决策模型:通过实验的方法,收集数据并进行统计分析,确定最佳的决策方案。

6. 科学决策模型:综合应用多种科学方法,如统计学、操作研究、决策分析等,
建立综合决策模型,辅助决策者做出决策。

7. 多目标决策模型:考虑多个目标和多个决策因素,通过权衡和优化,确定最佳的综合决策方案。

8. 排序方法:将决策选项进行排序,从而找出最优的决策方案。

这些决策模型理论和方法在实际应用中具有重要的意义,可以帮助人们更科学、更有效地进行决策。

不同的决策问题需要选择合适的模型理论和方法进行分析和处理。

模糊数学理论在决策分析中的应用

模糊数学理论在决策分析中的应用

模糊数学理论在决策分析中的应用一、引言决策是人类生活中不可或缺的一部分,决策分析是在决策过程中为了明确目标、评估方案、选择最佳方案,从而达到最优化的目的。

在决策分析中,涉及到多个因素,不同因素之间的相互作用和影响往往会使决策分析变得复杂,因此需要一种有效的方法来处理这种复杂性,模糊数学理论正是这样一种方法。

本文将重点讨论模糊数学理论在决策分析中的应用。

二、模糊数学理论概述2.1 模糊数学理论的起源和发展模糊数学理论的起源可以追溯到1965年左右,是由日本的松浦俊明教授提出的。

他在研究人类的认知过程中发现,人们往往会将不确定的概念、模糊的语言现象进行模糊化处理,以便更好地理解和应用。

松浦教授认为,模糊数学理论是一种可以用来描述和处理模糊现象的数学理论。

此后,模糊数学理论得到了广泛的应用和发展。

2.2 模糊数学理论的基础概念模糊数学理论的基础概念有模糊集、模糊关系、模糊逻辑运算等。

在模糊数学理论中,不同于传统数学,各元素之间的关系不是唯一的、明确的、确定的,而是模糊、模棱两可的。

因此,模糊数学理论中涉及到模糊集合、隶属函数、模糊关系、模糊逻辑运算等基础概念。

三、模糊数学理论在决策分析中的应用3.1 模糊数学理论在多准则决策中的应用多准则决策是当决策的结果不仅取决于一种因素时,需要基于多种因素进行分析决策。

在多准则决策中,模糊数学理论可以帮助我们解决模糊性问题。

例如,一个物品可以从不同的维度进行评价,如价格、品质、售后服务等,而这些维度之间的权重也可能不同,导致评价结果具有一定的模糊性。

在这种情况下,可以使用层次分析法(AHP)将多种因素纳入决策考虑,并采用模糊关系将各个维度的权重分配给不同的评价维度,最终得到综合评价结果。

3.2 模糊数学理论在风险评估中的应用在企业的投资决策中,风险评估是一个非常重要的步骤。

传统的风险评估方法往往只能考虑到已知的风险因素,而忽略了未知的因素,如天灾、人为破坏等不可预见的因素。

模糊理论总结

模糊理论总结

模糊理论总结简介模糊理论(Fuzzy Theory)是一种用于处理不确定性问题的数学方法,其背后的思想是模糊集合论。

模糊理论从模糊集合的角度对问题进行描述和处理,可以克服传统二值逻辑的限制,更符合人类思维的特点。

模糊理论主要应用于控制系统、人工智能、数据挖掘和模式识别等领域。

通过引入模糊概念,模糊理论能够有效处理模糊、不确定或不完全信息的问题,使得决策和系统设计更加灵活和适应实际应用。

模糊概念在模糊理论中,模糊概念是一个介于完全成员和完全非成员之间的概念。

与传统的二值逻辑相比,模糊概念允许元素有一定程度的隶属度。

模糊集合是由一系列隶属度在[0,1]范围内的元素组成的。

模糊概念的隶属函数描述了元素与模糊集合的关系。

常见的隶属函数包括三角函数、高斯函数和sigmoid函数等。

通过对隶属度的计算和操作,可以对元素进行模糊化处理,从而更好地表达和处理不确定性问题。

模糊推理模糊推理是模糊理论的核心。

与传统的逻辑推理相比,模糊推理能够处理模糊或不确定的条件和结论。

模糊推理根据输入的模糊规则和模糊事实,通过模糊逻辑运算得出模糊结论。

模糊推理的过程包括模糊化、模糊规则匹配和模糊合成三个步骤。

模糊化将输入的模糊事实转换为模糊集合,模糊规则匹配对输入的模糊事实和模糊规则进行匹配,模糊合成根据匹配结果和隶属度计算得出最终模糊结论。

模糊推理可以应用于各种决策问题,如模糊控制系统中的规则推理、模糊分类和模糊聚类等。

模糊控制模糊控制是模糊理论的一种重要应用,用于处理带有模糊或不确定性信息的控制问题。

传统的控制方法通常基于精确的模型和确定性的输入,而模糊控制则能够应对系统模型不确定或难以建立的情况。

模糊控制系统由模糊控制器和模糊规则库组成。

模糊控制器负责对输入模糊事实进行模糊推理,得出模糊控制命令。

模糊规则库包含了一系列模糊规则,用于将输入模糊事实映射到输出模糊命令。

模糊控制系统的设计包括确定模糊集合、编写模糊规则和确定隶属函数等步骤。

模糊决策的三种方法

模糊决策的三种方法

模糊决策的三种方法模糊决策是一种基于模糊理论的决策方法,其目标是针对现实生活中的不确定性和模糊性进行决策。

模糊决策的核心思想是将决策问题中的模糊信息和不确定性进行数学建模和分析,以求得合理的决策结果。

常见的模糊决策方法有模糊集合理论、模糊数学和模糊逻辑。

下面将详细介绍这三种方法。

1.模糊集合理论模糊集合理论是模糊决策的基础,它通过引入模糊概念来描述现实世界中的模糊性和不确定性。

在模糊集合理论中,一个元素可以同时属于多个集合,并以一些隶属度来描述其在各个集合中的程度。

这使得模糊集合能够更好地处理复杂的、模糊的决策问题。

在模糊集合理论中,最常用的模糊决策方法是模糊综合评价和模糊层次分析。

模糊综合评价通过将决策问题转化为模糊评价问题,然后利用模糊集合运算来对待选方案进行评价和排序。

模糊层次分析将决策问题转化为多层次的模糊子问题,然后通过对每个子问题进行模糊比较和模糊一致性检测来确定权重和评价方案。

2.模糊数学模糊数学是将模糊理论应用于数学方法和技术的一门学科,它通过引入模糊集合和模糊逻辑等概念,对模糊决策问题进行建模和分析。

在模糊数学中,模糊数是一种介于0和1之间的数值,用来描述元素在一些模糊集合中的隶属度。

对于模糊决策问题,模糊数学提供了一系列有效的方法,如模糊规划、模糊优化和模糊最优化等。

模糊规划通过引入模糊目标和模糊约束,对决策变量进行模糊处理,从而求解满足一定模糊要求的最优方案。

模糊优化通过引入模糊目标函数和模糊约束条件,以及模糊偏导数和模糊梯度等概念,对决策变量进行模糊处理和优化,以求得最优解。

模糊最优化是模糊优化的一种特殊情况,它在模糊目标函数和模糊约束条件下求解最优解。

3.模糊逻辑模糊逻辑是一种能够处理模糊命题和模糊推理的逻辑系统,它通过引入模糊命题和模糊规则,对决策问题进行描述和推理。

在模糊逻辑中,命题的真值不再是0或1,而是一个介于0和1之间的模糊数,用来表示命题的隶属度。

对于模糊决策问题,模糊逻辑提供了一系列有效的方法,如模糊推理、模糊控制和模糊识别等。

模糊规划的理论方法及应用

模糊规划的理论方法及应用

模糊规划的理论方法及应用模糊规划是一种将模糊数学方法应用于决策问题的数学工具。

相比于传统的决策方法,模糊规划考虑到了决策者在面对不确定性和模糊性时的主观认知和感知能力,并利用模糊集合理论来解决这些问题。

本文将介绍模糊规划的理论方法及其在实际应用中的例子。

一、模糊规划的基本概念与原理1. 模糊集合理论模糊集合理论是模糊规划的理论基础,它是Lotfi Zadeh于1965年提出的。

在传统的集合论中,一个元素只能属于集合A或者不属于集合A,而在模糊集合论中,每个元素都有属于集合A的程度或者隶属度。

通过定义隶属函数来刻画元素对一个集合的隶属程度,该函数的取值范围通常是[0,1]。

2. 模糊规划的基本步骤模糊规划的基本步骤包括问题定义、模糊关系构建、决策矩阵建立、权重确定、模糊规则制定、规则评价、推理运算及解的评价等。

其中,模糊关系的建立和模糊规则的制定是模糊规划的核心。

通过对问题的抽象和建模,将模糊的问题转化为可计算和可处理的数学模型,从而能够得出合理的决策结果。

二、模糊规划的实际应用1. 市场营销决策在市场营销中,决策者往往需要面对很多模糊的信息,例如消费者的购买意愿、市场竞争环境等。

模糊规划可以帮助决策者进行市场细分、产品定价、促销策略等决策,从而提高市场的竞争力。

比如,通过模糊规划的方法,可以根据消费者的购买意愿和价格敏感度,确定合适的产品定价,并通过促销策略来满足不同消费者群体的需求。

2. 资源调度问题在资源调度问题中,决策者需要考虑多个因素,例如人力资源、物资配送等。

这些因素往往存在模糊性和随机性,传统的数学模型很难对其进行准确建模和求解。

而模糊规划可以通过考虑不确定性因素,使决策结果更加稳健和鲁棒。

比如,在人力资源调度中,通过模糊规划可以考虑员工的技能水平、工作经验等因素,使得调度结果更加符合实际情况。

3. 供应链管理问题供应链管理中涉及到多个环节和参与方,存在着各种不确定性和模糊性。

模糊规划可以帮助决策者在不确定的环境下进行供应链规划、库存管理、物流优化等决策,从而提高供应链的运作效率和灵活性。

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( wi w j ) lij , wi mij lij u ij ( ) u ij ( wi w j ) wj , u ij mij
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uM(x) 1
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(2)模糊集合的定义?
3) 直觉模糊集(1983, Atanassav)
设U是一个论域,它的元素用x表示。U上形如{x, tA(x), fA(x) xU}的三元组称为U上的一个直觉模糊集A。其中 函数tA和fA满足 tA: U[0,1], fA: U[0,1],
第二步:请专家对准则和指标进行两两成对比较,然后将 专家意见用相应的三角模糊数表示,建立准则/指标两两成 对比较的判断矩阵,同时对拟投标项目进行评分。表2表 示专家对获利能力S1、风险性S2、业主情况S3和投标竞争 度S4四个准则的相对重要性评价。 表2 关于最佳投标项目的两两比较矩阵

超矩阵的计算较复杂!

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3 模糊网络分析法应用举例
假设某企业有若干个建设项目的投标机会,经过前 期的筛选,还有三个项目需进一步评估,分别记 为D1, D2, D3.
为了选择最佳的投标项目,聘请了相关专家,成立 了一个专家组。专家组负责对准则/指标的相对重 要性进行判断,并对方案进行评分。
wi lij uij , i 1,2,, n 1; j 2,3,, n; j i. wj

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(2)研究的重点和难点
(1)模糊优先规划
对于用三角模糊数表示的专家或决策者的判断意见,权向 量可通过计算关于wi/wj的隶属函数得出:
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3 模糊网络分析法应用举例
将专家组的意见用相应的三角模糊数表示,如表3所示。 表3 关于最佳投标项目的两两比较矩阵

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3 模糊网络分析法应用举例
k 1
n
k
1, wk 0, k 1,2,, n.
i 1,2,, n 1; j 2,3,, n; j i.

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(2)研究的重点和难点
超矩阵的构造: 指标之间相互影响和作用关系的确定; 是否考虑决策者风险态度; 是否只考虑具有网络结构的指标;
3) 确定目标或评估方案的标准;
4) 评估各个方案; 5) 选出一个最优或最满意的方案;
决策过程
6) 执行此方案(去解决该问题);
7) 进行后评估:问题是否得到完满解决。
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(2)模糊集合的定义?
第三次数学危机。 理发师悖论:只给不给自己理发的人理发。 模糊数学:1965年,由美国控制论专家L. A. Zadeh教授 提出,出版题为《Fuzzy Sets》的论文,标志着模糊数 学的诞生。
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(2)研究的重点和难点
(1)模糊优先规划
上述求解权向量的问题可转化为如下规划问题: Max
uij ( w),i 1,2,, n 1; j 2,3,, n; j i,
w
k 1
n
k
1, wk 0, k 1,2,, n.

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(2)研究的重点和难点
(1)模糊优先规划
考虑到隶属函数的特殊形式,上式可转化为如下非线性规 划问题。 Max
(mij lij )w j wi lij w j 0, (uij mij )w j 遇到许多模糊事物,没有明显的数量 界限,要使用一些模糊的词句来形容、描述。比如,比较 年轻、年长、高个、胖、好、漂亮、善、热、远……。
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(2)模糊集合的定义?
分类:模糊集、三角模糊数、梯形模糊数、直觉模糊集、 Vague Set等。
1) Fuzzy Set (1965, Zadeh)
1 什么是模糊网络决策?
什么是决策? 什么是模糊集合? 什么是模糊决策? 什么是模糊网络决策?
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(1)什么是决策? 一种选择方案的行为。(是一个过程)
问题解决过程的七个步骤: 1) 认清问题; 2) 找出一些可供选择的方案;
6) 直觉模糊集、 Vague Set VS 经典集合 如果tA(xi)=1,fA(xi)=0,A(xi)=0,此时Vague集和直 觉模糊集退化为经典集合。

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(2)模糊集合的定义?
模糊数学诞生至今不到50年历史,然而它发展迅速、应用 广泛。在图象识别、人工智能、自动控制、信息处理、经 济学、心理学、社会学、生态学、语言学、管理科学、医 疗诊断等领域中广泛应用。
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(4)什么是模糊网络决策?
ANP(Analytic Network Process)的提出(1996年 Saaty)
AHP(Analytic Hierarchy Process):递阶层次结构,线性 的从上到下的层次结构形式
决策目标
准则1 准则2 … 准则m 目标层 准则层
方案1

方案2
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方案n
方案层
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(4)什么是模糊网络决策?
目标 控制层 准则P1 …… 准则Pm
元素组1
元素组2
A
B
A受B影响或B影响A
网络层
元素组
元素组
C 元素组N C内部元素相互依存
图2 典型的ANP网络结构
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(2)研究的重点和难点
模糊网络决策要解决的问题: 权重的计算; 超矩阵的构造; 方案的排序。

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(2)研究的重点和难点
权重的计算有: 特征值法; 目标规划法; 线性规划法; 程度分析法; 模糊偏好规划法; 等等。
把模糊数学理论应用于决策研究,形成了模糊决策技术。 决策过程中的模糊和不确定性: 认清问题时存在不确定性;评估各个方案时存在不确定性; 选出一个最优或最满意的方案时存在不确定性。 如选聘人员、供应商选择时。 总之:在很多情况下,决策目标与约束条件均带有一定的模 糊性。
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tA和fA分别表示U上元素x属于A的隶属度和非隶属度,且满 足0≤tA(x)+fA(x)≤1。

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(2)模糊集合的定义?
4) Vague Set (1993, Gau & Buehrer)
设U是一个非空集合,它的元素用x表示。U上的一个Vague 集A是指U上的一对隶属函数tA和fA,即 tA: U[0,1], fA: U[0,1], 满足tA(x)+fA(x)≤1。且0≤tA(x)≤1,0≤fA(x)≤1。 其中tA称为Vague集A的真隶属函数,表示支持 的证据的隶 属度下界;fA 称为Vague集A的假隶属函数,表示反对 的 证据的隶属度下界,如下图所示。1
1-fA
tA

0
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U
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(2)模糊集合的定义?
5) 直觉模糊集、Vague Set VS Fuzzy Set 如果对xU,有tA(xi)+fA(xi)=1,则A(xi)= 1―tA(xi)―[1―tA(xi)]=0。 显然,此时Vague集A={x, tA(x),1- fA(x) xU} 和直觉 模糊集A={x, tA(x), fA(x) xU}就退化为模糊集A={x, uA(x) xU}。
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(4)什么是模糊网络决策?
ANP:网络结构,考虑了准则和属性之间的复杂的 相互影响关系。 未加权超矩阵;
加权超矩阵; 极限超矩阵。
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Logo 2 国内外研究现状?
研究团队; 研究的重点和难点。


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3 模糊网络分析法应用举例

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3 模糊网络分析法应用举例

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3 模糊网络分析法应用举例
设 U是论域,映射 A(·):U → [0, 1], x︱→ A(x), 称为 U 的模糊子集 A ( Fuzzy Set ),简称 F 集(合) 。
对x∈U,A(x) 称为 x 对 A 的隶属度, A 称为F 集的 隶属函数。
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(2)模糊集合的定义?
2) 三角模糊数
三角模糊数M常用(l, m, u) 表示,参数l, m 和 u分别表示隶属 度的最小可能值、最可能的值和最大可能值。三角模糊数 M的隶属函数具有如下形式,如下图所示。
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模糊网络决策理论
报告人:周晓光 博士 副教授
管理科学与工程系 东凌经济管理学院 Email: xiaoguang@
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Outline
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什么是模糊网络决策?
国内外研究现状? 应用举例



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2009年 , 四川大学刘应明院士摘下国际模糊系统协会 “Fuzzy Fellow奖” ,打破了欧美科学家垄断的格局。
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