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Vague集理论及其在模糊信息处理中的研究

范平  
【摘要】:在现实世界中,相当一部分具有模糊性的信息是Fuzzy集理论无法表示和处理的,而Vague集能够表示和处理更为丰富的具有模糊性的不确定性信息。采用Vague集来进行模糊信息处理的研究,将为计算机在现实生活中进行智能信息处理提供一个新的工具。 本文首先通过研究Vague集与Fuzzy集的关系,结合Vague集理论及投票模型下的解释,对Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了分析,根据Vague集的三维表示图直观地提出一种新的有效方法,并通过实例说明该方法的有效性和直观性。接着对Vague集的相似度量进行分析,并根据相似工程学原理,指出一个相似度量必须满足的约束条件,提出一种改进的Vague集相似度量公理化定义,引入一种新的Vague集相似度量方法,并证明它满足这些公理化条件,用实例说明其应用以及该方法的有效性和直观性。然后对已有的基于Vague集的多目标模糊决策方法进行了分析,得出现有Vague集的多目标模糊决策方法存在着缺陷,从而提出了一种新的多目标模糊决策的Vague集方法,该方法给出了一个新的精确评分函数对方案进行排序,选出最优方案。最后引入Vague集分析软件系统可靠性,在顺序和选择结构系统中通过三角形的Vague集方法运算证实,该方法可以更灵活、更智能有效地分析软件系统可靠性。同时介绍了一种基于Vague集理论的医疗诊断系统的设计实现方法,该方法中采用Vague集的精确记


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