隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的發(fā)展,Vague集理論在智能控制,機(jī)器學(xué)習(xí)、不確定環(huán)境下的模糊決策、模式識(shí)別,數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域受到了國(guó)內(nèi)外研究者的廣泛關(guān)注。同時(shí),由于Vague集理論在處理模糊信息和數(shù)據(jù)方面具有強(qiáng)大的能力,而現(xiàn)實(shí)生活中存在許多不精確、不完整或模糊的信息,因此有必要對(duì)Vague集作進(jìn)一步研究。首先,已有模糊熵的公式存在著隨猶豫度的增加熵值變化不穩(wěn)定,當(dāng)模糊熵的取值為1時(shí),猶豫度的變化對(duì)模糊熵值沒有影響,部分熵不能完全滿足模糊熵定義的完備性的三個(gè)不足�？紤]到熵的直覺性和模糊性,在比較分析的基礎(chǔ)上,將猶豫度引入Vague集熵公式中,構(gòu)造出一種新的Vague集熵公式,并且對(duì)公式的完備性進(jìn)行了理論證明。實(shí)例對(duì)比分析表明改進(jìn)后的Vague集熵較好的解決了上述三個(gè)缺點(diǎn),具有較好的合理性和有效性,并結(jié)合相關(guān)實(shí)例,進(jìn)一步拓展了Vague集熵的普適性。其次,通過對(duì)王家?guī)X煤礦瓦斯爆炸影響指標(biāo)的研究,分析并篩選出關(guān)鍵性指標(biāo),將評(píng)價(jià)指標(biāo)的自然語言處理為符合人們認(rèn)知和評(píng)價(jià)習(xí)慣并能全面表達(dá)信息的Vague集語言,使用改進(jìn)的考慮猶豫信息的Vague集模糊熵,基于Vague集理論與E-V準(zhǔn)則,同時(shí)引入決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好...

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.2熵值隨猶豫度變化趨勢(shì)結(jié)果

對(duì)其進(jìn)行擬合發(fā)現(xiàn)，其值也是連續(xù)且穩(wěn)定變化(如圖3.2所示綠色粗曲線所示)，因此針對(duì)條件(5)來構(gòu)造新熵符合一定的期望，也解決了本章節(jié)提到以往熵存在的一些問題且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單明了，因此，本章節(jié)新構(gòu)造的Vague集熵是合理有效的。3.4Vague集模糊熵的應(yīng)用Vague集熵在盡....

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