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,機器學(xué)習(xí)、不確定環(huán)境下的模糊決策、模式識別,數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域受到了國內(nèi)外研究者的廣泛關(guān)注。同時,由于Vague集理論在處理模糊信息和數(shù)據(jù)方面具有強大的能力,而現(xiàn)實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Vague集作進一步研究。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,猶豫度的變化對模糊熵值沒有影響,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,并且對公式的完備性進行了理論證明。實例對比分析表明改進后的Vague集熵較好的解決了上述三個缺點,具有較好的合理性和有效性,并結(jié)合相關(guān)實例,進一步拓展了Vague集熵的普適性。其次,通過對王家?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),將評價指標(biāo)的自然語言處理為符合人們認(rèn)知和評價習(xí)慣并能全面表達信息的Vague集語言,使用改進的考慮猶豫信息的Vague集模糊熵,基于Vague集理論與E-V準(zhǔn)則,同時引入決策者的風(fēng)險偏好...

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.2熵值隨猶豫度變化趨勢結(jié)果

對其進行擬合發(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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