發(fā)布時間：2018-11-18 18:33

【摘要】：熵和知識測度是表示模糊系統(tǒng)不確定性和有序性程度的重要工具,目前已有諸多研究成果.直覺模糊集比傳統(tǒng)模糊集多了猶豫度向量,其模糊性和不確定性比傳統(tǒng)模糊集更復雜.因此,在直覺模糊熵和直覺模糊知識度量領(lǐng)域,現(xiàn)有研究存在諸多不足,尤其缺乏對公理體系的細化研究,算子之間的對比和遴選缺乏統(tǒng)一的理論和方法指導.基于此,首先對Szmidt和Kacprzyk的公理體系開展研究,將基本性質(zhì)分成非負有界、對稱性和有序性,并針對有序性提出了一些易于判定的充分必要條件和必要條件.同時,利用可導條件下的有序性條件,對傳統(tǒng)經(jīng)典算子的有序性進行了證明.并依據(jù)有序性條件提出了新型的簡便的帶參數(shù)知識度量模型,同時證明這些模型滿足公理體系.最后,從直覺模糊集合套構(gòu)造,提出了檢驗是否滿足有序性的實驗方法,并對所提出的帶參數(shù)模型在不同參數(shù)取值下與傳統(tǒng)經(jīng)典算法進行對比.實驗結(jié)果表明,該帶參數(shù)模型在不同參數(shù)取值下與傳統(tǒng)算法的結(jié)果具有廣泛的相似性,且特殊取值下的運算結(jié)果精度更高,總體精度高達98.73%,在所有算法中表現(xiàn)優(yōu)秀.
[Abstract]:Entropy and knowledge measure are important tools to express the degree of uncertainty and order of fuzzy systems. The intuitionistic fuzzy set has more hesitancy vectors than the traditional fuzzy set, and its fuzziness and uncertainty are more complex than the traditional fuzzy set. Therefore, in the field of intuitionistic fuzzy entropy and intuitionistic fuzzy knowledge measurement, there are many deficiencies in the existing research, especially the lack of detailed research on axiom system, and the lack of unified theory and method guidance for the comparison and selection of operators. Based on this, the axioms of Szmidt and Kacprzyk are studied firstly, and the basic properties are divided into non-bearing bounds, symmetry and ordering, and some necessary and sufficient conditions for ordering are proposed. At the same time, the orderliness of the traditional classical operators is proved by using the order condition under the derivable condition. According to the order condition, a new and simple knowledge measurement model with parameters is proposed, and it is proved that these models satisfy the axiom system. Finally, from the construction of intuitionistic fuzzy sets, an experimental method is proposed to test whether orderliness is satisfied or not, and the proposed model with parameters is compared with the traditional classical algorithm under different parameters. The experimental results show that the model with parameters has a wide similarity with the results of the traditional algorithm under different parameter values, and the precision of the operation results with special values is higher, the overall accuracy is up to 98.733.The model performs well in all the algorithms.
【作者單位】： 廣東外語外貿(mào)大學經(jīng)濟貿(mào)易學院;廣東外語外貿(mào)大學信息學院;廣東外語外貿(mào)大學金融學院;暨南大學大數(shù)據(jù)決策研究所;
【基金】：國家自然科學基金(71271061) 國家統(tǒng)計局全國統(tǒng)計科研計劃重點項目(2016LZ18) 廣東省自然科學基金(2014A030313575,2016A030313688) 廣東省軟科學項目(2015A070704051) 廣東省哲學社會科學項目(GD12XGL14) 廣東省質(zhì)量工程項目(125-XCQ16268) 廣州市哲學社會科學項目(14G41,2017GZYB45) 廣東省教育廳科技創(chuàng)新項目(2013KJCX0072) 廣東外語外貿(mào)大學特色創(chuàng)新項目(15T21);廣東外語外貿(mào)大學重點創(chuàng)新團隊項目(TD1605);廣東外語外貿(mào)大學高等教育重點項目(2016GDJYYJZD004,GYJYZDA14002) 大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃(201711846004)
【分類號】：O159

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本文編號：2340811