由于熵可反映信息的模糊混亂程度,相似性測度可反映不同信息系統(tǒng)間的接近程度,熵和相似性測度成為近年來二型模糊集,二型直覺模糊集理論及應用領域重要的研究方向.目前二型模糊熵的構造,以及將二型模糊熵引入決策模型中,用于選取最優(yōu)方案仍值得研究.現(xiàn)有二型模糊集的相似性測度公式存在計算量偏大,區(qū)分數據差異性的能力較弱等問題,繼續(xù)探討二型模糊集的相似性測度是必要的.同時二型直覺模糊集具有更強的不確定性,其在決策、模式識別等領域的應用值得深入挖掘.本文首先基于二型模糊熵的公理化準則,利用余弦函數定義一個新的二型模糊熵公式,該公式將二型模糊集的猶豫性和模糊性皆考慮在內.在決策過程中考慮決策者的風險態(tài)度引入風險偏好因子,同時考慮主隸屬度與次隸屬度的交叉影響給出新的得分矩陣,并結合熵構建基于屬性權重完全未知的非線性優(yōu)化模型來觀察風險偏好對屬性權重的影響.其次基于黎曼貼近度的方法,提出新的相似性測度公式,并證明該式滿足二型模糊集的相似性測度準則,該公式比已有的公式適用范圍更廣,將其應用到聚類算法中可達到很好的聚類效果.最后提出二型直覺模糊集的相似性測度公理化定義,在此基礎上給出相似性測度公式并應用到決策中,為二型直覺模糊環(huán)境下的決策問題提供一條新思路.
【學位單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2020
【中圖分類】：O159

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本文編號：2871371