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基于TOPSIS法的直觉模糊熵几何构造方法: 2024年; 为进一步完善直觉模糊熵构造方法,从直觉性和模糊性两个角度,对熵值的变化进行分类讨论;从直觉模糊集空间结构对熵变化规律的影响进行分析,并根据直觉模糊熵的几何图形特点,提出以隶属度最大点为圆心的新等熵圆弧概念;针对两种不同方法构造的等熵圆弧交点处熵相等导致的矛盾问题,提出一种基于TOPSIS法的直觉模糊熵公式,并给出定理证明.; 陈孝国肖修鸿苏锦棱丁一鸣陈楚楚; 关键词：直觉模糊集直觉性

基于综合犹豫模糊熵的多属性决策研究被引量：2: 2024年; 针对犹豫模糊集现有熵测度存在的计算过程复杂以及反直觉等现象,提出一种综合犹豫模糊熵,并基于累积前景理论,改进传统的TOPSIS决策方法,构建属性权重未知下的多属性决策模型.首先,在模糊度和非明确度的基础上,给出犹豫模糊熵新的公理化定义;然后,定义综合犹豫模糊熵,并证明其满足新的公理化定义,与现有犹豫模糊熵的对比分析表明,综合犹豫模糊熵在更为合理表征犹豫模糊元模糊性的同时,也解决了反直觉的问题;最后应用改进TOPSIS方法对所提出的综合性熵测度进行仿真分析,通过实例分析验证所提出的犹豫模糊熵的有效性.相比现有熵测度,综合犹豫模糊熵还具有计算简单和易于理解等优点,改进TOPSIS方法能够考虑决策者的心理偏好,相比传统决策手段,其决策效果更为合理.; 刘赢关欣李易城; 关键词：模糊度

一种基于模糊熵的运动风险评估方法、系统、设备及介质: 本发明提供了一种基于模糊熵的运动风险评估方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取待评估运动者在待评估时刻的运动强度以及之前不同运动强度下的历史心电信号；将根据历史心电信号得到的不同时段的心跳间期序列分别输入模糊熵模型进...; 马绰欣彭小令叶华军

一种新的毕达哥拉斯模糊熵的几何构造方法: 2024年; 从空间几何意义角度对毕达哥拉斯模糊熵的变化规律进行分析,根据图形结构特点,综合考虑毕达哥拉斯模糊集直觉性与模糊性对熵的影响,提出了等熵圆弧的概念.构造出一个新的毕达哥拉斯模糊熵计算公式,新的熵公式不仅满足公理化定义,而且可以从毕达哥拉斯模糊集的几何图形上直观地比较熵的大小.; 杨悦肖修鸿曾耀焜傅俊伟; 关键词：直觉性

一种基于直觉模糊熵和区间模糊熵的多属性决策系统: 本发明公开一种基于直觉模糊熵和区间模糊熵的多属性决策系统，包括决策信息获取模块、模糊熵计算模块、决策结果生成模块；所述决策信息获取模块用于获取目标的若干决策信息矩阵，并传输至模糊熵计算模块；所述模糊熵计算模块对决策信息矩...; 许晓曾李梦

基于中心偏移的Fisher score与直觉邻域模糊熵的多标记特征选择被引量：1: 2024年; 现有多标记Fisher score模型中边缘样本会影响算法分类效果。鉴于邻域直觉模糊熵处理不确定信息时具有更强的表达能力与分辨能力的优势,文中提出了一种基于中心偏移的Fisher score与邻域直觉模糊熵的多标记特征选择方法。首先,根据标记将多标记论域划分为多个样本集,计算样本集的特征均值作为标记下样本的原始中心点,以最远样本的距离乘以距离系数,去除边缘样本集,定义了新的有效样本集,计算中心偏移处理后的标记下每个特征的得分以及标记集的特征得分,进而建立了基于中心偏移的多标记Fisher score模型,预处理多标记数据。然后,引入多标记分类间隔作为自适应模糊邻域半径参数,定义了模糊邻域相似关系和模糊邻域粒,由此构造了多标记模糊邻域粗糙集的上、下近似集;在此基础上提出了多标记邻域粗糙直觉隶属度函数和非隶属度函数,定义了多标记邻域直觉模糊熵。最后,给出了特征的外部和内部重要度的计算公式,设计了基于邻域直觉模糊熵的多标记特征选择算法,筛选出最优特征子集。在多标记K近邻分类器下、9个多标记数据集上的实验结果表明,所提算法选择的最优子集具有良好的分类性能。; 孙林马天娇; 关键词：多标记学习

基于区间毕达哥拉斯犹豫模糊熵和交叉熵的ELECTRE II决策方法: 2024年; 针对属性权重完全未知或部分已知,属性值为区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的多属性决策问题,提出了基于区间毕达哥拉斯犹豫模糊熵和交叉熵的ELECTRE II法。首先给出区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的区间形式的得分函数和精度函数,定义新的距离测度。然后基于区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的模糊因子、直觉因子和幅度因子,给出熵和交叉熵公式,并证明其性质,提出了基于熵和交叉熵确定属性权重的方法。最后提出了区间毕达哥拉斯犹豫模糊环境下的改进的ELECTRE II法,利用综合优势值对方案进行排序,并通过算例和比较分析验证了该方法的可行性和有效性。; 杨威李静; 关键词：多属性决策交叉熵

一个新的区间值直觉模糊熵被引量：1: 2024年; 区间值直觉模糊集能够很好的描述不确定性问题,被广泛的应用于决策问题。区间值直觉模糊熵是区间值直觉模糊集理论中的一个重要工具,一方面可以度量一个模糊集的模糊程度,另一方面在决策问题中可以用来确定属性权重,或者直接进行决策。现存的区间值直觉模糊熵存在一些缺陷,有的出现了违反直觉的情况,有的只满足某些特定的公理化要求,有的形式太过复杂。为了克服现存的区间值直觉模糊熵的缺陷,本文提出了一个新的区间值直觉模糊熵,证明其满足了公理化定义并得到了一些推论。最后通过实例与一些现存的区间值直觉模糊熵进行比较,说明了新的区间值直觉模糊熵在应用方面的有效性和优越性。; 伍淼锋陈子春袁家琪

基于模糊熵的连续相位调制识别算法: 2024年; 针对不同调制参数的多调制指数(Multi-h)连续相位调制(CPM)信号间识别问题,提出一种基于模糊熵的调制识别算法。模糊熵理论摒弃了近似熵中距离与数目的二值化相似性判断,提出利用隶属度函数判断相似性,可以更精确地描述时间序列的复杂度。算法分离接收信号的同相和正交分量并分别求其模糊熵,将求取的模糊熵作为分类特征送入支持向量机(SVM)进行分类,完成不同Multi-h CPM信号的调制识别。仿真实验结果表明,该算法在信噪比大于6 dB时,对不同调制指数集合的全响应矩形成形Multi-h CPM信号可以实现100%识别,且仅需较少符号数即可实现调制识别。; 阮光鑫柳征; 关键词：模糊熵调制识别支持向量机

基于强化层次模糊熵的柴油机故障诊断方法: 2024年; 针对多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entropy,简称MFE)算法中多尺度化过程采用滑动均值滤波器导致原始信号高频信息丢失的问题,提出强化层次模糊熵方法(enhanced hierarchical fuzzy entropy,简称EHFE),用于表征原始信号中富含的高低频故障模式信息。结合萤火虫算法优化支持向量机(firefly algorithm optimized support vector machine,简称FAOSVM),提出一种基于EHFE和FAOSVM的柴油机故障诊断方法。柴油机试验数据对比分析表明:相比于现有方法,所提出方法能够充分表征柴油机故障信号富含的模式信息,并且能够有效识别柴油机正时齿轮故障,识别精度达到99.6%,在极小样本下也能达到较好的识别精度。; 宋业栋马光伟朱小龙张俊红; 关键词：柴油机正时齿轮

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