直觉模糊聚类理论及其应用-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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直觉模糊聚类理论及其应用

项目名称：直觉模糊聚类理论及其应用
项目类别：面上项目
批准号：71071161
申请代码：G0104
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2011-01-01-2013-12-31

项目负责人：徐泽水
负责人职称：教授
依托单位：中国人民解放军理工大学
批准年度：2010

中文摘要：

由于社会环境的日益复杂性，导致模糊和不确定信息广泛存在于现实生活之中，直觉模糊聚类是处理和分析模糊和不确定信息的一种崭新的工具，它在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像处理、军事管理等诸多领域中有着重要的实际应用价值。基于直觉模糊集理论，本项目研究直觉模糊信息的关联测度、距离测度、相似性测度、集成方式及其内在关系；基于上述各种测度以及图论知识和数学规划理论，给出相应的直觉模糊信息聚类算法(如谱系直觉模糊聚类法、图论直觉模糊聚类法和混合直觉模糊聚类法等)，并且深入系统地研究各种聚类算法的性质特征(包括算法复杂性、有效性、灵敏度和适用范围等)；建立基于互联网技术的直觉模糊信息动态聚类系统和机制；把上述研究成果推广到区间直觉模糊集领域；并运用于解决基于直觉模糊信息的武器系统效能评估和信息检索等实际问题。预期在国际知名期刊上发表学术论文10篇，国内核心期刊学术论文5篇，并且出版学术专著1部。

中文主题词：直觉模糊集；聚类算法；测度；集成方式；效能评估

英文摘要：

Intuitionistic fuzzy set；clustering；measure；aggregation operator；efficiency evaluation

英文主题词： Intuitionistic fuzzy set；clustering；measure；aggregation operator；efficiency evaluation

结论摘要：

由于社会环境的日益复杂性，导致模糊和不确定信息广泛存在于现实生活之中，直觉模糊聚类是处理和分析模糊和不确定信息的一种崭新的工具，它在决策、数据挖掘、模式识别和军事管理等诸多领域有着广泛的实际应用前景。项目组对直觉模糊聚类算法理论及其应用进行了深入系统的研究，取得了大量且富有创新的研究成果，如(1) 提出了适合不同直觉模糊信息聚类算法的关联测度、距离测度、相似性测度、各种直觉模糊信息和犹豫模糊信息的集成方式；(2) 针对各种不同直觉模糊环境，提出了一系列直觉模糊聚类算法，详细研究了它们的性质特征；(3) 创建了基于互联网技术的直觉模糊信息动态聚类系统和机制, 并且把上述研究成果推广到区间直觉模糊集领域；(4) 基于直觉模糊信息的各种测度、集成方式和和聚类算法，系统地发展了直觉模糊决策理论，并且创建了直觉模糊层次分析法；(5) 把研究成果成功应用于解决基于直觉模糊信息的武器系统效能评估和我国战略能源通道海洋环境风险评估等实际问题。项目研究成果发表在《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B》、《Fuzzy Sets and Systems》、《Information Sciences》、《Information Fusion》、《Journal of the Operational Research Society》、《Knowledge-Based Systems》、《Group Decision and Negotiation》、《Expert Systems with Applications》等国际知名期刊上，SSCI 和 SCI 收录 62 篇，EI 收录 51 篇，ESI 高被引论文 6 篇，由 Springer-Verlag 出版学术专著 2 部:《Intuitionistic Fuzzy Aggregation and Clustering》和《Intuitionistic Fuzzy Preference Modeling and Interactive Decision Making》。本项目研究成果受到国内外同行的高度关注并被广泛引用(被引1111次)。

成果综合统计