[發(fā)明專利]一種基于量子模糊信息的不確定性問題建模方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011433044.5
• 申請日: 2020-12-10
• 公開（公告）號: CN112508198A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李同;張仕斌;黃曦;昌燕;閆麗麗
• 申請（專利權(quán)）人: 成都信息工程大學;四川輕化工大學
• 主分類號: G06N7/02
• 分類號: G06N7/02;G06N10/00
• 代理公司: 成都玖和知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51238
• 代理人: 胡琳梅

1.一種基于量子模糊信息的不確定性問題建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

針對問題域X＝{x₁,x₂,...,x_n}中的不確定性元素x_i(i＝1,2,...,n)建立直覺模糊集A＝{＜x_i,μ_A(x_i),υ_A(x_i)＞|x_i∈X}，其中，μ_A(x_i):X→[0,1]為x_i對所述直覺模糊集A的隸屬度，ν_A(x_i):X→[0,1]為x_i對所述直覺模糊集A的非隸屬度；并且，對有0≤μ_A(x_i)+v_A(x_i)≤1；

設(shè)π_A(x_i)為x_i對所述直覺模糊集A的猶豫度，且π_A(x_i)＝1-μ_A(x_i)-v_A(x_i)；

用量子模糊信息描述元素x_i與直覺模糊集A的關(guān)系：

根據(jù)所述量子模糊信息建模分析問題域X中各元素x_i與直覺模糊集A的隸屬關(guān)系。

2.如權(quán)利要求1所述的不確定性問題建模方法，其特征在于，還包括：

根據(jù)所述量子模糊信息編碼量子模糊訓練集，建模分析問題域X中兩個直覺模糊集A、B的相似度。

3.如權(quán)利要求1或2所述的不確定性問題建模方法，其特征在于，還包括：

通過量子模糊信息計算直覺模糊集A的信息熵S(ρ_A)來判斷所述直覺模糊集A的模糊程度。

4.如權(quán)利要求3所述的不確定性問題建模方法，其特征在于，所述通過計算直覺模糊集A的信息熵S(ρ_A)來判斷所述直覺模糊集A的模糊程度，包括：

根據(jù)可得：

則計算問題域X中不確定性元素x_j的量子模糊信息熵

直覺模糊集A的量子模糊信息熵S(ρ_A)可表示為：

根據(jù)S(ρ_A)的大小來判斷直覺模糊集A的模糊程度。

5.如權(quán)利要求1所述的不確定性問題建模方法，其特征在于，根據(jù)所述量子模糊信息建模分析問題域X中各元素x_i與直覺模糊集A的隸屬關(guān)系，包括：

用張量|A_X表示問題域X上量子化后的直覺模糊集A的量子模糊信息：

其中，β_j為統(tǒng)一表示的各計算基的系數(shù)，即其中，j為三進制數(shù)且j＝0,1,...,3ⁿ-1，j_i∈[0,2]，則j＝j(luò)_n...j₂j₁＝j(luò)_n·3^n-1+j_n-1·3^n-2+...+j₁·3⁰；

根據(jù)j的不同取值來確定問題域X中各元素x_i與直覺模糊集A的隸屬關(guān)系。