Ranking intuitionistic fuzzy sets with distance based ranking methods requires to calculate the distance between intuitionistic fuzzy set and a reference point which is known to have either maximum (positive ideal solution) or minimum (negative ideal solution) value. These group of approaches assume that as the distance of an intuitionistic fuzzy set to the reference point is decreases, the similarity of intuitionistic fuzzy set with that point increases. This is a misconception because an intuitionistic fuzzy set which has the shortest distance to positive ideal solution does not have to be the furthest from negative ideal solution for all circumstances when the distance function is nonlinear. This paper gives a mathematical proof of why this assumption is not valid for any of the non-linear distance functions and suggests a hypervolume based ranking approach as an alternative to distance based ranking. In addition, the suggested ranking approach is extended as a new multicriteria decision making method, HyperVolume based ASsessment (HVAS). HVAS is applied for multicriteria assessment of Turkey's energy alternatives. Results are compared with three well known distance based multicriteria decision making methods (TOPSIS, VIKOR, and CODAS).

本文为多属性多目标组决策提供了一种具有未知权重和属性的权重的新工具。基于Ager运营商和具有未知权重的评论员的批评方法，提出了间隔值的广义正交模糊组决策方法。该方法集成了Yager运算符，评论家，WASPA和间隔值广义正交模糊组。它的优点是允许决策者更大的自由，避免由于决策者的体重而偏差，并产生准确的评估。该研究包括：扩展间隔值广义测量方法，以进行相似性测量和决策方法的比较和应用;开发新的评分功能，用于比较间隔值广义正交模糊数以及进一步的现有研究。建议的间隔值加权平均运算符（IVQ-ROFYWA）和YAGR加权几何平均算子（IVQ-ROFYWG）用于信息聚集。批评批评者结合了评论家和黄蜂的优势，这不仅在单一决定中工作，而且还担任集团决定的基础。关于决策者的重量矩阵的深入研究克服了整个决定的缺点，并重视决策者的信息聚集。最后，组决策算法用于高血压风险管理。结果与决策者的意见一致。实践和案例分析证明了本文提出的方法的有效性。与此同时，它与其他操作员和决策方法进行比较，证明该方法有效可行。

决策者可以通过间隔估值的Q-RONG Orthopair模糊集（IVQ-ROF）来评估更灵活，该模糊套装（IVQ-ROF）提供模糊决策更多的应用空间。同时，Choquet Integralses非添加性集合功能（模糊测量）直接描述属性之间的交互。特别是，属性之间存在大量实际问题。因此，本文提出了相关运营商和组决策 - 制作方法基于间隔值Q-RONG Orthopair模糊Set Choquet Integral.dirst，intervalglued Q-rung orthopair模糊Choquet整体平均运算符（IVQ-rofca）和间隔值q-rung orthopair模糊choquet整体几何算子（ IVQ-ROFCG）被致敏感，并证明了它们的基本性质。繁多，开发了基于IVQ-ROFCA和IVQ-ROFCG的几个运算符。然后，开发了一种基于IVQ-ROFCA的组决策方法，可以解决归因于属性之间的相互作用的决策。最后，通过实施高血压警告管理系统，结果显示了运营商和组决策 - 本文提出的制造方法可以处理复杂的决策情况，决策结果与医生的诊断结果一致.OREOVER，与其他运营商结果的比较表明，建议的运营商和组决策方法表明是正确且有效的，决策结果不会受到Q值的变化的影响。

The Interval-valued intuitionistic fuzzy sets (IVIFSs) based on the intuitionistic fuzzy sets combines the classical decision method is in its research and application is attracting attention. After comparative analysis, there are multiple classical methods with IVIFSs information have been applied into many practical issues. In this paper, we extended the classical EDAS method based on cumulative prospect theory (CPT) considering the decision makers (DMs) psychological factor under IVIFSs. Taking the fuzzy and uncertain character of the IVIFSs and the psychological preference into consideration, the original EDAS method based on the CPT under IVIFSs (IVIF-CPT-MABAC) method is built for MAGDM issues. Meanwhile, information entropy method is used to evaluate the attribute weight. Finally, a numerical example for project selection of green technology venture capital has been given and some comparisons is used to illustrate advantages of IVIF-CPT-MABAC method and some comparison analysis and sensitivity analysis are applied to prove this new methods effectiveness and stability.

已经提出了概率语言学期来处理提供的语言评估中的概率分布。但是，由于它具有一些基本缺陷，决策者通常很难获得合理的语言评估对团体决策的信息。此外，权重信息在动态信息融合和决策过程中起着重要作用。但是，有很少的研究方法可以随时间确定动态属性权重。在本文中，我提出了双模糊概率间隔语言术语集（DFPilts）的概念。首先，模糊语义集成，DFPilts定义，其偏好关系，定义了一些基本算法和聚合运算符。然后，开发了一种具有网络的模糊语言马尔可夫矩阵。然后，开发了一种基于距离测量和信息熵的权重确定方法，从而减少DFPilpr的不一致并获得基于组共识的集体优先级向量。最后，开发了基于聚合的方法，以及来自财务风险的最佳投资情况用于说明DFPilts和决策方法在多标准决策中的应用。

本文提出了一个基于对MCDM问题的概率解释的贝叶斯框架，并涵盖了几种众所周知的多准则决策（MCDM）方法。由于贝叶斯模型的灵活性，该拟议的框架可以以统计优雅的方式解决MCDM中的几个长期存在的基本挑战，包括小组决策问题和标准相关性。同样，该模型可以在决策者（DMS）的偏好（例如正常和三角形分布以及间隔偏好）的偏好（DMS）中适应不同形式的不确定性。此外，开发了一个概率混合模型，该模型可以将DMS分为几个详尽的类别。概率排名方案也是针对标准和替代方案设计的，它标识了一个标准/替代方案比基于DM（S）偏好更重要的程度。该实验在几个数字示例上验证了所提出的框架的结果，并与其他方法相比突出了其显着特征。

当成员函数还以部分排序的集合（晶格）为单位时，更精确地将模糊数字的概念推广到有限的部分订购元素集的情况下，更精确地是晶格。扎德（Zadeh）的扩展原理用于确定模糊数字函数的成员资格，以纠正此概括。还提出了平均价值概念的类似物。考虑了在认知图中使用部分有序值与专家评估的比较。

处理不确定，矛盾和模棱两可的信息仍然是人工智能（AI）的核心问题。结果，已经提出或改编了许多形式主义，以考虑非单调性，只有有限的作品和研究人员在其中进行了任何类型的比较。非单调形式主义是一种允许从前提中撤回以前的结论或主张，鉴于新的证据，在处理不确定性时提供了一些理想的灵活性。这篇研究文章着重于评估不辩论论证的推论能力，这是一种用于建模非单调推理的形式主义。除此之外，由于在AI社区中的广泛而公认的用途，选择并用作处理非主持推理的非单调性推理的模糊推理和专家系统。计算信任被选为此类模型应用的领域。信任是一种定义不明的结构，因此，适用于信任推理的推理可以看作是非单调的。推理模型旨在将信任标量分配给Wikipedia项目的编辑。特别是，尽管知识库或数据集使用了知识库或数据集，但基于参数的模型比在基线上建立的模型表现出更大的鲁棒性。这项研究通过剥削性论证及其与类似方法的比较来促进知识的体系。这种方法的实际用途以及一个模块化设计的实际使用，促进了类似的实验，并且在GitHub上公开提供了各自的实现[120，121]。这项工作增加了以前的作品，从经验上增强了不诚实论证的普遍性作为一种引人入胜的方法，以定量数据和不确定的知识来推理。

人类具有使用语言信息（LI）的固有能力，即使它含糊不清和不精确。提出了用单词（CWW）计算来授予人类这种能力的计算系统。从各种CWW方法论的许多出版物中可以明显看出对CWW领域的兴趣。这些方法使用不同的方法来建模LI的语义。但是，据我们所知，有关这些方法论的文献大多是分散的，并没有为感兴趣的研究人员提供有关这些方法的概念和实用性的全面但温和的指南。因此，为了介绍基础和最先进的CWW方法论，我们以一种简洁但易于理解的方式提供了简洁但广泛的覆盖范围。我们认为，我们对CWW方法的高质量审查和介绍的简单性对于研究人员来说非常有用，尤其是那些首次开始使用CWW的人。我们还提供未来的研究指示，为有兴趣和积极进取的研究人员提供基础。

One of the weaknesses of classical (fuzzy) rough sets is their sensitivity to noise, which is particularly undesirable for machine learning applications. One approach to solve this issue is by making use of fuzzy quantifiers, as done by the vaguely quantified fuzzy rough set (VQFRS) model. While this idea is intuitive, the VQFRS model suffers from both theoretical flaws as well as from suboptimal performance in applications. In this paper, we improve on VQFRS by introducing fuzzy quantifier-based fuzzy rough sets (FQFRS), an intuitive generalization of fuzzy rough sets that makes use of general unary and binary quantification models. We show how several existing models fit in this generalization as well as how it inspires novel ones. Several binary quantification models are proposed to be used with FQFRS. We conduct a theoretical study of their properties, and investigate their potential by applying them to classification problems. In particular, we highlight Yager's Weighted Implication-based (YWI) binary quantification model, which induces a fuzzy rough set model that is both a significant improvement on VQFRS, as well as a worthy competitor to the popular ordered weighted averaging based fuzzy rough set (OWAFRS) model.

犹豫不决的模糊语言偏好关系（HFLPR）是有意义的，因为它为不确定性提供了意见表达的有效方法。为了提高HFLPR决策理论，本文介绍了一种基于可接受的一致性和共识测量与HFLPRS组决策的算法，涉及（1）定义犹豫不决的模糊语言几何一致性指数（HFLGCI）并提出过程对于HFLPR的一致性检查和不一致的不一致; （2）根据原始个人HFLPRS与整体完美HFLPR之间的相似性衡量组共识，然后建立共识的程序，确保包括决策者重量的确定。提出的两项程序的收敛性和单调性已被证明。进一步进行一些实验以研究所定义的HFLGCI的临界值，并进行比较分析以显示所提出的算法的有效性。给出了有关风险投资指导基金的绩效评估的案例，以说明所提出的算法的可用性。作为我们工作的应用，最终为决策者提供了在线决策门户，以利用所提出的算法来解决决策问题。

We review clustering as an analysis tool and the underlying concepts from an introductory perspective. What is clustering and how can clusterings be realised programmatically? How can data be represented and prepared for a clustering task? And how can clustering results be validated? Connectivity-based versus prototype-based approaches are reflected in the context of several popular methods: single-linkage, spectral embedding, k-means, and Gaussian mixtures are discussed as well as the density-based protocols (H)DBSCAN, Jarvis-Patrick, CommonNN, and density-peaks.

超参数优化构成了典型的现代机器学习工作流程的很大一部分。这是由于这样一个事实，即机器学习方法和相应的预处理步骤通常只有在正确调整超参数时就会产生最佳性能。但是在许多应用中，我们不仅有兴趣仅仅为了预测精度而优化ML管道；确定最佳配置时，必须考虑其他指标或约束，从而导致多目标优化问题。由于缺乏知识和用于多目标超参数优化的知识和容易获得的软件实现，因此通常在实践中被忽略。在这项工作中，我们向读者介绍了多个客观超参数优化的基础知识，并激励其在应用ML中的实用性。此外，我们从进化算法和贝叶斯优化的领域提供了现有优化策略的广泛调查。我们说明了MOO在几个特定ML应用中的实用性，考虑了诸如操作条件，预测时间，稀疏，公平，可解释性和鲁棒性之类的目标。

在时间序列预测的各种软计算方法中，模糊认知地图（FCM）已经显示出显着的结果作为模拟和分析复杂系统动态的工具。 FCM具有与经常性神经网络的相似之处，可以被分类为神经模糊方法。换句话说，FCMS是模糊逻辑，神经网络和专家系统方面的混合，它作为模拟和研究复杂系统的动态行为的强大工具。最有趣的特征是知识解释性，动态特征和学习能力。本调查纸的目标主要是在文献中提出的最相关和最近的基于FCCM的时间序列预测模型概述。此外，本文认为介绍FCM模型和学习方法的基础。此外，该调查提供了一些旨在提高FCM的能力的一些想法，以便在处理非稳定性数据和可扩展性问题等现实实验中涵盖一些挑战。此外，具有快速学习算法的FCMS是该领域的主要问题之一。

群集集群或共识群集已成为一种强大的工具，用于提高各种聚类方法的鲁棒性和结果的稳定性。加权聚类集群自然地从集群集群中产生。加权群集集合的参数之一是聚类集群中的元素（群集或集群）具有不同的质量，或者对象或特征具有不同意义的重要性。但是，不可能直接将加权机制从分类（监督）域中应用于群集（无监督）域，因为群集本质上是一个不存在的问题。本文通过讨论不同类型的权重，确定重量值的主要方法以及将加权聚类集合与复杂数据的应用程序的主要方法概述了加权集群集群集合概述。本文提出的统一框架将有助于聚类从业者为自己的问题选择最合适的加权机制。

驾驶方式总结了反映车辆运动的不同驾驶行为。这些行为可能表明倾向于执行更风险的操作，消耗更多的燃料或能源，打破交通规则或仔细驾驶。因此，本文使用Interval-2类型模糊推理系统提出了驾驶风格的识别，并具有多个专家决策，以将驾驶员分类为平静，中等和激进。该系统接收到输入具有车辆运动的纵向和侧向运动参数。处理噪声数据时，类型2模糊集比Type-1模糊集更强大，因为它们的成员资格功能也是模糊集。此外，在构建模糊的规则基础时，多种专家方法可以减少偏见和不精确，该模糊规则基金会存储模糊系统的知识。使用描述性统计分析评估了所提出的方法，并将其与聚类算法和1型模糊推理系统进行了比较。结果表明，与其他算法相比，与2型模糊推理系统分类的驾驶方式相关的较低运动学概况的趋势与其他算法相比，这与专家意见的汇总采用了更保守的方法。

本文研究了涉及对象集，对象检测，实例级分段和多对象跟踪的基本视觉任务的性能评估标准。现有标准的算法排名可能会以不同的参数选择波动，例如联合（IOU）阈值的交叉点使他们的评估不可靠。更重要的是，没有能够验证我们是否可以相信标准的评估。这项工作提出了对性能标准的可信赖性的概念，该概念需要（i）对可靠性的参数鲁棒性，（ii）理智测试中的上下文意义，以及（iii）与数学要求（例如度量属性）的一致性。我们观察到这些要求被许多广泛使用的标准忽略了，并使用一组形状的指标探索替代标准。我们还根据建议的可信度要求评估所有这些标准。

在本文中，我们建立了模糊和优惠语义之间的联系，用于描述逻辑和自组织地图，这些地图已被提出为可能的候选人来解释类别概括的心理机制。特别是，我们表明，在训练之后的自组织地图的输入/输出行为可以通过模糊描述逻辑解释以及基于概念 - 方面的多次方法语义来描述逻辑解释以及考虑偏好的优先解释关于不同的概念，最近提出了排名和加权污染描述逻辑。可以通过模型检查模糊或优先解释来证明网络的属性。从模糊解释开始，我们还为此神经网络模型提供了概率账户。

对不确定性的深入了解是在不确定性下做出有效决策的第一步。深度/机器学习（ML/DL）已被大大利用，以解决处理高维数据所涉及的复杂问题。但是，在ML/DL中，推理和量化不同类型的不确定性的探索少于其他人工智能（AI）领域。特别是，自1960年代以来，在KRR上已经研究了信仰/证据理论，以推理并衡量不确定性以提高决策效率。我们发现，只有少数研究利用了ML/DL中的信念/证据理论中的成熟不确定性研究来解决不同类型的不确定性下的复杂问题。在本调查论文中，我们讨论了一些流行的信念理论及其核心思想，这些理论涉及不确定性原因和类型，并量化它们，并讨论其在ML/DL中的适用性。此外，我们讨论了三种主要方法，这些方法在深度神经网络（DNN）中利用信仰理论，包括证据DNN，模糊DNN和粗糙的DNN，就其不确定性原因，类型和量化方法以及其在多元化问题中的适用性而言。域。根据我们的深入调查，我们讨论了见解，经验教训，对当前最新桥接信念理论和ML/DL的局限性，最后是未来的研究方向。

决定何时购买或出售股票并不是一件容易的事，因为市场难以预测，受到政治和经济因素的影响。因此，基于计算智能的方法已应用于这个具有挑战性的问题。在这项工作中，每天使用技术分析标准以相似性（TOPSIS）的相似性（TOPSIS）对订单偏好进行排名，并选择最合适的股票进行购买。即便如此，在某些日子甚至Topsis都会选择不正确的选择。为了改善选择，应使用另一种方法。因此，提出了由经验模式分解（EMD）和极端学习机（ELM）组成的混合模型。 EMD将系列分解为几个子系列，因此提取了主要组分（趋势）。该组件由ELM处理，该组件执行下一个组件元素的预测。如果榆树预测的价值大于最后一个值，则确认购买股票的价值。该方法应用于巴西市场的50个股票的宇宙。与随机选择和Bovespa指数产生的回报相比，Topsis进行的选择显示出令人鼓舞的结果。使用EMD-ELM混合动力模型的确认能够增加利润交易的百分比。