Page 7 - 水利学报2021年第52卷第6期
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度。
                   若将隶属度 u(x)和非隶属度 v(x)看作二维直角坐标系中横坐标轴和纵坐标轴上的向量,则
                               P
                                  i
                                                  i
                                               P
                                       )
                             )
                                        2
                              2
                           x
                 x
                                    x
               r ( ) = ( u ( ) + ( v ( ) 视为隶属度与非隶属度向量的模,称为勾股模糊集 P 的自信度;自信度
                                  P
                  i
                            i
                         P
               P
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                              x
                                      x
               的作用效果与r ( )和u ( )所在方向的夹角有关。
                                       i
                               i
                            P
                                    P
                                                      x
                                                                                                       x
                        x
                                                                                         x
                                x
                   设r ( )和u ( )所在方向的夹角为θ ( ),Yager 定义了一个刻画自信度r ( )方向的量d ( ),
                                                                                          i
                             P
                         i
                                                                                       P
                                                    P
                                                                                                        i
                                 i
                      P
                                                       i
                                                                                                     P
                                                                          2θ ( )
                                                                              x
                                                                                                         )
                                                 x
                                                                                             x
                                                                                                      x
                                                                  x
                                                                                      x
               称 为 自 信 度 的 方 向   [16] 。 其 中 , d ( )∈[0,1 ], 且 d ( ) = 1 -   P π  i  , u ( ) = r ( )cos( θ ( ) ,
                                                                                           P
                                                                                       i
                                                                P
                                               P
                                                                                                       i
                                                  i
                                                                                    P
                                                                                              i
                                                                   i
                                                                                                    P
                                    )
                         x
                                 x
                  x
               v ( ) = r ( )sin( θ ( ) 。
                               P
                       P
                          i
                                  i
               P
                   i
                                                                                       2
                                                                                           2
                   Zhang 等 [19] 记 p=(u , v ), 称 其 为 勾 股 模 糊 数(PFNs)。 相 应 地 称 r = u + v 为 p 的 自 信 度 ;
                                                                                  p
                                        p
                                                                                       p
                                                                                           p
                                    p
               π = 1 - u - v 为 p 的犹豫度。
                        2
                            2
                        p
                           p
                p
               2.2  勾股模糊熵与散度           水资源系统是一个多因子耦合系统。确定各因子的权重,对于评价与调
               控至关重要。熵和散度是勾股模糊集理论中的重要概念,也是权重确定的主要工具。Pratibha-Rani
               等 [26] 在直觉模糊熵的基础上定义了勾股模糊集的 PF 熵和 PF 散度。在 PF 熵和 PF 散度的基础上给出勾
               股模糊数(PFNs)的熵和散度。
                   设勾股模糊数 p=(u ,v ),则其 PF-熵为
                                    p
                                       p
                                         ææ u + 1 - v  2  ö  æ v + 1 - u  2 ö  æ v + 1 - u  2 ö  æ u + 1 - v  2 ö  ö
                                            2
                                                          2
                                                                       2
                                                                                     2
                            ζ ( ) p =  1  çç  p   p  ÷expç ç  p  p  ÷ + ç ç  p  p  ÷expç ç  p  p  ÷ ÷ - 1 ÷ ÷  (2)
                                                                               ÷
                                         çç
                                                                  ÷
                                                    ÷
                                    e - 1 èè  2     ø   è    2    ø  è    2    ø   è    2    ø   ø
                   当 u +v =1 时,上式可简化为
                      p
                         p
                                                               v  p  u  p
                                                            u e + v e  - 1
                                                             p
                                                                   p
                                                     ζ ( ) p =                                         (3)
                                                                 e - 1
                   设有勾股模糊数 p=(u ,v ),t=(u ,v),其散度可表示为
                                         p
                                                 t
                                                    t
                                      p
                                             ææ ( u + u  2 ) + 2 - ( v + v  2 ) ö  æ ( v + v  2 ) + 2 - ( u + u  2 ) ö
                                                                          2
                                                 2
                                                                                      2
                                                             2
                                             ç
                                     )
                              ξ( p,t =    1  çç ç  p  t      p   t  ÷ ÷ exp ç ç  p  t  p  t  ÷ ÷ +
                                             ç
                                         e - 1çç ç      4          ÷ ÷  ç ç      4          ÷ ÷
                                             èè                    ø   è                    ø
                                       æ ( v + v  2 ) + 2 - ( u + u  2 ) ö  æ ( u + u  2 ) + 2 - ( v + v  2 ) ö
                                                                  2
                                                      2
                                                                               2
                                          2
                                       ç ç  p  t      p  t  ÷ ÷ exp ç ç  p  t  p  t  ÷ ÷ -
                                       ç ç       4         ÷ ÷  ç ç       4         ÷ ÷
                                       è                   ø   è                    ø                  (4)
                                        ææ u + 1 - v  2  ö  æ v + 1 - u  2  ö  æ v + 1 - u  2  ö  æ u + 1 - v  2  ö
                                           2
                                                         2
                                                                      2
                                                                                     2
                                      1  çç  p   P  ÷expç  p    P  ÷ + ç  p  P  ÷expç  p   P  ÷ +
                                      2 çç    2    ÷   ç    2    ÷  ç    2     ÷  ç    2     ÷
                                        èè         ø   è         ø  è          ø  è          ø
                                       æ u + 1 - v  2 ö  æ v + 1 - u  2 ö  æ v + 1 - u  2 ö  æ u + 1 - v  2  ö ö ö
                                         2
                                                                    2
                                                                                   2
                                                       2
                                       ç ç  t   t  ÷expç ç  t  t  ÷ + ç ç  t  t  ÷expç ç  t  t  ÷ ÷ ÷  ÷ ÷ ÷
                                                               ÷
                                                 ÷
                                                                            ÷
                                       è    2    ø   è    2    ø  è    2    ø   è    2      ø ø ø
                   当 u +v =1 时,上式可简化为
                         P
                      P
                                                                                   v
                                      æ æ u + u  ö  æ v + v  ö  æ v + v  ö  æ u + u  ö  u e + v e u p  + u e + v e u  t  ö
                                                                                               v
                                                                                   p
                                                                                               t
                              )
                        ξ( p,t =   1  ç ç ç ç  p  t  ÷ ÷ expç ç  p  t  ÷ ÷  + ç ç  p  t  ÷ ÷ expç ç  p  t  ÷ ÷ -  p  p  t  t  ÷ ÷ (5)
                                  e - 1 ç ç è  2  ø  è  2  ø  è  2  ø  è  2  ø            2           ÷ ÷
                                      è                                                               ø
               2.3  可变集与相对隶属函数             由于水资源系统韧性相邻等级之间没有明确的边界,评价对象关于某
               个指标的等级也具有模糊性,应该介于两个相邻等级之间,且满足对立统一性。陈守煜先生                                               [27] 于
               2005 年提出的可变集方法是解决此类问题的有效手段。
                   可变集方法针对经典集合和模糊集合只研究静态事物、现象与概念的问题,考虑事物变化过程
               中呈现出“非此即彼”的清晰性与“亦此亦彼”的模糊性两者辩证对立统一的特性,提出了动态相对隶
                                                                                               — 635  —
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