直覺模糊集是傳統(tǒng)的模糊集的一種拓展,它同時考慮了隸屬度、非隸屬度和猶豫度這三個方面的信息,因而比傳統(tǒng)的模糊集在處理模糊性和不確定性等方面更具靈活性和實用性。自保加利亞學者Atanassov于1983年提出直覺模糊集的概念以來,有關直覺模糊集理論的研究已受到國內外相關領域學者的極大關注,并且已被應用于決策、醫(yī)療診斷、邏輯規(guī)劃、模式識別、機器學習和市場預測等諸多領域。本書主要介紹近年來國內外學者特別是作者本人在直覺模糊信息的集成方式、直覺模糊集的關聯(lián)測度、距離測度和相似性測度、直覺模糊集的聚類算法,以及基于上述信息處理工具的直覺模糊決策模型和方法等方面的最新研究成果。本書可作為模糊數(shù)學、運籌學、信息科學和管理科學與工程等領域的研究人員和工程技術人員的參考書,以及高等院校有關專業(yè)高年級本科生和研究牛的教學用書。