本文提出了双极中立派数集及其相关操作，包括得分函数、确定性函数和精度函数，通过双极中立派的权重平均和权重几何平均运算处理相关信息，并开发一种基于中立派加权几何（算术）平均操作的双极中立派多准则决策方法来选择最佳决策方案。实例表明，该方法具有较高的应用效果。

Apr, 2015

本文介绍了一种使用软集作为工具进行参数化决策的方法，并将其表格形式表示为二进制矩阵。然而，在某些情况下，如果用于对全集元素进行表征的某些或所有参数具有模糊纹理，则该方法并不能总是得出最佳决策解。因此，本文通过用中性三元组替换软集相应表格形式中的二元素，提出了一种新的决策制定方法，更有效地解决了决策者对元素归属模糊 / 定性的正确性存在疑虑的情况。本文还通过一个选择足球俱乐部新球员的案例说明了新的中性三元组决策制定方法。

May, 2023

本书介绍了中性谓词的先进及应用。

May, 2005

基于投影技术和余弦相似度测量的直觉模糊集相似度测量方法首次被提出，开发了一种基于该方法的多属性决策和医学诊断方法，与现有方法相比具有更高的准确性，在医学诊断领域具有快速诊断疾病的能力，可应用于直觉模糊集和区间价值直觉模糊集。

Nov, 2023

本文探讨了一种替代方法，不再假设用户未交互的物品一定是消极的，而是假设比用户交互过的物品更不受偏爱，并结合最近提出的神经协同过滤框架和新的分类策略提出了一种基于神经网络的协同排名框架。实验结果表明，相比于几种最先进的方法，我们的方法具有更优异的性能。

Aug, 2018

使用 Python 开发的开源框架，能够简单直观地操作各种类型的符号表示的中性集和它们之间的映射，扩展和概括了以前提供中性集操作软件解决方案的尝试。

Mar, 2024

提出了一种基于 NSR 的神经符号递归机制，通过感知、语法解析和语义推理三个模块的联合学习来实现优越的系统化推广，并通过三个不同领域的基准测试取得了 state-of-the-art 的表现结果。

Oct, 2022

采用基于内容的方法和 KNN 与余弦相似度算法，匹配用户意向和偏好筛选，推荐基于用户位置和价格的最相似的健康管理机构，提高尼日利亚医保参与率。

May, 2023

采用归一化的非负模型（NNM）进行数据分析，其价值在于基于它对物品推荐的示例展现了满足三个标准的推荐系统应该具备的高预测力、计算可处理性和用户与物品的表达能力。

Nov, 2015

研究了一种概率模型用于多种疾病的诊断，通过 quick score 算法可以计算出每种疾病的后验概率，并在 Quick Medical Reference（QMR）上得到了应用和性能结果。

Mar, 2013