基于一般R-型蕴涵算子的α-三I算法

利用三I思想，给出了基于R-型蕴涵算子的α-三IFMP和α-三IFMT算法的统一计算公式。α-三IFMP和α-三IFMT都不再具有还原性，但具有某种形式的弱还原性。     

一种基于神经网络的模糊推理方法

对于Zadeh的模糊关系合成法则（简称CRI方法），选择一个适宜蕴涵关系矩阵是至关重要的。通常蕴涵关系矩阵的元素值是通过一个所构造的数学表达式计算的，或是由领域专家凭经验直接给出。然而，有时，特别是对于后一种情形，CRI法不能满足模糊推理最基本的一致性要求。文章构造了一个神经网络用于模糊推理，新方法不仅是CRI方法的推广，而且远比CRI方法易于满足推理的一致性要求。得益于神经网络的长处，新方法具有灵活性、可调性。文章给出了权值的具取值法。     

关于BCK／BCI—代数的几个等价公理系

分别给出ＢＣＫ－代数，蕴涵ＢＣＫ－代数，ＢＣＩ－代数及蕴涵ＢＣＩ－代数的一个等价公理系，说明了蕴涵ＢＣＩ－代数的自然推广，亦说明了蕴涵性是“双Ｂ”代数的“固有属性”。     

格值一阶逻辑LF(X)中的α-语义归结方法

自动推理是人工智能的一个重要研究方向,基于归结原理的自动推理因易于在计算机上实现而得到广泛研究。语义归结是对归结原理的一种改进,它利用限制参与归结子句类型和归结文字顺序的方法来提高推理效率。为了提高基于格蕴涵代数的格值逻辑的α-归结原理的效率,将语义归结策略应用于α-归结原理。首先给出了格值一阶逻辑系统中的α-语义归结概念和α-语义归结演绎概念,接着讨论了格值一阶逻辑系统的α-语义归结方法,并证明了其可靠性和条件完备性,最后通过实例说明了其有效性。     

真值函项理论与怪论

真值函项理论对复合命题的解释和刻画与复合命题的直观含义存在着不一致,这种不一致导致的"怪论"既存在于实质蕴涵,也存在于合取和析取.合取和析取仅存在"语法怪论",这种"怪论"是由形式语言和自然语言在语法上的不一致造成的,其表现是将不合法的、无意义的语句当作合法的、有意义的.实质蕴涵则不仅存在"语法怪论",而且存在"语义怪论";后者是由实质蕴涵和"如果……那么……"在语义上的不一致造成的,其表现是将假的充分条件假言命题判定为真的,以及把直观上能确定真假的充分条件假言命题当成无法确定真假的."语义怪论"的存在表明,用真值函项解释来确定假言命题的真假是不可行的.     

行为时序逻辑中公平性的研究与完善

基于行为时序逻辑(TLA)的并发系统描述,就是对系统的初始状态、系统行为和行为的公平性进行规约和描述,但TLA中的公平性具有局限性,无法准确地描述某些系统的行为,从而限制了TLA的描述能力。通过研究TLA中公平性的推导过程,分析公平性的概念与定义方法,并以实际例子说明它的局限性。在此基础上,提出以加入两级新的公平性方式对其进行完善。最后,证明了新公平性等级之间的蕴涵关系。完善后的公平性具有更强的描述能力,能够对系统进行更完整的描述与规约。     

格蕴涵代数的软LI-理想

借助软集合,提出了格蕴涵代数的软LI-理想的概念,研究了软集运算下的一些诸如交、且等基本性质,并给出了格蕴涵代数的软LI-理想的一些等价刻画。此外,研究了格蕴涵代数的软LI-理想与格蕴涵代数的软格理想之间的关系。得到了格蕴涵代数的软LI-理想像与原像的性质。     

蕴涵算子族G-λ-∏的模糊推理三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族G-λ-∏的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族G-λ-∏给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I支持算法、α-三I支持算法。     

形式背景的蕴涵规则提取算法

对形式概念分析中如何从概念格提取出形式背景的完备的无冗余的蕴涵规则集进行了研究,从数学理论上证明了通过求出的概念格中的每个概念的真内涵缩减集可以得到形式背景的完备的蕴涵规则集,提出了如何再去除其中的冗余蕴涵得到形式背景的完备的无冗余的蕴涵集合的方法并从数学理论上证明了该方法的正确性,给出了一个从概念格得到形式背景的完备的无冗余的蕴涵规则集的算法。     

模糊控制器输出值不变的两个充分条件

模糊控制器通常由模糊化、模糊推理以及清晰化三部分构成, 而模糊推理决定了一个由输入论域到输出论域的模糊映射. 当模糊映射为常值映射时, 任意选择模糊化和去模糊化方式, 模糊控制器的输出值不因输入信号变化而改变. 本文给出了模糊映射为常值映射的两个充分条件, 并将结论从单入单出模糊系统推广到多入单出模糊系统.