区间值模糊Lukasiewicz蕴涵的研究

Lukasiewicz蕴涵是一个常用的重要蕴涵。在区间值模糊集合上给出了交并等几个运算的概念,证明了是有界格、分配格、完备格和有余格,其中,c>是有余格诱导的代数系统。重新构造了一种区间值模糊Lukasiewicz蕴涵,讨论了该蕴涵的正则、单调和代数等重要性质。     

基于区间值模糊集的理想化软BCK代数

将Zadeh提出的区间值模糊集概念应用于理想化软BCK代数问题的研究。借助于BCK代数的区间值模糊理想、区间值[(∈,∈∨q)]-模糊理想和区间值[(∈,∈∨q)]-模糊理想的概念,获得了一个给定的BCK代数上的几类特殊的理想化软BCK代数的若干等价刻画。     

区间值(α,β)一模糊格蕴涵子代数

摘要把拟重合的思想应用到区间值模糊集上,引进了一种广义模糊格蕴涵子代数,即区间值(α,β)一模糊格蕴涵子代数。研究了区间值(α,β)-模糊格蕴涵子代数的性质,并研究了区间值(α,β)-模糊格蕴涵子代数与格蕴涵子代数的关系,最后得到了该类模糊子代数的等价刻画。     

改进的区间值模糊集交互式遗传算法

区间值模糊集的交互式遗传算法,能有效缓解用户的疲劳,同时避免用户因一时无法给出确定值而浪费掉的时间,大大加快了收敛速度。首先采用区间值模糊集的方法表示对个体进行评价的适应度值,即为区间适应度值,然后对其进行排序,按照排序结果采用交互式遗传算法进行全局搜索。整个过程符合人的思维过程,能有效搜索到用户满意的个体。将该方法应用于图像检索系统中,结果表明该方法有效地提高了检索速度,并且取得了较好的检索结果。     

区间集上的一元格蕴涵代数方程

把格蕴涵代数中滤子、素滤子、LI-理想、对偶原子和凸子格等概念拓展到区间集进行了重新定义,研究了三种基本的区间集上的一元格蕴涵代数方程,并给出了方程的可解性判断条件以及方程解集的若干性质.     

区间集上的格蕴涵代数、FI-代数、MV-代数的研究

区间集是一个新的重要的研究方向,在近似推理、模糊控制等领域中有着广泛的应用。在区间集上,重新定义了区间蕴涵今,构造了格蕴涵代数,讨论了格蕴涵代数的一系列性质。同时在区间集上也重新定义了可换FI-代数和MV-代数,证明了格蕴涵代数、FI-代数和MV-代数3种不同的代数系统是等价的。     

Fuzzy蕴涵代数的区间值fuzzy滤子

将Zadeh提出的区间值fuzzy集的概念应用于Fuzzy蕴涵代数（简称FI代数）,提出了FI代数的区间值fuzzy滤子概念并研究其性质。给出了区间值fuzzy集成为区间值fuzzy滤子的两个充要条件;讨论了区间值fuzzy滤子与MP滤子以及fuzzy滤子间的关系;定义了区间值fuzzy滤子的象与原象,获得了它们成为区间值fuzzy滤子的条件。     

变参数区间值直觉模糊集在模式识别中的应用

提出了带参数区间值直觉模糊集的概念,构造了一系列带参数的区间值直觉模糊集。从已知隶属度和非隶属度出发,重点分析了激励惩罚型变参数区间值直觉模糊集的构造。运用模式识别与医疗诊断案例进行对比。仿真实验结果表明,带参数区间值直觉模糊集方法比传统的直觉模糊集方法更具灵活性。     

带参数区间值直觉模糊集及其在模式识别中的应用

首次提出了带参数区间值直觉模糊集的概念,并构造了一系列带参数的区间值直觉模糊集。接着,从已知隶属度和非隶属度出发,重点分析了单参数区间值直觉模糊集的构造。最后,构造了模式分界点的参数方程,并从理论上证明了临界值对模式识别结果有影响。模式识别实验结果表明,带参数区间值直觉模糊集方法比传统的直觉模糊集方法更具灵活性。     

基于蕴涵的区间值直觉模糊粗糙集

提出一种基于区间值直觉模糊蕴涵的区间值直觉模糊粗糙集模型.首先,介绍了区间值直觉模糊集、区间值直觉模糊关系和区间值直觉模糊逻辑算子的概念;然后,利用区间值直觉模糊三角模和区间值直觉模糊蕴涵,在区间值直觉模糊近似空间中定义了区间值直觉模糊集的上近似和下近似;最后,给出并证明了这些近似算子的一些性质.     

赋范格H蕴涵代数和模糊格H蕴涵代数

在范数的条件下扩充了格H蕴涵代数的概念,即赋范格H蕴涵代数,并讨论一些性质。然后将模糊集合论运用于赋范格H蕴涵代数,给出了模糊赋范格H蕴涵代数的定义,得到了一些基本性质。通过使用两个赋范格H蕴涵代数之间的映射定义了赋范格H蕴涵代数同态,且得到了一些性质。最后得到了在赋范格H蕴涵代数中的数列对于蕴涵距离是有界的结论。     

基于矩阵蕴涵运算的格值模糊概念格构造方法

从矩阵角度对一类模糊概念格的构造方法进行了研究.以具体的格蕴涵代数作为刻画对象与属性间不确定性关系的取值域建立了格值模糊概念格;为了便于非数值间的计算,分别定义了矩阵合取运算、析取运算和蕴涵运算,并基于矩阵蕴涵运算给出了格值模糊概念格的构造方法;进而通过实例求出了对应的格值模糊概念格,验证了该方法的正确性.     

一个改进的基于区间值模糊集的双向模糊推理算法

本文引入有序权聚类算子(OWA)到区间值模糊集合的相似度度量中,提出了一种改进的双向模糊推理 算法。为采用此算法,文中给出了区间模糊集的加权匹配方向函数,最后通过一个实例说明算法如何灵活地 体现决策者的决策倾向。     

直觉模糊集的模糊蕴含式运算方法

与经典模糊集相比,直觉模糊集具有更强的表达能力和灵活性.针对直觉模糊集的模糊推理,将经典的模糊集的模糊蕴含式拓展到直觉模糊集中,提出基于扩展二值逻辑的直觉模糊集下各种模糊蕴含式运算方法,通过实例验证直觉模糊集模糊蕴含式运算方法的有效性和正确性.     

乘积格蕴涵代数的子代数的MATLAB实现

借助于MATLAB,得到了两个有限链型的乘积格蕴涵代数子代数的具体形式,更直观地反映了格蕴涵子代数的结构特征,并且通过一个例子展示了程序的运行结果。研究了格蕴涵代数中各种滤子之间的关系,讨论了两个链型格蕴涵子代数乘积的滤子,得到了其只存在平凡滤子和素滤子的结论。     

基于约束的模糊概念格构造算法

一般的模糊概念格在构造过程中没有考虑用户的需求,用户对模糊概念格节点中一些属性集形成的内涵并不感兴趣。为了增强模糊概念格的针对性,降低模糊概念格构造的时空复杂性,构造满足用户需求的模糊概念格,首先将用户感兴趣的背景知识定义为约束条件,根据用户关心的属性间关系,将约束条件分为3类:单约束、与约束及或约束,并采用谓词公式表示,进而提出了基于约束的模糊概念格(Constrained Fuzzy Concept Lattice,CFCL)构造算法。该算法自底向上构造模糊概念格,利用模糊概念格父子节点内涵的单调关系,采用剪枝技术来减少构造过程中判断模糊概念是否满足约束的次数,提高了模糊概念格的构造效率。实验结果表明,该算法能够有效地减少模糊概念格的存储空间和构格时间。     

粗糙模糊集的格论性质

Let U denote a finite and nonempty set called the universe, and P(U) a power set. Suppose R is an equiva-lence relation on U. Consider the equivalence relation ≈ (X≈Y←→^-RX=^-R and RX=RY, X,Y, ∈ F(U)) on F(U),the quotient set denoted by F(U)/≈. In this paper we show that F(U)/≈ is a distributive lattice.