Some properties of fuzzy positive implicative ideals in a BCK-algebras

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＯｎｅｏｆｔｈｅｍａｉｎｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｆｕｚｚｙｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓｉｓｈｏｗｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｔｈｅｏｒｄｉｎａｒｙｃｏｎｃｅｐｔｓｔｏｔｈｅｆｕｚｚｙｃａｓｅ .Ｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｌｉｅｓｉｎｈｏｗｔｏｐｉｃｋｏｕｔｔｈｅｒａｔｉｏｎａｌｇｅｎｅｒａｌ ｉｚａｔｉｏｎｆｒｏｍａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｖａｉｌａｂｌｅａｐｐｒｏａｃｈｅｓ .Ｉｔｉｓｗｏｒｔｈｎｏｔｉｎｇｔｈａｔｆｕｚｚｙｉｄｅａｌｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｏｍｏｒｄｉｎａｒｙｉｄｅ…     

基于直觉模糊集相似度量的多属性决策方法

针对一个特定的由直觉模糊集刻划的决策问题进行研究。基于直觉模糊值的几何意义,提出一种新的直觉模糊值上的相似度量,并基于该度量提出一种直觉模糊集上的多属性决策方法。最后,以实例说明该决策方法的有效性。     

部分权重信息下的三角模糊数型多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且只有部分权重信息的多属性决策问题给出了逼近理想点法.该方法首先提出了规范化决策矩阵的新的计算公式,然后通过求解两个线性规划模型来确定属性的权重,再利用两个三角模糊数之间的距离分别计算各方案到模糊理想点和模糊负理想点的距离,最后根据各方案与模糊理想点的相对贴近度的大小排序得到方案的优劣排序.     

部分权重信息下的三角模糊数型多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且只有部分权重信息的多属性决策问题给出了逼近理想点法。该方法首先提出了规范化决策矩阵的新的计算公式，然后通过求解两个线性规划模型来确定属性的权重，再利用两个三角模糊数之间的距离分别计算各方案到模糊理想点和模糊负理想点的距离，最后根据各方案与模糊理想点的相对贴近度的大小排序得到方案的优劣排序。     

亚BCI-代数的Fuzzy理想

引入了亚BCI-代数的fuzzy理想、闭fuzzy理想和拟结合fuzzy理想的概念,研究了这些理想的相关性质,获得了若干结果。     

格上的Fuzzy理想与Fuzzy同余关系

一些学者已对格上的Fuzzy理想与Fuzzy同余关系进行了研究^[1-5],本文进行了进一步的研究并得出了若干重要的结论。     

一种基于三角模糊数的理想点多属性决策方法

基于模糊数上一种距离定义,针对属性值和属性权重均为三角模糊数的多属性决策问题,给出一种基于理想点法的多属性决策方法。该决策方法具有运算简洁的特点。最后,以实例说明该方法的有效性。     

Fuzzy Semi-continuity of fuzzy number-valued function

1　ＰＲＥＬＩＭＩＮＡＲＩＥＳＩｎｔｈｉｓｓｅｃｔｉｏｎ ,ｗｅｒｅｃａｌｌｓｏｍｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｆｏｒｔｈｅｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒｓｉｎＲｅｆ.[1].Ｌｅｔｕ :Ｒ1 [0 ,1].ｕｉｓｃａｌｌｅｄａｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒ ,ｉｆｕｈａｓｔｈｅｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ :(1)ｕｉｓｎｏｒｍａｌｉ.ｅ .ｔｈｅｒｅｅｘｉｓｔｓｘ ∈Ｒ1ｓｕｃｈｔｈａｔｕ(ｘ) =1;(2 )Ｆｏｒａｎｙλ ∈ (0 ,1]ｔｈｅｎｕλ ={ｘ ∈Ｒ1:ｕ(ｘ)≥λ}ｉｓａｃｌｏｓｅｄｉｎｔｅｒｖａｌｄｅｎｏｔｅｄｂｙ [ｕ- λ,ｕ+λ];(3)ｕ0 ={ｘ∈Ｒ1:ｕ(ｘ) >0 }…     

布尔代数的直觉模糊子代数和直觉模糊理想

引入了布尔代数的直觉模糊子代数、直觉模糊理想和直觉模糊商布尔代数的概念,给出了布尔代数的直觉模糊子集是直觉模糊子代数(直觉模糊理想)的充要条件,讨论了布尔代数的直觉模糊子代数(直觉模糊理想)在布尔代数同态下的像和逆像,并证明了当I是布尔代数R的直觉模糊真理想时,R/I是布尔代数。     

布尔代数上的直觉Fuzzy同余关系

引入了布尔代数上的直觉Fuzzy同余关系的概念,讨论了布尔代数上的直觉Fuzzy同余关系与布尔代数的直觉Fuzzy子代数(直觉Fuzzy理想)之间的关系,以及布尔代数上的直觉Fuzzy同余关系在布尔代数同态下的象和逆象,并给出了商布尔代数的同构定理。     

汽车半主动悬架的模糊逻辑控制

提出了用模糊逻辑控制汽车半主动悬架的新方法，介绍了模糊控制器的结构及模糊推理过程，进行了仿真计算和结果分析。     

几何模糊贴近度

比较以往模糊贴近度的计算公式,发现了与直观有不符之处.在满足模糊贴近度基本原则下,给出了新的几何模糊贴近度的计算公式,并通过实例验证了新公式在模糊集合的区分和刻画上的优势.     

TL-Fuzzy半群

给出了TL－fuzzy半群,TL－fuzzy左（右）理想,TL－fuzzy双理想,TL－正则半群及TL－fuzzy正则半群的定义,讨论了他们的性质,这里L是任一给定的完备Brouwerian格,T是L上的任一分配的t－模。     

基于T-S模型的自适应模糊预测函数控制

针对多变量非线性系统，提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应模糊预测函数控制方法.在T-S模糊模型结构已确定情况下，利用加权递推最小二乘法对T-S模糊模型后件参数进行在线辨识.对模糊模型在每一采样点进行线性化，将描述非线性系统的T-S模型转化为线性时变的状态空间模型，并假设输入基函数为阶跃函数，推导出预测控制律的解析式.仿真结果表明，该方法在求解控制律时，无需求解非线性优化问题，并且有效克服了模型失配对系统控制性能的影响，增强了系统的跟踪性能和鲁棒性.     

基于区间数的模糊隶属函数构建

针对当前基于统计方法构造模糊隶属函数中存在的不足,提出一种基于区间数的方法来确定模糊隶属函数。采用区间数描述“青年人”的概念;基于区间数和模糊数的知识,将区间数据转化成有界闭模糊数;经过加权计算得到一个正态模糊数的α-水平截集,并扩展成模糊隶属函数。试验结果表明:该方法简单、精度高,基于该方法确定的隶属函数曲线更连续、客观,更符合人的主观意识。     

模糊点的等价类积分及在数学建模中的应用

献[1]中对模糊集用等价类做了刻划，在此基础上首先创立了度量模糊子集A中全体元素总体上的模糊程度及平均模糊程度的概念，称这两个概念分别为模糊点类积分和核浓度．给出了模糊点类积分和核浓度的性质及推导过程．最后通过一个实例简述了模糊点类积分和核浓度在数学建模中的应用。     

模糊线性规划的积最优点分析

改进模糊线性规划的积最优点的判定命题，并给出一定条件下积最优点的分析．     

基于模糊聚类建立模糊模型的新方法

为了实现自动建立Mamdani模糊模型,提出了一种基于局部数据密度的新方法.该方法采用局部近似隶属函数的模糊聚类算法对数据进行学习,从而挖掘出潜在的模糊规则集和隶属函数的参数,实现自动建立Mamdani模糊模型.在聚类时,不需要事先指定类的数目,确定类中心的同时能自动识别噪声,因此在建模时不需要做额外的去噪声处理.使用该方法对交通信息预测进行了仿真实验,结果表明本文提出的模糊建模方法行之有效.     

一类广义凸模糊映射的几个性质

给出了拟预不变凸模糊映射的一个必要条件,并利用这个必要条件进一步得到了强拟预不变凸模糊映射的一个充分必要条件。最后,证明了关于中间点拟预不变凸模糊映射的一个充分必要条件。     

一种基于神经网络的模糊知识自动获取方法

通过采用神经网络技术和引入动态神经元,提出了一种模糊知识自动获取方法,并应用于从分类数据样本集中获取以模糊语言值描述的模糊规划知识,文中着重讨论了这种神经网络模型、实现算法及模糊规划获取问题。实验结果表明了该方法的有效性和实用性。