一阶格值逻辑系统FM的语法问题

文献[1～3]建立了以丰富剩余格为真值域的命题逻辑系统,得到了一些结果.为研究更一般的格值逻辑系统,文献[4]提出了格蕴涵代数的概念,文献[5]讨论了以格蕴涵代数为真值域的命题逻辑,文献[6」建立了以格蕴涵代数为真值域的—阶逻辑系统FM,本文讨论FM的语法问题,得到了FM的可靠性定理、演绎定理及协调性定理.设L是一格蕴涵代数,F是系统FM的公式集合.定理1~[6]对于任意公式p,q,r及正整数m,n,下列公式都是有效公式:     

基于模态逻辑的决策规则生成与证据合成

在多数的综合评价系统和决策系统中,数据信息表现为对象和属性之间的关系,这类数据信息中存在不确定性.不确定性来源有两种,一种来源于主体对客观事物的认识过程中,另一种来源于客观事物自身.文中使用模态逻辑及其模型合理、有效地将这两种不确定性结合在一起并表示在模态逻辑公式中.同时,基于模态逻辑的不确定性表示自然地提供了一种决策规则获取和证据合成的方法.与传统的基于Dempster-Shafer证据理论的证据合成相比较,基于模态逻辑的证据合成更符合人们的直觉.     

基于集值映射的近似算子

介绍了Gomolinska提出的基于集值映射的粗糙集模型,证明了基于一般二元关系的广义近似算子以及覆盖近似算子都是基于集值映射的近似算子特例,且多数的近似算子可以借助基本近似算子通过复合运算产生。     

两种类型的粗糙度不等式

讨论了粗糙近似算子的性质.基于粗糙集理论,给出了经典集在Pawlak近似空间下的粗糙度不等式取等号的两个等价的充分条件;同时给出了模糊集在Pawlak近似空间下粗糙度不等式取等号的充分条件以及粗糙模糊集水平截集的一些性质.     

基于区间值推理的模糊神经网络

在区间值模糊推理的理论基础上,提出了基于区间值推理的模糊神经网络。主要是将模糊逻辑规则利用神经网络来实现,给出了基于IVFR的FNN的结构以及通过两个模糊集的贴近度作为误差反馈的学习算法。     

四值非链格值命题逻辑系统LP4(X)的归结原理

基于格蕴涵代数的格值命题逻辑系统LP4(X)的相关概念和结果，给出了LP4(X)上的归结原理，并证明了其可靠性和完备性。四值命题逻辑系统LP4(X)作为含有不可比真值的一种基本且重要的格蕴涵代数结构，其上归结原理的研究为归结算法的实现提供了理论基础，从而为处理含有不可比真值的格值逻辑系统在智能推理系统中的实际应用提供了有力的支持。     

基于粗糙集的期刊影响因子和被引频次的影响因素分析

本文以中国期刊全文数据库（CJFD）为数据源,从期刊出版周期、期刊刊名变更、期刊语种、期刊大小等角度,应用粗糙集的方法分析研究这些因素对期刊影响因子和被引频次影响的重要性程度．     

粗糙模糊集的若干区别度度量探讨

区别度是刻画模糊集之间差异程度的一种度量方式,区别度研究具有重要理论意义．本文给出了粗糙模糊集区别度度量应满足的若干条件,提出了三种形式的粗糙模糊集区别度,并讨论了它们的基本性质．     

协调覆盖决策系统下基于条件信息熵的属性约简

从条件信息熵的角度出发,讨论了协调覆盖决策系统的相关性质以及属性约简方法,并用一实例验证此方法的有效性.     

r-块置换因子循环矩阵及其逆矩阵的求法

给出了r-块置换因子循环矩阵的定义,借助于Kronecker积讨论了r-块置换因子循环矩阵的基本性质,并证明了r-块置换因子循环矩阵具有可交换性,即AB=BA。然后在r-块置换因子循环矩阵对角化的基础上给出了其行列式的计算方法以及非奇异矩阵的充要条件。最后,给出了非奇异的r-块置换因子循环矩阵的逆矩阵求法。