L-λ-G族模糊蕴涵算子的性质

给出了三族模糊蕴涵算子分别称它们为L-λ-0(λ∈[21,1])、L-λ-G(λ∈[0,1])与L-λ-0-λ-G(λ∈[0,1])族模糊蕴涵算子。L-λ-0族算子包括Lukasiewicz(简称RLu)算子与R0算子,L-λ-G族算子包括RLu算子与Go。del(简称RG)算子,L-λ-0-λ-G族算子包括RLu算子、R0算子与RG算子。本文主要讨论L-λ-G(λ∈[0,1])族模糊蕴涵算子的伴随算子及其正则性。     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三Ⅰ支持算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的效果.针对蕴涵算子族L-λ-G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。     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三Ⅰ约束算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高模糊推理结果的效果. 针对蕴涵算子族L-λ-G给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I约束算法、α-三I约束算法.     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族L -λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的效果.针对蕴涵算子族L-λ-G 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.     

在Pbkc（c[0,1]）与Pbkc（Lp[0,1]）取值的集值随机变量（1）

对拟连续测度空间(G,β,u)的一致有界等度连续函数族,通过包含关系,取凸包和闭包,构造了在Pbkc(c[0,1])与Pbkc(Lp[0,1])取值的集值随机变量及连续的集值映射,深化了集值随机过程理论研究.     

满Lebesgue测度的D_λ-攀援集

对任意实数λ∈[0,1],在区间[0,1]上构造一个连续自映射,使得它有一个由传递点构成的且Lebesgue测度为1的D_λ-攀援集.这加强了分布混沌的相应结论.     

Fuzzy聚类的Boole矩阵法

本文利用Boole矩阵法给出了Fuzzy聚类的一种新方法,设R为论域X上的相似矩阵,要对X中的元素进行λ(λ∈[0,1])水平的分类,可直接作R的λ截矩阵R_λ,R_λ为Boole矩阵。若R_λ为等价的,则立即得到X的一个分类;若R_λ非等价的,则用消除特殊子矩阵的方法,使其成为等价的,从而使分类继续进行。     

E-凸函数和E-拟凸函数的等价条件

在更弱的连续假设下研究集合A_(x,y)={λ∈[0,1]|f(λE(x)+(1-λ)E(y))≤λf(E(x))+(1-λ)f(E(y))}和集合A′_(x,y)={λ∈[0,1]|f(λE(x)+(1-λ)E(y))≤max{f(E(x)),f(E(y))}}的稠密性、闭性、(弱)近似凸性,得到E-凸函数和E-拟凸函数的等价条件.     

满足I(x,I(y,x))=1的IT,N蕴涵的解

研究了I(x,I(y,x))=1,其中I为由强否定N和连续三角模T生成的IT,N蕴涵,即IT,N(x,y)=N(T(x,N(y))),x,y∈[0,1],给出了满足I(x,I(y,x))=1,x,y∈[0,1]的充要条件;最后,研究了由强否定N和一类不连续的三角模min0生成的Imin0,N蕴涵,给出了满足I(x,I(y,x))=1,x,y∈[0,1]的充要条件.     

多复变Fekete-Szeg问题

令y为单位圆盘上正规化单叶函数族.Fekete和Szeg证明了如下的著名结果:对λ∈[0,1],成立max_(f∈y)|a_3-λa_2~2|=1+2~(-(2λ)/(1-λ)).本文研究了C~n中有界星形圆形域上的星形映照的相应问题.定理的证明有假设条件,但该条件在单复变情形下是自动满足的.