模糊映射

模糊控制器可以看做描述观测量的语言变量集到描述控制量的语言变量集的模糊映射,因而,对模糊映射的研究,在理论和应用上均有重要意义。 从本文所给的模糊映射的定义出发,可以推导得Zodeh作为定义给出的扩张原理. 本文还定义了模糊映射的α水平关系,在α水平集和α水平关系的基础上给出了三个分解定理. 对任给模糊映射T:X→Y,和Y中某个模糊集B,在什么条件下能找到X中的模糊集A,使T(A)=B呢?本文给出的两个充要条件回答了这个问题.     

基于下截集的直觉模糊蕴涵

本文利用直觉模糊推理句"若x为A,则y为B"给出一种构造直觉模糊蕴涵的方法。首先,利用直觉模糊集A,B的下截集A~α,B~α构造模糊蕴涵关系;然后利用直觉模糊集的表现定理构造四个直觉模糊蕴涵算子;最后对所构造出算子的性质进行了讨论.     

Fuzzy关系的_(αR)分解

本文讨论Fuzzy关系的_(αR)分解问题,即对给定的Fuzzy关系R∈F(X×Y),讨论是否存在两个Fuzzy集A∈F(X)和B∈F(Y)使R=A_(αR)B.其中,A(x)_(αR)B(y)={M_R,A(x)≤B(y),B(y),否则,MR为R的最大元。本文给出Fuzzy关系可_(αR)分解的两个充要条件,对可_(αR)分解的Fuzzy关系,给出了所有使R=A_(αR)B成立的A与B的解集。     

基于区间值模糊点和区间值模糊集邻属关系的区间值模糊子群

利用区间值模糊集的区间值水平截集的概念,给出了区间值模糊点与区间值模糊集邻属关系的定义,将这种邻属关系应用到区间值模糊代数的研究中,从而给出了(α,β)-区间值模糊子群的定义。通过研究16种(α,β)-区间值模糊子群,指出有意义的是(∈,∈)((∈,∈∨q),(∈∧q,∈))-区间值模糊子群。证明了群G的一个区间值模糊子集A为(∈,∈)((∈,∈∨q)或(∈∧q,∈))-区间值模糊子群的充要条件是对所有的λ=[a1,a2]≤[0.5,0.5],[0.5,0.5]μ=[b1,b2],其区间值水平截集Aλ和Aμ(Aλ或Aμ)为G的三值模糊子群。从而建立了基于区间值模糊点和区间值模糊集邻属关系的新的区间值模糊子群理论。     

模糊保凸映射

本文是文[6]的继续,研究模糊保凸映射,用子基线段给出其特征定义1 设ψ是fts(x,J)的闭子基,非空模糊集c称为ψ-闭(或ψ-凸)如果有族■■ψ使得c=∩■。记H(X,ψ)是所有ψ-闭模糊集的全体。F-映射f:(X,J)→(Y,U)称为关于它们的闭子基ψ和ψ的F-保凸映射(简记F—cp映射)如果■T∈     

直觉模糊集的广义模糊熵

利用模糊补定义了直觉模糊集的广义补集,并讨论了直觉模糊集广义补集的一些性质。在此基础上,给出了直觉模糊集广义模糊熵的公理化定义及几个直觉模糊集广义模糊熵的具体计算公式。此外,本文还研究了直觉模糊集的广义模糊熵与相似性测度之间的关系。     

基于Power几何算子的对偶犹豫不确定语言多属性决策方法

本文给出了对偶犹豫模糊不确定语言集的定义及其运算法则,构造了其得分函数、精确函数,针对属性间存在支持关系的情形,提出了基于该模糊集的Power加权几何平均算子和有序加权几何平均算子,同时给出了一种基于Power几何算子的对偶犹豫模糊不确定语言变量多属性决策方法。最后实例验证了该方法的有效性和可行性。     

直觉模糊格及其同态

在K.Atanassov引进直觉模糊集的基础上,定义了直觉模糊格,并讨论了它的简单性质,给出了直觉模糊集截集与直觉模糊格的关系,证明了A是格L的一个直觉模糊子格的充要条件是A的截集是L的一个子格,然后在格同态与同构意义下,研究了直觉模糊格的像与原像。最后给出了直觉模糊凸子格的概念,并得到了它的一些基本性质。     

可α_R分解Fuzzy关系的收敛指数

本文讨论可α_R分解Fuzzy关系R的收敛问题。如果存在两个Fuzzy集A∈F(X)和B∈F(Y)使R=Aα_RB,则称Fuzzy关系R是可α_R分解问题。其中,A(x)α_RB(y)={M_R,A(x)≤B(y)B(y),否则。M_R为R的最大元。本文证明有限论域上可α_R分解的Fuzzy矩阵R是收敛的,并给出了计算其收敛指数的算法。     

(∈, ∈ V q)—n-dimensional Convex Fuzzy Sets

利用n维模糊集截集理论和模糊点与n维模糊集的邻属关系,并利用n+1-值Lukasiewicz蕴涵,首先给出(α,β)-n维凸模糊集的定义,然后对(∈,∈)-n维凸模糊集和(∈,∈Vq)-n维凸模糊集这两种非常有意义的n维凸模糊集进行了讨论,最后得到了一些有意义的结果.这将为n维凸模糊分析理论研究打下基础.     

一类广义区间值模糊粗糙集的公理化刻画

首先在一般区间值模糊关系上定义了两个论域上的一类广义区间值模糊粗糙集.借助区间值模糊集的截集给出区间值模糊粗糙上、下近似算子的一般表示.讨论了各种特殊的区间值模糊关系与区间值模糊近似算子性质之间的等价刻画.最后利用公理化方法刻画区间值模糊粗糙集.描述区间值模糊上、下近似算子的公理集保证了生成相同近似算子的区间值模糊关系的存在性.     

关于算子张量积和初等算子的谱

设X,Y为复Banach空间,张量积是指关于拟一致合理范数α的完备化,B(X,Y)指从X到Y的有界线性算子全体,并设A∈B(X)~N,B∈B(Y)~M,本文给出了算子组和(L~A,R_B|B(Y,X))的联合谱和联合本质谱的表达式,进而得到了定义在上的算子及定义在B(Y,X)上初等算子的谱和本质谱的一些结果。     

广义犹豫模糊软集的不确定性度量及其应用

本文在广义模糊软集和犹豫模糊软集的基础上给出广义犹豫模糊软集的概念,并研究广义犹豫模糊软集的不确定性度量。首先在犹豫模糊集包含度的公理化定义基础上,建立犹豫模糊集合的三种包含度公式;然后给出广义犹豫模糊软集包含度的公理化定义,并利用犹豫模糊集合的包含度公式构造广义犹豫模糊软集间的包含度公式,这些公式可以计算参数集不同时两个广义犹豫模糊软集间的包含度。接下来给出广义犹豫模糊软集不确定性度量的公理化定义,并从其包含度出发来构造广义犹豫模糊软集的不确定性度量公式,这种不确定性度量的计算方法同样适用于参数集不同的广义犹豫模糊软集,最后利用广义犹豫模糊软集不确定性度量方法应用到聚类分析实例中,通过实例验证了所提出方法的可行性和有效性。     

基于IGIFS关系与截集的区间灰数直觉模糊粗糙集模型及性质

在论述区间灰数直觉模糊集概念基础上,提出了区间灰数直觉模糊关系(IGIFS关系)与区间灰数直觉模糊等价关系概念,定义了基于区间灰数直觉模糊关系环境下的区间灰数直觉模糊粗糙集模型,并讨论了相关性质.在界定了区间灰数直觉模糊集关于区间灰数直觉模糊数截集概念的基础上,定义了区间灰数直觉模糊粗糙集上、下截集近似,给出了区间灰数直觉模糊粗糙集的截集表现定理.     

模糊保并、保交映射的隶属函数

模糊关系与算子合成构成了模糊映射，即将模糊集映射为模糊集。本文证明了模糊保并、保交映射的隶属函数可以表示为模糊关系与算子的合成。     

(∈,∈∨q)-n维凸模糊集

利用n维模糊集截集理论和模糊点与n维模糊集的邻属关系,并利用n+1-值Lukasiewicz蕴涵,首先给出(α,β)-n维凸模糊集的定义,然后对(∈,∈)-n维凸模糊集和(∈,∈∨q)-n维凸模糊集这两种非常有意义的n维凸模糊集进行了讨论,最后得到了一些有意义的结果。这将为n维凸模糊分析理论研究打下基础。     

凸直觉模糊映射

在模糊数、凸模糊映射和凸直觉模糊集定义基础上,给出了直觉模糊数及其序的定义,给出了凸直觉模糊映射的定义并讨论其有关性质,在此基础上,研究了凸直觉模糊规划问题。     

Banach空间中度量广义逆的乘积扰动

设X,Y为自反严格凸Banach空间.记A∈B(X,Y)为具有闭值域R(A)的有界线性算子,有界线性算子T=EAF∈B(X,Y)为A的乘积扰动.本文研究了有界线性算子A的Moore-Penrose度量广义逆的乘积扰动.在值域R(A)为α阶一致强唯一和零空间N(A)为β阶一致强唯一的条件下.给出了‖T~M-A~M‖的上界估计,作为应用,我们在L~p空间上讨论了Moore-Penrose度量广义逆的乘积扰动.     

截集形式的模糊粗糙集及其性质

用模糊集的截集构造了模糊集的粗糙集,给出了模糊粗糙集的更加严格的数学定义,证明了与文[1]中的等价性,并用新的定义给出模糊粗糙集的相应性质.     

(λ,μ]-模糊映射与HX-模糊映射

通过引入((β),(α),)-模糊映射的定义,给出了(α,β)-模糊映射的另外四种形式,并将(∈,∈)-模糊映射、(∈,∈∨(q))-模糊映射和(∈,∈,∨,q)-模糊映射推广成具有边界值的(λ,μ]-模糊映射. 讨论了(λ,μ]-模糊映射与HX-模糊映射的关系. 使人们更加清楚地认识到了HX-模糊映射的意义.