L—Fuzzy集上的Fuzzy数值Fuzzy测度和Fuzzy数值Fuzzy积分

本文在L-FuZzy σ-代数上引入了Fuzzy数值Fuzzy测度和Fuzzy数值Fuzzy测度的自连续和零可加,以及L-Fuzzy集上的关于Fuzzy数值Fuzzy测度的Fuzzy数值Fuzzy积分等重要概念,并讨论了一些类似于[1]中给出的重要性质,特別给出了依测度收敛的情况下,自连续性与积分序列收敛的等价性定理。     

Fuzzy数测度的Radon—Nikodym导数

本文在推广[1]中R—Fuzzy值函数的积分的基础上,定义了Fuzzy数测度的R—N导数。并通过对Fuzzy数测度的研究,我们获得:①对有界凸Fuzzy值函数F,如果F(t)(x)关于x连续,则F必是某一Fuzzy数测度π的R—N导数。②如果Fuzzy数测度π关于有限非负测度γ绝对连续,则π存在R—N导数。     

Fuzzy值Fuzzy测度的完备化

引入Fuzzy值Fuzzy测度的完备化定义,证明Fuzzy值Fuzzy测度的完备化定理,讨论完备化Fuzzy值Fuzzy测度的某些重要性质。     

L—Fuzzy集上的Fuzzy值函数的Fuzzy积分的收敛

本文引入了L-Fuzzy集合上的Fuzzy值函数关于Fuzzy值Fuzzy测度的Fuzzy值Fuzzy积分的概念,给出上述概念的几个等价定义,讨论其基本性质,得到一系列积分序列的收敛定理。     

广义可加Fuzzy测度

本文首先引入Fuzzy集类上（广义）可加Fuzzy测度的有关概念，然后给出Fuzzy集上关于可加Fuzzy测度的Fuaay积分及有关定理，最后在一定条件下给出广义可加Fuzzy测度的一系列分解定理。     

Fuzzy理论在工程环境灾害预测中的应用

针对矿山大型排土场所出现的滑坡等工程环境灾害的预测与防治问题,着重探讨排土场边坡失稳破坏预测问题.文中采用Fuzzy数学中的Fuzzy概率测度理论建立理论预测分析模型,并对大型排土场边坡失稳破坏的Fuzzy概率测度进行具体的预测分析,所获结果与已有的经典分析方法所获理论结果一致.针对矿山大型排土场所出现的滑坡等工程环境灾害防治问题,提出了具体的防治技术措施.     

F集上的可能性测度与一致信任函数扩张全体的半格结构

本文提出了Fuzzy集合上的可能性测度与一致信任函数两个概念,并得到可能性测度扩张与一致信任函数扩张两个重要定理,同时,还讨论了扩张全体的代数结构。     

模糊熵,距离测度和散度测度

在模糊集的运算基础上,讨论如何用模糊熵定义模糊距离测度,并且研究了模糊距离测度和散度测度的关系。     

加法与乘法下的模糊熵

由于模糊集关于普通加法与乘法运算构成的代数系统是分配格、布尔代数,这就使得模糊集的应用受到一定的限制,为了扩展模糊集的应用,本文引进了模糊集的加法与乘法运算,接着研究了模糊集关于加法与乘法的运算性质以及模糊熵,距离测度,相似性测度在集合关于加法运算,乘法运算下的一些性质,并且对加法与乘法下的模糊熵与普通模糊熵作了对比.     

Fuzzy数测度与积分

本文利用文[2]所给出的Fuzzy数测度的概念,定义了(—)fuzzy值函数关于(—)fuzzy数测度的积分,并且研究了这种积分的性质,得到了各种收敛定理,其中包括广义Lebesgue单调收敛定理、Fatou引理及Lebesgue控制收敛定理。在最后,讨论了(—)fuzzy数测度的R—N导数的存在性,并且给出了Fubini定理。     

粗糙Vague集及其相似度量

对粗糙V ague集的基本操作和性质进行了研究。另外,对粗糙V ague集的相似度量问题进行研究,首先构造一种粗糙V ague值的相似度函数并给出其基本性质,然后给出一种粗糙V ague集的相似度函数以及一种粗糙V ague集的加权相似度函数。     

广义模糊粗糙集的不确定性度量

研究广义模糊粗糙集的不确定性问题,利用一种新的信息熵定义模糊粗糙集的模糊性度量,并给出这种度量的性质,证明当且仅当A是经典可定义集合时其模糊粗糙集的模糊性度量FR(A)等于0。     

属性测度空间的粗糙集模型

在属性测度空间理论指导下,提出了属性测度下的属性粗糙集模型及依参量的属性粗糙集模型,并就不同属性粗糙集模型的精度进行了讨论.     

直觉模糊集的距离测度

直觉模糊集的距离测度是两个直觉模糊集差异性大小的度量,许多学者围绕其公理化定义和具体表达公式做了大量的工作,并且被广泛应用在多属性决策、模式识别等许多方面。基于直觉模糊集距离测度的公理化定义,本文对一些学者提出的距离测度公式进行了探讨,并给出了几种一般化构造形式。     

Sets of desirable gambles: Conditioning, representation, and precise probabilities

The theory of sets of desirable gambles is a very general model which covers most of the existing theories for imprecise probability as special cases; it has a clear and simple axiomatic justification; and mathematical definitions are natural and intuitive. However, much work remains to be done until the theory of desirable gambles can be considered as generally applicable to reasoning tasks as other approaches to imprecise probability are. This paper gives an overview of some of the fundamental concepts for reasoning with uncertainty expressed in terms of desirable gambles in the finite case, provides a characterization of regular extension, and studies the nature of maximally coherent sets of desirable gambles, which correspond to finite sequences of probability distributions, each one of them defined on the set where the previous one assigns probability zero.     

区间值直观模糊集的相似测度和距离测度

对现有的模糊集和直观模糊集的相似测度和距离测度的公理化定义进行分析,并做出改进;然后提出区间值直观模糊集的相似测度和距离测度的公理化定义,并各引入它们的一种计算方法;最后给出区间值直观模糊集的相似测度和距离测度在模式识别中的一个应用实例.     

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。     

基于区间数度量的区间值模糊集合的归一化距离、相似度、模糊度和包含度的关系研究

区间值模糊集合的距离、相似度、模糊度和包含度及其关系研究是区间值模糊集合的一个研究热点.考虑到区间值模糊集合所表示信息的丰富性,本文使用区间数而非实数来刻画区间值模糊集合的距离,首先给出基于区间数度量的区间值模糊集合的归一化距离的公理化定义,然后通过五个定理详细研究了基于公理化定义的区间值模糊集合的归一化距离、相似度、模糊度和包含度之间的相互转换关系,最后,给出了若干公式来计算基于区间数度量的区间值模糊集合的相似度、模糊度和包含度.这些结论,一方面丰富了区间值模糊集合的信息测度(距离、相似度、模糊度和包含度)的内容,另一方面也为区间值模糊集合的近似推理、决策分析、模式识别等领域的应用提供了新方法和新理论.     

几种新的截集及其应用

本文从“邻域”和“重域”的观点出发引入了三种新的截集：下截集，下重截集和上重截集。我们给出这些截集的性质及相应的分解定理，表现定理和扩展原理，作为应用，我们讨论了两方面的内容；一是利用落影表现理论，将一个模糊集看作“重云”的落影，然后用下生截集和落影表现理论来定义模糊集的运算，得到了与“２”一致的结果。     

直觉模糊S-粗集的一般结构及性质

在一般等价关系下,给出单向直觉模糊S-集合、双向直觉模糊S-集合的概念,利用这些概念,提出直觉模糊S-粗集,给出直觉模糊S-粗集的数学结构和有关结论,对有关性质进行了讨论。直觉模糊S-粗集为研究动态信息系统中大量的不确定性问题提供了新的途径和方法。