关于Fuzzy格的若干注记—兼评直觉主义模糊集

对Ｆｕｚｚｙ格Ｌ的定义，演变及概括范围作了分析，指出所谓直觉主义模糊集只不过是一种特殊的Ｌ－模糊集。     

二型模糊小波脑情感学习网络在非线性系统辨识中的研究

针对现有模糊神经网络在辨识具有时变的非线性系统存在辨识精度不高,收敛速度较慢等缺点,提出了一种二型小波模糊脑情感学习网络(T2FWBELN)模型,它结合了模糊逻辑和脑情感学习网络的优点,并在网络结构中使用了小波函数。与其他算法相比,该算法在非线性系统辨识中有着更高的逼近能力。同时,采用模糊C均值算法生成模糊规则,并使用梯度下降法对T2FWBELN的各种参数进行在线调整,降低了参数调整时间。为了进一步验证该模型的有效性和优越性,仿真了两个不确定非线性系统辨识的例子,一个是Mackey-Glass时间序列预测,一个是带有噪声的动态系统辨识。测试结果表明,所提出的模型在处理非线性系统辨识中拥有更高的精度。     

二型模糊集下的推理模型及Mamdani推理算法

在二型模糊集理论的基础上,讨论了二型模糊集下的三种模糊推理模型,研究了模糊推理模型的Mamdani推理算法,证明了Mamdani推理算法具有单调性质.     

双枝模糊集与直觉模糊集的关系(I)

首先就双枝模糊集和直觉模糊集的定义和运算进行了比较和讨论，对于它们不同的地方我们通过重新定义直觉模糊集的一些概念使得双枝模糊集能几乎完全地统一到直觉模糊集上来。从而双枝模糊集就可以成为一种特殊的直觉模糊集，所以需要用双枝模糊集解决的问题也就可以用直觉模糊集来解决了。     

基于区间直觉模糊记分函数的动态专利质量评价方法

记分函数是对区间直觉模糊集进行比较和集结的重要工具，其排序能力直接影响评价结果的优劣。本文在总结整理现行的区间直觉模糊集记分函数的基础上，从直觉符合性和能否描述决策者模糊判断两个层面，系统分析了现有记分函数的不足。并在此基础上，引入集对分析方法构建改进的区间直觉模糊集记分函数，并证明了其相关性质。根据提出的记分函数，本文设计区间直觉模糊型动态群决策方法，并将其应用于专利质量评价中。