模糊随机变量及其概率分布

本文在模糊σ－代数及模糊数的极大全序子集之上定义了模糊随机变量，进而首次定义了客观实用的模糊随机变量的概率分布函数，并讨论了数学期望及方差等数字特征。     

包含度理论

不确定性是复杂系统的特征。在人工智能与专家系统中，不确定性的研究越来越具有重要意义。Ｚａｄｅｈ［１］于１９６５年提出模糊集，把经典集合扩充到模糊集合，从而解决了“对象”的不确定性。本文引进了包含度的概念，解决了“关系”的不确定性。同时指出，包含度不仅是各种不确定性推理方法的概括，而且解决了知识获取与矛盾规则排除两个重要问题。     

数值函数于集值测度的积分的极限定理

本文给出了实值函数关于集值测度的积分序列的极限定理。     

代数上非原子集值测度的凸性

Z.Artstein证明了:σ—代数上的非原子有界集值测度是凸的,本文用简捷的方法得到: 定理设F为论域Ω上的代数,π为F上的非原子紧集值测度,则π为凸的,即A∈F,π(A)为凸集。 首先我们给出     

可能度理论

本文在[1]和[2]的基础上引进了可能度空间,企图使它成为模糊事件可能性度量的普遍模型.在此基础上,引进了模糊变量、模糊变量的分布及其数字特征,并得到了模糊变量序列的收敛性定理. §1.可能度空间 设Ω为普通集合,L=L(∨,∧,—)为软代数[3],∨、∧、——分别表示max、min,L→L的对偶自同构映射.1是L中最大元,0是L中最小元.     

一般模糊近似算子的公理化刻画

给出无限双论域上一般模糊近似算子的构造性定义,叙述一般模糊近似算子的基本性质。引入邻域有限模糊关系的概念,利用上、下模糊粗糙近似的截集性质,给出一个刻画模糊近似算子的新公理,得到不同于以往的刻画模糊近似算子的公理集。     

超空间上的选择算子理论与集值随机过程

本文首次引入了超空间(子集空间)上选择算子概念,给出了几类选择算子的存在定理。作为它们的应用,给出了集值随机变量同分布的选择刻画;圆满解决了依分布收敛集值随机变量列的向量值选择问题;研究了集值随机过程的正则选择与Markov选择,给出了集值Markov过程的离散化定理,证明了紧凸集值渐近鞅的向量值渐近鞅选择存在定理。     

Lukasiewicz多值逻辑系统中的广义重言式理论

引入一类特殊的公式序列Ａｋ,ｋ＝１,２,…,证明了在Ｌｕｋａｓｉｅｗｉｃｚ多值逻辑系统,对任意真值ａ∈Ｌｎ而言,可达ａ－重言式类类不空,进一步证明了系统中广义重言式的类类互异定理,最后讨论了Ｌｕｋａｓｉｅｗｉｃｚ多值逻辑系统与经典二值逻辑系统中重言式之间的关系。     

粗糙集理论介绍和研究综述

介绍粗糙集理论的基本原理,粗糙集理论中的知识表示以及目前粗糙集理论的研究状况。     

模糊粗糙集的包含度和相似度

证明了包含度和相似度的几个性质，定义了模糊粗糙集的包含度和相似度。所证性质可用于生成模糊粗糙集的包含度和相似度。