区间直觉犹豫模糊集的两种相似测度及其在模式识别中的应用

模糊集的相似测度是模糊集理论的重要组成部分之一,有着广泛的应用.首先给出了基于隶属度、非隶属度和犹豫度的区间直觉犹豫模糊集的标准海明距离、标准欧氏距离、广义标准海明距离公式以及它们的加权距离公式.然后提出了基于距离的区间直觉犹豫模糊集相似测度和区间直觉犹豫模糊集的余弦相似度,并给出了公理化证明.两种相似测度均包含了区间直觉犹豫模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度.最后将这两种相似测度应用到基于区间直觉犹豫模糊信息的模式识别中.     

基于粗糙隶属函数的强粗糙模糊近似算子

在Pawlak近似空间中,针对模糊目标概念,假设在信息粒度不变的情况下,试图寻求模糊目标集合更好的近似集.为此将粗糙隶属函数看成一个模糊集,利用其介于普通粗糙模糊下近似与上近似之间的特点,对现有的粗糙模糊集模型进行改进.建立模糊目标概念新的下近似集与上近似集,使其与已有的粗糙模糊集模型相比,对近似空间有更高的精度,对目标集合有更好的贴近度.并讨论新的近似集的一些基本性质,最后通过数值算例进一步说明新提出的下近似与上近似算子的优越性.即可以从已知的数据集中获得更准确的知识,因此这是一种更精确的知识发现方法.     

Heyting-代数上的(λ,μ)直觉模糊偏滤子

把直觉模糊滤子和Heyting-代数相结合,分别给出直觉模糊偏滤子,(λ,μ)直觉模糊偏滤子和(λ,μ)直觉模糊偏格滤子的定义,讨论所定义偏滤子的性质,得出(λ,μ)直觉模糊偏滤子具有交的不变性,最后证明了(λ,μ)直觉模糊偏滤子和(λ,μ)直觉模糊偏格滤子的等价关系。     

基于Nie-Tan算法的区间二型模糊集质心计算:改变主变量采样个数

计算区间二型模糊集的质心(也称降型)是区间二型模糊逻辑系统中的一个重要模块。Karnik-Mendel(KM)迭代算法通常被认为是计算区间二型模糊集质心的标准算法。尽管如此,KM算法涉及复杂的计算过程,不利于实时应用。在各种改进类算法中,非迭代的Nie-Tan(NT)算法可节省计算消耗。此外,连续版本NT(CNT,continuous version of NT)算法被证明是计算质心的准确算法。本文比较了离散版本NT算法中求和运算和连续版本NT算法中求积分运算,通过四个计算机仿真例子证实了当适度增加区间二型模糊集主变量采样个数时,NT算法的计算结果可以精确地逼近CNT算法。     

一流本科数学课程双万计划建设的多级模糊综合评判模型及应用研究

基于当前高校办学定位和人才培养目标定位,建设适应创新型、复合型、应用型人才培养的需要,许多高校正进行双一流本科课程建设。模糊综合评判法,作为一种模糊数学评价方法,被用于各个领域,取得了很好的效果。本文将这种方法用于分析当前高校一流本科数学课程双万计划建设,并以华东交通大学信息与数学专业课程为例,得到了一些评判结果。实例分析表明该方法具有可行性与有效性。     

预不变凸模糊集的一些性质

在下半连续的条件下,给出了一个模糊集是预不变凸模糊集的充分条件,并将模糊凸集上相关性质在模糊不变凸集上作了相应的推广.所给出的条件和证明都是新的.     

联系数均分定理在模糊群决策中的应用

在模糊直觉群决策存在犹豫度处理的困难,容易影响群决策的判断.尝试把模糊直觉集转换为集对中的联系数,用不确定度均分定理把犹豫度分成两部分,一部分并入其隶属度,另一部分并入其非隶属度,再用广义势函数概念计算变形后的隶属度与非隶属度比值.进而结合模糊直觉群决策中各方案综合比值的大小来比较.算例表明,此法思路清晰,数理意义准确,计算简便,适合推广应用.     

剩余格上的(λ,μ)直觉模糊滤子北大核心

在剩余格上引入λ,μ直觉模糊滤子的概念,讨论了它与剩余格上滤子之间的关系,研究了λ,μ直觉模糊滤子在剩余格同态下的像与原像的相关性质.     

模糊集合的OP-极限

研究了支撑集为群的模糊集合在反复“自乘”下的极限的存在性和形态问题.给出了模糊集合的OP-极限概念.利用贝壳对和大(小)-瓣,给出了OP-极限存在的充分条件.讨论了一些特殊群上模糊集合的OP-极限,这些OP-极限都具有较好的平层形态.