模糊基数的运算

侧重研究了模糊基数的运算,包括和运算、积运算以及幂运算。     

Fuzzy集的Fuzzy势和Fuzzy基数

首先定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度等势关系,在此基础上定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度ｆｕｚｚｙ基数,讨论了有关性质,并进一步推广定义了更一般的ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数概念,即Ｔ－度ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数。     

一种基数可调整的轮廓查询——模糊轮廓

针对轮廓查询的结果随着数据维度的增加而显著增加的问题,在模糊集理论的基础上,提出了模糊轮廓集的概念,量化了不同数据点对轮廓查询的贡献度.以此为基础,通过在模糊轮廓集中取不同的截集达到了准确控制查询结果数量的目的.同时,提出了有效的FSCA算法来求解任意的模糊轮廓,为用户提供δ个数据点,方便了用户的决策.实验分析的结果表明,模糊轮廓查询是一种有意义的基数可调整的新型轮廓查询,FSCA算法是有效的模糊轮廓求解算法,它们共同为用户决策提供了很好的辅助手段.     

基于模糊覆盖的粗糙模糊集模型

构造了基于模糊覆盖的粗糙模糊集模型,从理论上论证了定义的合理性,刻画了模糊覆盖粗糙集的一些基本性质.     

模糊语言学视角下的量词研究

事物有或兼有的范畴边界模糊性(fuzziness)、本身边界模糊性(vagueness)使得人们对事物的切分与认知不可能明确。量词在使用中会受到外界客观事物这一模糊性的制约。从具体现代汉语动量词入手,研究量词的模糊性,能发现动量词表量的模糊性,把由"精确"到"模糊"的变化看做一个渐变的连续统,把计量模糊性程度上有差异的动量词各次类纳入另一个可与之对应的连续统,可以得到模糊性程度有差异的动量表达连续统。     

模糊集的影与模糊优化

本文提出的用模糊集的影对几种综合评判数学模型的优化,是处理多目标系统的一个新的优化方法。     

基于模糊数模糊集的聚类分析

提出了模糊数模糊集及模糊相似矩阵的概念,建立了基本模糊数模糊集的聚类分析理论,并引入了分类可信度的概念。     

模糊知识处理与模糊集理论的若干拓展

模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统，模糊知识处理技术的发展引起模糊集理论出现了各种拓展。首先叙述了模糊集理论的形成与发展，以及模糊集理论在人工智能、知识处理领域的作用与应用。其次，给出了对模糊集合的各种拓展，如直觉模糊集、L-模糊集与L-直觉模糊集、区间值模糊集与区间值直觉模糊集、Vague集等的定义与描述。最后，重点讨论了各种模糊集拓展形式之间的相互联系及可能对模糊集理论发展产生重要影响的统一集理论，提出了通过某种变换或算子建立起各种集合理论拓展形式之间联系的假设。结论认为，直觉模糊集是对模糊集理论最重要的一种拓展。     

模糊贴近度的覆盖粗糙模糊集不确定性度量研究

针对一种覆盖粗糙模糊集的不确定性度量,分析了不确定性的物理含义,给出了一种基于模糊贴近度的度量方法,进而对其性质进行了分析。结果表明该度量方法能客观反映粗糙模糊集不确定性的程度,从定量的角度为刻画粗糙模糊集的不确定性提供了方法。     

基于模糊集的模糊时态映射模型

为了使时态数据库对客观世界更符合实际抽象描述,提出了用模糊测度分析模糊时态数据的隶属度,基于模糊集理论建立了模糊时态映射模型,实现测度模糊值向离散时态区间的映射.建立的模糊时态关系模型进行传统概念扩展,对事件的模糊时态信息作测度分析,抽取和元组离散时间对应的事件模糊值,向离散时态区间作映射,在模糊时态数据库概念层使模糊数据和时态凸区间实现原子对应.该理论弥补了现有时态数据库不能处理模糊时态信息的缺陷,扩展了模糊时态数据库处理模糊事件的能力.     

不变反凸模糊集

研究了不变反凸模糊集及其相关性质,推广了有关文献中反凸模糊集的概念和相关结论.首先,通过将不变凸集的思想应用到反凸模糊集,定义了一种新的广义反凸模糊集——不变反凸模糊集:设A∈F(Rn),称A为不变反凸模糊集,若存在映射η:Rn×Rn→Rn,有A(y+αη(x,y))≤A(x)∨ A(y),(V) x,y∈Rn,(V)α∈[0,1].然后,探讨了反凸模糊集与不变反凸模糊集的关系:当η(x,y) =x-y时,不变反凸模糊集就退化为反凸模糊集,显然,反凸模糊集成为不变反凸模糊集的特例;通过构造例子说明不变反凸模糊集不是反凸模糊集,得到不变反凸模糊集是反凸模糊集的真推广的结论.根据不变反凸模糊集的定义,研究了不变反凸模糊集的并、稠密性等性质以及模糊集成为不变反凸模糊集的条件.最后,类似于不变反凸模糊集,分别探讨了模糊集成为不变强反凸模糊集和不变严格反凸模糊集的条件.     

可数Fuzzy基数的幂运算

给出了可数fuzzy基数的幂运算法则,这些法则具有便利的可操作性,并且以普通基数的运算为特款.     

E-广义凸模糊集和E-广义反凸模糊集

通过将P凸集与相关文献中广义凸模糊集和广义反凸模糊集相结合,定义了E-广义凸模糊集和P广义反凸模糊集,并根据定义对它们的重要性质做了研究．     

模糊集表决模型与模糊集的综合

以成分点的观点建立了模糊集表决模型 ,从而可用概率方法对隶属度进行研究 .由此提出了同一模糊概念下的多个模糊集的综合问题 ,并给出了合理的综合方法 .该方法将 Fuzzy统计中的显影区间法作为其特例 .最后讨论了门限汛期模糊集的综合问题     

E-广义凸直觉模糊集

凸集及其性质是最优化领域的一个重要研究课题.同样,凸模糊集也是模糊数学中研究的一个热点.本文通过将E-广义凸模糊集、凹模糊集和凸直觉模糊集相结合,定义了E-广义凹模糊集和E-广义凸直觉模糊集,并根据定义对它们的基本性质做了研究,从而推广了凸模糊集和反凸模糊集,并且引出一个相对较新的研究方向和领域.     

基于粗集和模糊集的启发式规则约简算法研究

提出了一种新型的决策规则约简方法。基于均匀划分和正态分布隶属度函数,对决策表的连续属性进行模糊化,用欧氏距离贴近度来构建相似矩阵,并提出了一种论域的模糊划分算法;依据粗糙集隶属度进行属性约简的基础上,给出了一种决策规则约简算法,从而达到发掘知识并简化知识的目的。     

粗糙集与模糊集的比较研究

近来许多研究致力于不确定性问题的知识获取，不确定产生于许多方面：它可以来自于对事物进行描述的术语的模棱两可；也可以来自描述过程中对规则的怀疑；或者数据的错误、丢失．处理不确定性问题的理论有很多，粗糙集与模糊集都是有效手段，它们有联系有区别，可以相互补充有机结合起来解决更多问题．     

线性空间中的2-型模糊集

讨论线性空间中2型模糊子集,给出其为特殊2型模糊子集的充要条件,推广了线性空间中一般模糊子集的相应结果.     

基于模糊集和粗糙集的关联规则挖掘策略

提出了一种对原始数据先进行模糊聚类,再提取规则的基于模糊集和粗糙集技术的关联规则挖掘策略,可以在一定程度内减少噪声数据的干扰,消除数据对象中的冗余属性,有利于提高规则挖掘的有效性．     

Fuuzy集合上广义Fuzzy数值测度的哈恩分解

在Dan.butnriu构造的可知Fuzzy测度和张广先生建立的Fuzzy极限和Fuzzy距离理论基础,提出了一类Fuzzy集合上广义Fuzzy数值则度,广义了定义Fuzzy数值测度的正、负集,探讨了二者的关系和性质,进而得到了广义Fuzzy数值测度关于Fuzzy集合的哈恩分解存在的充要条件。