模糊推理的三I逄法的RL型支持度分析

在文献[1]提出的三I算法的支持度理论的基础上,全面展开了基于Lukasiewicz蕴函算子RL的三I算法的理论,给出了模糊MP算法与模糊MT算法的计算公式,并考虑了三I算法制还原性问题;进一步研究了三I算法的支持度理论,分析了支持度的性质,得到了一般化的α-三IFMP公式与α-三IFMT公式。     

三I表达式取最小值时的最优解

在本文中，针对蕴涵算子$R_0$,我们给出了当$A\rightarrow B$与$A^*(B^*)$给定时,求使三I表达式$(A\rightarrow B)\rightarrow(A^*\rightarrow B^*)$取最小值的全体$B^*(A^*)$之集的上确界(下确界)算法.并将上确界算法推广到多维多重的模糊推理中.从三I表达式取最值时求最优的$B^*(A^*)$的角度来看,本文是三I算法思想的延伸和完善.     

模糊推理反向三I的$R_L$型约束度分析

研究了基于蕴涵算子RL的模糊推理反向三Ⅰ方法的约束度理论,分析了约束度的性质,得到了一般化的α-反向三Ⅰ模糊取式下确界计算公式与α-反向三Ⅰ模糊拒取式上确界计算公式.     

The influence of some fuzzy implication operators on the accuracy of a fuzzy model-Part I

The problem of the influence of fuzzy implication operators and connective also on the accuracy of a fuzzy model of a d.c. series motor is considered. Several typical fuzzy implication operators are used to construct the fuzzy model of a d.c. series motor. A root-mean-square error is adopted as the criterion of the model's adequacy to the real system. The best typical fuzzy relations are selected.     

基于直觉模糊熵权和CC-OWA算子的雷达目标识别模型

为更完整的描述和表达雷达目标类型识别中的目标特征和目标类型之间的关系复杂性和知识缺乏性,通过直觉模糊关系描述,进而将目标识别特征信息转化为直觉模糊集信息.分析了基于直觉模糊集理论的雷达目标类型识别知识建模,揭示了直觉模糊信息的价值可以通过直觉模糊熵刻画,进而提出应用直觉模糊集的熵构造特征直觉模糊信息的权重(直觉模糊熵权),充分利用了目标类型识别知识中隐含的权重信息,并结合CC-OWA算子建立雷达目标类型识别模型与识别步骤,利用一个雷达目标识别实例说明了模型的有效性.     

基于S蕴涵算子的区间值模糊推理的三I算法

针对S蕴涵算子讨论了FM P模型及FM T模型的区间值模糊集三I推理,借助S蕴涵算子的性质,给出相应的推理算法,并讨论了算法的还原性。     

Hilbert空间上线性算子广义逆A_(T,S)~((2))的存在性及其表示式

设H1和H2是两个Hilbert空间,B(H1,H2)表示从H1到H2的所有有界线性算子的集合,T和S分别是H1和H2的两个闭子空间．如果存在线性算子X∈B(H2,H1)满足XAX=X,R(X)=T,N(X)=S,则称X为线性算子A的具有指定像空间T和零空间S的外逆,记为AT,S(2)．该文进一步研究了线性算子广义逆AT,S(2)存在的若干等价条件及其性质,建立了算子广义逆AT,S(2)的表示形式．     

模糊推理三I算法的逻辑基础

在模糊推理理论中，近期问世的三I推理方法以逻辑蕴涵运算取代传统的合成运算，从根本上改进了传统的合成推理规则(即CRI方法)。本文基于模糊命题逻辑的形式演绎系统L^*和模糊谓词逻辑的一阶系统K^*，构建了一个完备的多型变元一阶系统Kms^*，并且将三I算法完全纳入了模糊逻辑的框架之中，从而为模糊推理奠定了严格的逻辑基础。     

基于三Ι算法的模糊系统及其响应性能

给出了基于三Ⅰ算法和α-三Ⅰ算法的几种典型模糊系统的插值表达式．指出,基于三Ⅰ算法和α-三Ⅰ算法的模糊系统对于某些蕴涵算子具有函数逼近的泛性,而对于不少蕴涵算子只具有阶跃输出能力,而不具有函数逼近的泛性．此外,证明了基于三Ⅰ算法的模糊系统在一定条件下对于模糊逻辑系统中推理与聚合的次序交换无关．     

On the Parameterized OWA Operators for Fuzzy MCDM Based on Vague Set Theory

The family of Ordered Weighted Averaging (OWA) operators, as introduced by Yager, appears to be very useful in multi-criteria decision-making (MCDM). In this paper, we extend a family of parameterized OWA operators to fuzzy MCDM based on vague set theory, where the characteristics of the alternatives are presented by vague sets. These families are specified by a few parameters to aggregate vague values instead of the intersection and union operators proposed by Chen. The proposed method provides a “soft” and expansive way to help the decision maker to make his decisions. Examples are shown to illustrate the procedure of the proposed method at the end of this paper.     

The Generalized Forward-Backward Splitting Method for the Minimization of the Sum of Two Functions in Banach Spaces

We propose a convergence analysis of the generalized forward-backward splitting iterative procedure for the minimization of the sum of two functions in Banach spaces. The generalized forward-backward splitting method is applied to the minimization of functionals of the Tikhonov type with semi-norm regularization. We also investigate the perturbed forward-backward splitting method and prove its stability.     

The influence of some fuzzy implication operators on the accuracy of a fuzzy model-part II

The influence of fuzzy implication operators and the connective Also on the accuracy of a fuzzy model of a d.c. series motor is considered. Some typical fuzzy implication operators are applied to the construction of a fuzzy model of a d.c. series motor. A root-mean-square error is used as the criterion of the fuzzy model's adequacy to the real system. A number of mathematical operations necessary for the implementation of the fuzzy model are used as the criterion by which the fuzzy model's applicability if estimated from the point of view of computing techniques. The best types of fuzzy relations, representing fuzzy models of a real system, are chosen in order to secure the least root-mean-square error with minimal number of mathematical operations necessary for computer implementation.     

基于双边犹豫模糊非均衡语言优先集成算子的应急响应预案评估方法

在应用多属性决策理论求解应急响应预案评估问题时,问题结构的复杂性往往使决策者评价信息存在高度不确定性且属性相对重要性仅能以优先级关系来表征。为此,本文首先提出了双边犹豫模糊非均衡语言集这种新型信息形式以使决策者能够灵活有效的表征复杂评价信息,并定义了运算法则、熵和距离测度;其次,基于熵测度开发了双边犹豫模糊非均衡语言优先加权集成算子,并构建了能够考虑属性优先关系的多属性决策方法;进一步针对属性相对重要性不能由定性分析获得的情况,设计了客观权重确定方法,并构建了另一种更具实际灵活性的VIKOR决策方法;最后,实例研究表明了方法的有效性与优势。     

基于改进熵权法的区间直觉模糊TOPSIS方法

本文对区间直觉模糊信息的TOPSIS多属性决策方法进行了研究。在属性权重信息完全未知的情况下,通过研究熵权法以及区间直觉模糊集本身的一些性质特点,将熵权法拓展到区间直觉模糊环境中来确定属性权重,进而提供了一种可直接利用评估信息的新的TOPSIS决策方法。该方法不仅拓展了传统熵权法的应用范围,而且不需要决策者事先给出权重信息,结果更加客观和可靠。应用实例表明该方法的可行性和有效性,具有推广应用价值。     

Triple I method of approximate reasoning on Atanassov's intuitionistic fuzzy sets

Two basic inference models of fuzzy reasoning are fuzzy modus ponens (FMP) and fuzzy modus tollens (FMT). The Triple I method is a very important method to solve the problems of FMP and FMT. The aim of this paper is to extend the Triple I method of approximate reasoning on Atanassov's intuitionistic fuzzy sets. In the paper, we first investigate the algebra operators' properties on the lattice structure of intuitionistic fuzzy information and provide the unified form of residual implications which indicates the relationship between intuitionistic fuzzy implications and fuzzy implications. Then we present the intuitionistic fuzzy reasoning version of the Triple I principles based on the models of intuitionistic fuzzy modus ponens (IFMP) and intuitionistic fuzzy modus tollens (IFMT) and give the Triple I method of intuitionistic fuzzy reasoning for residual implications. Moreover, we discuss the reductivity of the Triple I methods for IFMP and IFMT. Finally, we propose α-Triple I method of intuitionistic fuzzy reasoning.     

基于粗糙集与模糊集理论的图书馆最优购书算法

本文将粗糙集理论与模糊集理论结合起来,给出一种图书馆最优选书算法.该算法首先从已知数据的初始信息系统出发,计算各选书方案之间的相似度,从而构造相似矩阵,然后根据相似矩阵的传递闭包对各方案进行聚类,并根据粗糙集理论求各属性重要性,最后利用加权综合的思想及最小距离方法选择最优买书方案.     

基于正交多项式的解不适定算子方程的隐式迭代法

该文研究了基于Chebyshev和Jacobi多项式的解不适定算子方程的隐式迭代法.建立了隐式迭代法和由Hanke提出的显式迭代法之间的关系. 给出了与Chebyshev第一和第二多项式相关的迭代格式的残差有理式的一个重要引理. 对精确和扰动的数据, 研究了方程的收敛性和收敛速率. 利用Morozov残差原则, 给出了一个可执行的强健的正则化算法.最后还给出了一些数值例子, 数值结果与理论分析基本一致.     

基于交叉影响的IFWGA算子及其在多属性决策中的应用

不同直觉模糊数在信息集结过程中,其隶属度与非隶属度之间可能存在着相互影响.提出了直觉模糊数上的改进的乘法运算和幂运算,重新给出了直觉模糊加权几何平均算子和直觉模糊有序加权几何平均算子的表达式,并研究了他们的一些性质.最后通过实例说明了新的IFWGA集成算子在多属性决策中的应用是可行和有效的.     

基于改进区间数密度集结算子指标群赋权方法

针对指标数据已知,而权重数据未知的群组赋权问题,给出了一种基于改进的区间数密度集结算子来进行指标群组赋权的决策方法。首先给出了区间数和区间数密度集结算子(IDM)的定义及性质,改进了以前区间数聚类的方法,应用直接法对一维区间数据组进行聚类,并定义了模糊统计量,以确定最为合理的一种聚类方式。然后基于改进的区间数密度集结算子这种数学模型,来解决指标值数据已知,而权重未知的群组赋权问题。最后举例说明该方法的可行性和实用性。