R0型命题逻辑系统的随机化

利用赋值集的随机化方法,在R0型n值命题逻辑系统和R0型模糊命题逻辑系统中提出了公式的随机真度和随机距离的概念,建立了随机度量空间.指出当取均匀概率时,随机真度就转化为计量逻辑学中的真度,从而建立了更一般的随机逻辑度量空间.     

扰动模糊命题逻辑系统中的广义重言式

通过定义二维R0-蕴涵算子，将王国俊教授在逻辑系统形中的广义重言式理论推广并应用到二维赋值的扰动模糊命题逻辑系统西中，证明了这一系统中（μ，δ）-重言式就是某个（λ，1-λ）-重言式，最终获得与一维线性赋值格上完全相应的广义重言式分类。     

模糊蕴涵算子的后件单调性及其构造的模糊系统的数学表示

根据模糊蕴涵算子θ(a,b)关于后件变量b的单调性,将文献中的400多个蕴涵算子分为三类,即后件单增(减)和后件非单调模糊蕴涵算子.进一步,给出了不同类型的蕴涵算子构造的模糊系统的数学表达式.结果表明:若后件单增蕴涵算子θ(a,b)满足θ(a,1)=φ(a)或后件单残蕴涵算子θ(a,b)满足φ(a,0)=(a)(其中φ(a)为关于a的函数.且当0相似文献   

区间值模糊命题逻辑的最大子代数及其广义重言式

将S-型蕴涵算子改为R0-蕴涵算子，从而找到区间值模糊逻辑I[0，1]的一个最大子代数IQ，进而将王国俊教授在逻辑系统W中的广义重言式理论推广应用到IQ中。     

直觉模糊命题逻辑的广义拟重言式及其分类

通过定义一个蕴涵算子,建立一个直觉模糊命题逻辑系统(I20, ,V,→T),讨论了系统I20上的广义拟重言式的分类,将王国俊教授的广义重言式理论从一维推广到二维的直觉模糊命题逻辑上.     

Q-截集,Q-截云和模糊集的运算

通过引进Q-截集的概念,我们得到了新的分解定理和表现定理。利用Q-截集和随机集落影理论,导出了模糊集的运算、多值蕴涵算子和双蕴涵算子,特别是导出了模糊条件语句的逻辑算子。     

模糊命题逻辑系统的计量化

在模糊命题逻辑系统中提出了公式的随机真度的概念,证明了模糊命题逻辑系统中有效推理的随机真度关系定理。运用随机真度关系定理证明了逻辑算子,→的连续性,给出了公式间距离的计算方法。最后,在系统L*中提出了三种近似推理模式,并讨论了它们之间的关系。     

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．     

三值R_0命题逻辑系统中理论的随机发散度

在三值R_0命题逻辑系统中,给出了随机相似度和随机逻辑伪距离的基本性质.然后在随机逻辑度量空间中提出了理论的随机发散度,指出全体原子公式之集在随机逻辑度量空间中未必是全发散的,其是否全发散取决于给定的随机数序的分布.