基于改进反向搜索算法的区间二型模糊逻辑系统

二型模糊逻辑系统是当前为学术界热点研究问题。本文介绍了区间二型模糊集相关理论,结合求解区间二型模糊集质心的改进反向搜索(EODS)算法,讨论了区间二型模糊逻辑系统的模糊推理,质心降型和解模糊化等模块。用两个计算机仿真例子来阐述和分析EODS算法的表现,与最常用的Karnik-Mendel(KM)算法相比,EODS算法在计算系统输出值时在不损失计算精度的条件下具有更快的计算速度,给二型模糊逻辑系统设计者和应用者提供了潜在的价值。     

采样离散EKM算法与连续EKM算法的关系研究

计算区间二型模糊集的质心(也称降型)是二型模糊逻辑系统的核心模块.EKM(enhanced Karnik-Mendel)算法是当前最流行的计算质心的算法.本文首先给出了区间二型模糊集及其质心的相关理论,然后比较和分析了离散版本的EKM算法中求和运算与连续版本的EKM(continuous version of EKM,...     

基于加权Karnik-Mendel算法的区间二型模糊集质心计算

区间二型模糊集的质心计算(也称降型)在二型模糊逻辑系统中起着很重要的作用。Karnik-Mendel(KM)算法是完成降型的标准算法。本文介绍了区间二型模糊集相关理论,比较了离散KM算法与连续KM(continuous KM,CKM)算法中的运算,通过数值分析技术中牛顿-柯特斯求积公式将KM算法扩展成三种不同形式的加权KM(weighted KM,WKM)算法,而KM算法只是WKM算法的一种特例。计算机仿真例子用来阐述和分析WKM算法的表现,其在计算两种不对称区间二型模糊集质心时可取得比KM算法更小的绝对误差和更快的计算速度,这给二型模糊集及其模糊逻辑系统设计和应用提供了潜在的价值。     

基于二分搜索改进Karnik-Mendel算法的区间二型模糊逻辑系统

作为一种新兴技术,区间二型模糊逻辑系统受到当前学术界广泛关注。本文基于求解区间二型模糊集质心的二分搜索改进Karnik-Mendel(Binary-Search enhanced Karnik-Mendel,BEKM)算法,讨论了区间二型模糊逻辑系统的模糊推理,质心降型和解模糊化等模块。计算机仿真实验阐述和分析了BEKM算法在计算系统解模糊化输出时的表现,与EKM算法相比,BEKM算法有更高的计算效率,给二型模糊逻辑系统设计及应用提供了潜在的价值。     

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。     

区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统的设计

介绍区间二型模糊集的定义及相关理论,提出一种多重多维区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统。在KM算法的理论基础上,设计模糊推理,类型简化,解模糊化等模块。在BP算法的理论基础上,调整区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统中前件的参数。最后给出了本文的总结和进一步研究问题的展望。     

基于KM算法的区间二型单点TSK模糊逻辑系统

介绍了区间二型模糊集的定义及相关理论,提出一种多输入单输出区间二型单点TSK模糊逻辑系统。在KM算法的理论基础上,讨论了区间二型单点TSK模糊逻辑系统的模糊推理,类型简化,解模糊化等模块。用两个算例验证了设计该模糊逻辑系统的可行性。最后给出了本文的总结和进一步研究问题的展望。     

基于α截集的改进二型模糊集合降阶算法研究

针对普通二型模糊集合降阶计算量很大的问题,提出了一种基于α截集的改进降阶算法。利用α截集表示二型普通模糊集合,将普通二型模糊集合的降阶过程简化为α-区间二型模糊集合的降阶过程。对快速二型模糊集合降阶算法进行改进,利用插半法求取左、右切换点。2种不同形式的首隶属度函数和次隶属度函数的仿真实验表明,本文算法能够有效减少求取切换点的比较次数,提高运算效率,具有较强的实用性和适应性。     

系统RDP中的广义重言式理论

研究带参数的模糊逻辑系统RDP中的广义重言式理论.结果表明系统RDP中只有三种不同的广义重言式,即(1/2),重言式,(1/2)+-重言式和重言式.将一些多值逻辑系统和模糊逻辑系统中行之有效的升级算法运用于系统RDP,证明在该系统中,升级算法可以将可迭0-重言式和可达(1/2)-重言式分别提升为可这(1/2)-重言式和可达(1/2)+-重言式,但是,对可达(1/2)+-重言式升级算法的结果仍然得到可达(1/2)+-重言式.这表明对非重言式有限次利用升级算法未必能得到重言式.     

G(o)del逻辑系统中的广义重言式理论

本文将王国俊教授在逻辑系统,W,Wk中的广义重言式理论进行推广并应用到了Go(o)del逻辑系统(G-),G,Gn中.主要结果是 :在逻辑系统(G-),G中,重言式不可能由对非重言式进行有限次升级算法得到;在逻辑系统Gn中,对任一公式最多进行n次升级算法即可得到重言式;利用可达广义重言式概念和α-矛盾式概念分别在(G-),G,Gn中给出了F(S)的一个关于同余的分划.     

半群的(∈,∈ ∨q(λ,μ))-模糊k-理想(英文)

本文研究了半群中的广义模糊k-理想和(∈,∈∨q(λ,μ))-模糊k-理想.利用模糊集的截集及模糊集的性质,获得了(∈,∈∨q(λ,μ))-模糊k-理想的等价刻画,广义模糊特征化及广义模糊k-理想直积的基本性质.最后还给出了半群S是左k-诺特的充要条件是对于S的任意广义模糊左k-理想A,Im(A)是[λ,μ]上的良序子集.这些结果有重要的理论价值.     

几类广义模糊集的关系

经过近五十年的发展,模糊集在理论与应用两个领域的研究都已经取得长足的进展,特别地,在模糊决策等应用领域,涌现了几类重要的广义模糊集,包括区间值模糊集,直觉模糊集,区间值直觉模糊集,II型模糊集,Vague集,灰集等。本文简要介绍关于这些广义模糊集之间关系的研究成果,以及国外关于直觉模糊集术语问题的争议。     

基于二型直觉模糊信息的多属性决策方法

模糊数直觉模糊集是直觉模糊集和区间数直觉模糊集的拓展,本文提出了二型直觉模糊数概念,对基于二型直觉模糊信息的多属性决策进行了研究.以结构元理论为基础,给出了二型直觉模糊数的距离公式,然后定义了二型直觉模糊正、负理想点,进而给出了一种基于二型直觉模糊数的多属性决策的步骤.最后通过实例来证明其有效性.     

直觉模糊集的广义模糊熵

利用模糊补定义了直觉模糊集的广义补集,并讨论了直觉模糊集广义补集的一些性质。在此基础上,给出了直觉模糊集广义模糊熵的公理化定义及几个直觉模糊集广义模糊熵的具体计算公式。此外,本文还研究了直觉模糊集的广义模糊熵与相似性测度之间的关系。     

彩色图象边缘检测的新算法——广义模糊算子法

给出了广义模糊集合的定义,并提出用一个广义模糊算子将广义模糊集合变换成普通模糊集合,从而为二维图象边缘检测的最新算法——广义模糊算子法奠定了充分的理论依据.实践表明,这是一个简单、快速且定位精度很高的算法;此外,文中还就彩色图象的边缘检测问题,提出了具体的实施步骤.     

二型模糊系统研究与应用

简单介绍模糊系统和二型模糊系统发展,概述二型模糊系统的应用范围、条件和组成,比较详细的介绍了二型模糊集合基础理论,按照二型模糊系统的组成模块描述模糊器,规则库,推理引擎,降型器,精确器的表达式和推导过程,最后还总结了二型模糊系统现阶段存在的不足和可能发展方向。     

Gdel逻辑系统中的广义重言式理论

本文将王国俊教授在逻辑系统 W,W,Wk中的广义重言式理论进行推广并应用到了Goo¨ del逻辑系统 G,G,Gn 中。主要结果是 :在逻辑系统 G,G中 ,重言式不可能由对非重言式进行有限次升级算法得到 ;在逻辑系统 Gn 中 ,对任一公式最多进行 n次升级算法即可得到重言式 ;利用可达广义重言式概念和 α-矛盾式概念分别在 G,G,Gn 中给出了 F( S)的一个关于 同余的分划。     

覆盖广义粗糙集的模糊性

在研究覆盖广义粗糙集的基础上,利用两个距离函数Hamming和Euclidean距离函数,结合模糊集的最近寻常集,引入了覆盖广义粗糙集模糊度的概念,给出了一种模糊度计算方法,并证明了该模糊度的一些重要性质。这些结果在覆盖广义粗糙集的理论研究和应用都发挥着一定作用。     

区间二型模糊集合的表述与应用

通过引入多值映射,本文给出了二型模糊集合的新定义以便其能更好地容易理解,并在修正的不确定覆盖域(footprint of uncertainty,FOU)定义与公式的基础上,提出了FOU划分法来表示连续区间二型模糊集合,最后将该表示方法应用于区间二型模糊集合的词计算及并、交、补运算之中。     

二型模糊集下的推理模型及Mamdani推理算法

在二型模糊集理论的基础上,讨论了二型模糊集下的三种模糊推理模型,研究了模糊推理模型的Mamdani推理算法,证明了Mamdani推理算法具有单调性质.