模糊推理三Ⅰ算法的还原性

模糊推理算法的还原性是判断蕴涵算子与推理方法配合效果的一个重要标准,只有蕴涵算子与推理方法搭配适当,才能使模糊推理有一个好的效果。本文对模糊推理三I算法具备还原性的条件进行了研究。首先,当与蕴涵算子相伴随的三角模为连续三角模时,给出了FM P问题三I算法具有还原性的充要条件;其次,当蕴涵算子为连续的正则蕴涵算子时,给出了FM T问题的三I算法具有还原性的充要条件;最后,当正则蕴涵算子关于补运算满足对合律时,给出了FM T问题三I算法满足还原性的一个充分条件。     

基于蕴涵算子θp模糊推理的三I与反向三I算法的约束度分析

研究基于蕴涵算子θp模糊推理的三I算法与反向三I算法的约束度理论, 分析约束度的性质,得到α-三I算法的FMP(FMT)上(下)确界计算公式与α-反向三I算法的FMP(FMT)下(上)确界的计算公式.     

θp型三I算法与反向三I算法支持度分析

研究了基于蕴涵算子以θp模糊推理的三Ⅰ算法与反向三Ⅰ算法的支持度理论，分析了支持度的性质，得到了α-三Ⅰ算法的FMP（FMT）计算公式与α-反向三Ⅰ算法的FMP（FMT）计算公式。     

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→B与A~*(B~*)给定时,求使三Ⅰ表达式(A→B)→(A~*→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。     

三I算法的鲁棒性

基于三I算法的模糊推理不仅在语义上而且在语构上均有合理的解释。在模糊推理三I算法中,研究输入的微小变化所引起输出变化幅度尤为重要。本文首先给出了基于QL蕴涵的三I算法的表达式,进一步借助模糊连接词的鲁棒性,系统地研究了基于几种常见的蕴涵的三I算法的鲁棒性。     

基于一族蕴涵算子的对偶三I算法

三I算法是一种新的模糊推理方法,是传统的模糊推理方法的修改和补充. 三I表达式取最小值时的最优解算法(即对偶三I算法)是三I算法思想的延伸和完善.本文针对蕴涵算子族Ip,讨论了FMP和FMT问题的对偶三I算法,给出了相应的计算公式,从而也进一步促进了对三I算法的研究.     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三Ⅰ约束算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高模糊推理结果的效果. 针对蕴涵算子族L-λ-G给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I约束算法、α-三I约束算法.     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三Ⅰ支持算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的效果.针对蕴涵算子族L-λ-G给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三Ⅰ支持算法、α-三Ⅰ支持算法。     

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Vague集模糊推理的目标识别方法及其三Ⅰ解

为从Vague集多准则模糊决策、目标识别和模糊推理三者关系中探求目标识别构建方法,利用特征矩阵、权重、评价函数等分别构建了基本决策过程和熵权-加权算子决策过程.通过R_(0v)。型模糊取式三Ⅰ算法,揭示了两种决策过程的评价函数值分别是模糊推理的模糊逻辑三Ⅰ解和加权三Ⅰ解.结合三Ⅰ算法的还原性和模糊推理过程,构建了基于三Ⅰ算法的模糊推理目标识别方法.利用一个工件识别实例说明了提出的目标识别方法的正确性和有效性.     

模糊推理全蕴涵算法及其还原性

模糊推理是模糊控制的逻辑基础,然而通用的模糊推理CRI算法却缺乏严格的逻辑依据,近期问世的模糊推理全蕴涵三I算法有效地改进了CRI算法。本文研究了全蕴涵三I算法的一般计算公式及其还原性问题,并且得到了一些新的算法,也提出了一些新的观点,文献中已有的结果大多数是本文结果的特例。从而为模糊推理提供了一种新方法。     

区间值模糊推理的三Ⅰ算法

模糊推理在控制和人工智能等领域已得到了广泛的应用，但其理论基础还不完善，王国俊教授提出的模糊命题逻辑的形式演绎系统和三Ⅰ算法为模糊推理奠定了严格的逻辑基础，本文把三Ⅰ算法用于区间值模糊推理，并且指出一般模糊推理是在区间退化为点时的特殊区间值模糊推理，从而把一般模糊推理纳入于区间值模糊推理的框架之内。     

基于剩余蕴涵算子族Lp的三Ⅰ支持算法

研究了基子剩余型蕴涵算子族Lp的模糊推理的三Ⅰ支持算法,给出了FMP模型与FMT模型的三Ⅰ算法的几种计算公式,并讨论了其还原性.     

模糊推理的α-三I算法

三I算法是针对模糊推理的FMP与FMT模型的一种新的推理方法。本文借助蕴涵算子的性质,针对满足一定条件的较一般蕴涵算子,建立了FMP与FMT模型的α-三I算法,并讨论了算法的还原性。     

FMT-泛三I算法的约束度理论

从先前提出的泛三I算法出发,面向FMT(fuzzy modus tollens)问题,提出模糊推理的FMT-泛三I约束算法。改进之前的三I约束FMT原则,给出泛三I约束解的存在条件,建立FMT-泛三I约束算法的统一形式的解。并且,针对9种具体的蕴涵算子,获得相应的泛三I约束解。最后,给出并改进FMT-三I约束算法的相关结论。     

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.     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族L -λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的效果.针对蕴涵算子族L-λ-G 给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I支持算法、α-三I支持算法.     

模糊推理三Ⅰ约束算法的一般表示

讨论模糊推理三Ⅰ约束算法的表示问题。首先，改进FMP及FMT问题的三Ⅰ约束原则,进而，为使更多的蕴涵算子纳入统一的算法表示之下。基于较弱的条件建立三Ⅰ约束算法的一般表示。如此，现有的三Ⅰ约束算法的统一表示被推广到一种新的形式。     

基于完备BR0-代数的全蕴涵三Ⅰ算法

研究了基础BR0-代数的性质和基于完备基础BR0-代数的全蕴涵三Ⅰ算法,对一般蕴涵算子给出了三Ⅰ算法解存在的一个充分条件,并将结果应用于R0-单位区间W,不但极大的简化了Ro-单位区间W的R0-型α-三Ⅰ算法结果的证明,而且使其证明过程与相应的模糊命题演算系统结合起来,说明了R0-型三Ⅰ算法是与BL*系统相匹配的模糊推理方法.     

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。