直观模糊集的熵、距离测度、相似测度及它们的关系

熵、距离测度和相似测度是模糊集理论中的三个重要概念.首先系统地给出了直观模糊集的熵、距离测度和相似测度的公理化定义,并讨论了它们之间的一些基本关系.然后在距离测度公理化定义的基础上产生了一些新的直观模糊集的熵公式.     

因素空间理论与知识表示的数学框架（Ⅷ）─—变权综合原理

本文是文［１－７］的继续，研究变权综合问题，从确定变权的经验公式入手引出了变权原理，给出了变权的公理化定义，讨论了与之有关的均衡函数及其梯度向量。     

基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的关系

给出了基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的概念,详细研究了区间值模糊集合的贴近度和模糊度之间的关系,并基于公理化定义,证明了它们二者之间的相互转化关系,最后,给出了若干公式来计算区间值模糊集合的贴近度和模糊度。     

包含度和贴近度的相互诱导关系

基于贴近度和包含度的公理化定义，给出贴近度和包含度之间的相互诱导关系，建立模糊熵、贴近度和包含度之间的联系。     

平均模糊软集及其相似测度

基于弱模糊软集和强模糊软集的概念,给出了平均模糊软集的概念,讨论了平均模糊软集的一些基本性质.给出了具有相同参数集的两个平均模糊软集之间的几种相似度的定义,讨论了这些相似度之间大小关系.给出了具有不同参数集的两个平均模糊软集之间的相似度的一种定义,并通过例题,说明了这种相似度的定义的合理性.     

Vague集上的正规距离与正规相似度

距离与相似度是Vague集上的一对对偶概念,给出了Vague集上加强的距离的公理化定义,引入了正规距离与正规相似度的概念,提出了Vague集上距离的一个一般公式,通过对Vague值的探讨给出了该一般公式成为正规距离的充分条件,同时得到Vague集上的一个新的正规距离公式.最后通过数据分析得出由此正规距离公式生成的正规相似度是合理有效的.     

广义模糊熵及其诱导的区别度

广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广,本文给出广义模糊熵的公理化定义 ,基于σ-广义模糊熵,讨论了广义模糊熵和区别度的相互诱导关系.     

命题逻辑中概率真度的相似度及伪距离

通过引入赋值密度函数、边缘密度函数等概念,给出了连续值命题逻辑系统中公式概率真度的定义,研究了概率真度的推理规则并证明了全体公式的概率真度之集在[0,1]中的稠密性,在此基础上给出了3种相似度,讨论了其性质及关系,并由此定义了3种伪距离,确定了三者之间的比例关系,为推理程度的数值化提供了依据.     

直觉模糊集之间的距离测度

介绍了直觉模糊集之间距离测度公理化的定义,引入了一些新的距离测度并给出了这些距离测度性质的证明.讨论了相似测度与距离测度之间的关系.最后,指出直觉模糊集距离测度在模式识别中的应用.     

模糊粗糙集的三个数字特征

系统地讨论了模糊粗糙集的三个数字特征即粗糙度、模糊度和贴近度的公理化定义及其一般性构造方法,并给出了一些具体的计算公式。