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。     

区间值模糊推理

针对区间值模糊关系,讨论区间值模糊关系的合成运算及其运算性质,在此基础上研究简单区间值模糊推理和多重区间值模糊推理的两种模糊推理形式,给出4种区间值模糊推理的数学模型,并辅以实例来说明我们提出的区间值模糊推理方法的可行性。     

区间值模糊集和区间值模糊推理

本文在单位区间的一切子区间集Ⅰ[0,1]上引入t-范、t-余范、交(∩)、并(∪)等概念,在此基础上定义了区间值模糊集中的新的交并运算和区间值模糊关系的新的合成运算,得出若干有趣的性质,并将其应用于区间值模糊推理的合成规则上。     

扰动值模糊推理的三I算法

以D2上的三角模及其伴随为基础,给出了扰动值模糊推理的三I算法,为模糊信息处理的方法和应用提供了新的理论基础。     

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。     

参数Kleene系统的三Ⅰ算法与反向三Ⅰ支持算法

提出基于参数蕴涵算子θp模糊推理的思想,给出了在模糊推理的每一步都使用蕴涵运算pθ的三I算法与反向三I支持算法理论,得到了三I上确界算法、模糊取式算法(FM P)与模糊拒取式算法(FM T)的计算公式,这将有助于提高模糊推理结果的可靠性。     

FMT问题的两种三Ⅰ算法及其还原性

进一步研究FMT问题,得到该问题的三Ⅰ算法的一般计算公式,提出该问题的一种新算法三Ⅰ^*算法,给出新算法的一般计算公式,讨论两种算法的还原性问题,明确两种还原性的含义,证明FMT问题的三Ⅰ算法是W－还原的,而三Ⅰ^*算法是Z－还原的。     

模糊CRI算法及模糊推理的有效性研究

通过揭示模糊推理的一种CRI算法的逻辑原理,提出了模糊推理的一种新算法.并对单规则的CRI算法(或三Ⅰ算法)的重心(或最大隶属度)去模糊法的有效性进行了研究.发现在单规则的CRI算法(或三Ⅰ算法)的模糊推理中,当大前提的后件取对称模糊集时,采用重心去模糊法使得推理结果无效,而采用最大隶属度去模糊法可使得推理结果有效.     

区间值模糊推理三Ⅰ约束算法

基于区间值模糊集讨论了区间值模糊推理三Ⅰ约束算法,给出了ⅠFMP、ⅠFMT问题的区间值模糊推理三Ⅰ约束算法解的表达形式,并且针对三种具体的蕴涵算子,获得了相应的区间值模糊推理三Ⅰ约束算法的解。     

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。     

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.     

基于区间值模糊点和区间值模糊集邻属关系的区间值模糊子群

利用区间值模糊集的区间值水平截集的概念,给出了区间值模糊点与区间值模糊集邻属关系的定义,将这种邻属关系应用到区间值模糊代数的研究中,从而给出了(α,β)-区间值模糊子群的定义。通过研究16种(α,β)-区间值模糊子群,指出有意义的是(∈,∈)((∈,∈∨q),(∈∧q,∈))-区间值模糊子群。证明了群G的一个区间值模糊子集A为(∈,∈)((∈,∈∨q)或(∈∧q,∈))-区间值模糊子群的充要条件是对所有的λ=[a1,a2]≤[0.5,0.5],[0.5,0.5]μ=[b1,b2],其区间值水平截集Aλ和Aμ(Aλ或Aμ)为G的三值模糊子群。从而建立了基于区间值模糊点和区间值模糊集邻属关系的新的区间值模糊子群理论。     

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。     

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.     

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.     

模糊推理的SIS算法

模糊推理的核心问题是求解模糊取式和模糊拒取式。算法的还原性是评价模糊推理好坏的重要标准之一。现有求解模糊取式和模糊拒取式问题的算法都不满足无条件的还原性。本文提出了一种新的模糊推理算法——SIS算法,证明了SIS算法是不需要附加任何条件的还原算法,并且还讨论了SIS算法的λ水平解。此算法必将对模糊推理和模糊控制等产生较大的影响。     

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。