一类死区非线性输入系统的自适应模糊控制

针对一类具有死区非线性输入的非线性系统,基于滑模控制的基本原理,利用II型模糊逻辑系统对未知函数进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊滑模控制方法。该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响。通过理论分析,证明了跟踪误差收敛到零。     

模糊概念格与模糊推理

基于伽罗瓦连接,分别在交换伴随对与对合剩余格条件下,讨论了模糊概念格的四种定义形式。并证明了在对合剩余格上,对偶性成立,四种模糊算子将具有与经典意义下一致的相互关系。最后我们提出了一种基于模糊概念格的模糊推理规则,并证明了其还原性。     

Feature Selection using Fuzzy Support Vector Machines

The feature selection consists of obtaining a subset of these features to optimally realize the task without the irrelevant ones. Since it can provide faster and cost-effective learning machines and also improve the prediction performance of the predictors, it is a crucial step in machine learning. The feature selection methods using support machines have obtained satisfactory results, but the noises and outliers often reduce the performance. In this paper, we propose a feature selection approach using fuzzy support vector machines and compare it with the previous work, the results of experiments on the UCI data sets show that feature selection using fuzzy SVM obtains better results than using SVM.     

Fuzzy矩阵方程的摄动问题

讨论了Fuzzy矩阵A的同解简化矩阵A^(2)，指出陈贻源论文《解Fuzzy关系方程》中定量3的错误。研究Fuzzy矩阵方程的摄动问题，解决了汤服成（2000）提出的未解决问题。     

基于模糊聚类的语音识别

指出模糊聚类方法影响语间识别的正确率 ,提出用基于分解构造的模糊聚类方法设立语音模式的参考向量 ,说明该方法能提高语章识别的正确率。     

B—模糊集合代数和广义互信息公式

基于两种概率的区分，推导出了一个广义Shannon熵公式和一个广义互信息公式。后者和模糊性有关，并且柯用于语言和感觉中的信息度量。为了由原子语句为真的条件概率求出合语句为真的条件概率，提出了一个遵循存尔运算的模糊集合代数。所谓的模糊信息被还原为概率信息。新的理论在经典理论－概率论，集合论及Shannon信息论－的基础上容易理解。     

闭模糊拟阵模糊基的判定

通过讨论闭模糊拟阵的导出拟阵序列和模糊基的结构,找到了判定闭模糊拟阵的模糊基的一个充要条件。根据此充要条件,给出了从导出拟阵序列得到闭模糊拟阵的模糊基的一种算法。     

Fuzzy集的基数

关于Fuzzy集的基数，[1]中曾对有限支集的Fuzzy集以及极苛刻条件下的无限Fuzzy集给出过一种定义。但是，正如本文将要指出的那样，该定义是不合理的。本文将从研究Fuzzy映射入手，给出Fuzzy集基数的一般性定义。基于这一定义，不但得到有关基数的大部分结论，而且有其自身的特殊性。     

因素空间与概念内涵的表示

本文综合应用因素空间、信息系统和重于关系的方法,讨论了概念的内涵表示及其他有关问题。特别是,对在描述概念问题中不同于内涵和外延的第三种方法,即典型示范表示做了进一步的分析。