良紧性的特征与网式Alexander子基引理

紧性是拓扑学中最重要的概念之一.自从1968年C.L.Chang提出Fuzzy拓扑空间的概念以来,人们就试图将这一概念推广到Fuzzy拓扑学中,提出了各种Fuzzy紧性.相比之下,还是王国俊提出的良紧性有较多的优点,比较理想,从而很快获得人们的承认.对良紧性进行各种等价刻划,不论对良紧性本身的研究还是对后继工作都是很重要的.事实上,正是对良紧性的几何刻划导致了这种紧性在L-Fuzzy拓扑空间中的推广.本文中,我们将对L-Fuzzy拓扑空间中的良紧性给出几个等价刻划,在此基础上,我们建立了良紧性的所谓网式Alexander子基引理,从而更加简捷地证明了良紧性的Tychonoff定理而不借助良紧性的几何特征.     

Fuzzy拓扑共生预序空间

文[1]给出了研究拓扑空间,邻近空间,一致空间的统一化理论的方法,提出了拓扑共生结构的概念。文[3,4]引入了Fuzzy拓扑共生结构,初步研究了Fuzzy拓扑,Fuzzy邻近结构,Fuzzy一致结构的统一化问题,文[5]讨论了Fuzzy拓扑共生结构生成     

用随机模糊方法研究合理确定工程项目工期

站在兼顾业主与建造商的公正立场,基于网络优化技术基础上并以系统的观点,采用随机模糊数学方法研究合理确定项目工期,进而用实际项目进行分析验证,是一种科学合理确定工期的方法.     

L—Fuzzy集上的Fuzzy数值Fuzzy测度和Fuzzy数值Fuzzy积分

本文在L-FuZzy σ-代数上引入了Fuzzy数值Fuzzy测度和Fuzzy数值Fuzzy测度的自连续和零可加,以及L-Fuzzy集上的关于Fuzzy数值Fuzzy测度的Fuzzy数值Fuzzy积分等重要概念,并讨论了一些类似于[1]中给出的重要性质,特別给出了依测度收敛的情况下,自连续性与积分序列收敛的等价性定理。     

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。     

基于模糊神经网络的自适应PID控制器

提出了一种应用于自适应PID控制器的神经网络与模糊控制相结合的算法,该算法可以有效地解决普通PID控制器依赖于对象的数学模型的缺点,可实现控制系统的在线自适应调整,可满足实时控制的要求。仿真结果表明,基于模糊神经网络整定的PID控制器具有较好的自学习和自适应性,具有较快的响应速度。     

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。     

基于模糊δ规则的模糊关系方程求解算法的改进

首先给出反例说明Li Xiaozhong等人提出的基于模糊δ规则的神经网络学习算法中的基础引理是有缺陷的,然后直接对算法进行了改进,并证明了改进后算法的有效性.最后用数字例子对改进后的算法进行了验证,结果表明十分有效.     

对模糊随机向量凸集的定义及探讨

在模糊随机变量的基础上引入了模糊随机向量凸集的概念,给出了几个模糊随机凸集的例子.