广义实值函数的模糊积分

在非可加测度(模糊测度)意义下,定义了取值在[-∞, ∞]上广义实值可测函数的模糊积分;讨论了模糊测度意义下可测函数、模糊积分的性质并给出了刻划定理;最后,给出了积分转化定理.     

复模糊值Choquet模糊积分

在复数域上的复模糊测度与复模糊值模糊测度的基础上，给出了复数域上的复区间值函数及复模糊值函数，进而定义了复数域上的复值模糊可测函数及复模糊值模糊可测函数，最终，定义了复数域上的复模糊值Choquet模糊积分，同时研究了该积分的一些基本性质．     

模糊子集贴近度的普遍定义与模糊度

文[1]提出了模糊子集的“贴近度”的概念,它是度量模糊子集间吻合程度的一个必不可少的工具.在[1]的启发下,本文给出了贴近度概念的普遍定义,并指出通常的贴近概念总是与一定的模糊测度空间相联系,进而讨论了一些常见的模糊测度空间上的贴近度. 本文还建立了模糊度与贴近度之间的关系,特别是具体给出了贴近度σ_D与模糊熵的关系式.     

论模糊数的模糊距离

对文献[1]中基于现有的模糊数的距离定义及模糊距离定义的缺陷进行分析,并给出了改进的模糊数的距离定义。对文献[2]给出新的模糊数的模糊距离定义,给出另一种新的模糊数的模糊距离定义,并讨论它的性质。     

基于Sugeno积分的区间直觉模糊多属性决策

拓展了模糊测度与Sugeno积分的概念与理论,给出了区间直觉模糊信息环境下多属性决策的一种新方法.定义了区间直觉模糊值模糊测度与区间直觉模糊值Sugeno积分,并分析了它们与经典模糊测度及Sugeno积分之间的内在联系.在研究了区间直觉模糊值Sugeno积分性质和计算方法的基础上,提出了以该积分为集成算子的多属性决策方法.通过具体实例验证了该方法的实用性和有效性.     

正则模糊神经网络在积分模意义下的逼近性

给出了模糊值函数在Lebesgue测度空间上的Lp-积分模定义, 得出了正则模糊神经网络依L-积分模对模糊值函数构成泛逼近器. 进而在伪可加测度空间上定义了模糊值函数的Lp-伪积分模, 研究结果表明正则模糊神经网络在L-伪积分模下对模糊值函数也具有逼近性.     

λ-模糊Choquet积分的收敛性

在一般模糊测度空间上,针对给定的非负可测函数定义了λ-模糊Choquet积分,并将这种模糊积分整体看作一般模糊测度空间上的集函数,进而讨论了这种模糊积分的一些基本性质和收敛性．     

关于k-拟可加模糊积分序列的进一步探讨

在k-拟可加模糊积分的定义和积分转换定理的基础上,进一步研究了k-拟可加模糊积分序列收敛性质,给出并证明了依测度收敛和一致收敛的定义及定理证明。     

模糊含度与模糊分布

M.Sugeno和T.Terano在74年提出模糊测度与模糊积分,为模糊数学提供了一个新工具。文章[2]表现了这一工具在刻划模糊系统方面的魅力。“模糊数学所面临的主要困难,是缺少一种强有力的数学工具,这种数学工具对模糊数学的重要性,就像测度论对于概率论的重要性一样”,模糊测度与积分的提出,给这一困难任务的解决带来了一定的希望。在此基础上,本文企图进一步回答如下两个问题:     

由广义模糊积分定义的模糊测度

通过广义三角模定义的广义模糊积分引进一个集合函数λ( f ,s) ,研究了该集合函数成为模糊测度的条件 ,且给出了某个限定假设下的等价刻划。     

T—范数和模糊性测度

本文以 Klement 在[3.4]中所引用的 t—范数为工具,定义了 t—模糊测度和 t—模糊积分,进一步我们为了概括普通的 Lenesgue 积分,引进了广义 t—范数的概念,并用广义 t—范数定义了广义 t—测度和广义 t—积分,在有了如上准备之后,我们将以 t—积分和广义 t—积分定义和表示模糊性测度。     

无穷区间上模糊(H)积分的数值计算

基于计算模糊随机变量的期望的需要,文献[9,10]定义了无穷区间上的模糊Henstock积分,讨论了一维有界模糊数值函数(H)积分的求积规则,并给出了误差估计.考虑到n维模糊随机变量期望的计算,在文献[10]的基础上,本文讨论了无穷区间上n维模糊数值函数Henstock积分的求积公式及其误差估计.     

反模糊子群的反模糊正规子群

文[1]给出了反模糊子群与反模糊正规子群的定义及性质，本文将给出反模糊子群的反模糊正规子群的定义及性质．     

模糊积分

本文定义一个正的可测函数关于模糊测度的模糊积分.我们指出单调收敛原理和Fatou推论在这里仍旧是正确的.我们研究这个积分的某些性质并指出它与文献中定义的其它模糊积分是一致的.我们的主要结果是收敛定理,它比勒贝格控制收敛定理稍强一些.为模糊测度假定为次加性的它同样成立.     

广义模糊值Choquet积分的收敛性

在Sugeno模糊测度空间中的任一子集上,针对μ-可积模糊值函数,重新定义了所谓的广义模糊值Choquet积分,进而讨论了这种积分的一系列收敛性质.     

集值函数关于模糊测度Choquet积分的表示和积分原函数性质

研究了集值函数关于模糊测度Choquet积分的分析性质: 讨论了集值函数Choquet积分的计算方法, 给出了集值函数Choquet积分的表示定理和Radon-Nikodym性质, 并且对集值函数Choquet积分的原函数进行了刻划。最后, 对集值函数关于模糊测度Choquet积分定义进行了改进, 提出了集值函数 “上方函数” 和 “下方函数” 概念, 实现了对集值函数关于模糊测度的Choquet积分的控制。     

关于线性模糊指数的注记

本文着重在[4]的基础上对文[1]中A.Kaufmann定义的线性模糊指数作了进一步分析,给出了一个理解与计算都较好但与原定义等价的新定义。且直接验证了它满足文[5]中对通常的条件[2]作了修改以后建立的全部模糊性度量公理。     

Lebesgue-Stieltjes型模糊Choquet积分的定义及其基本性质

利用Lebesgue-Stieltjes测度,给出了Lebesgue-Stieltjes型模糊Choquet积分的定义,讨论了该积分的主要性质及收敛性定理,得到了单调收敛定理、法都引理和控制收敛定理等。     

模糊测度与模糊积分的应用

引用了模糊测度与模糊积分的概念 ,在分析三种模糊积分关系及表示方法的基础上 ,将模糊测度、模糊积分用于综合评价及其它实际问题。     

正态分布概率区间模糊数及测度问题

针对模糊元素的隶属度具有不同程度的重要性,结合概率分布,定义了正态分布概率区间模糊集与正态分布概率区间模糊数,进一步给出了正态分布概率区间模糊数的并、交、补运算及其运算性质.为研究决策问题,定义了正态分布概率区间模糊数的相似测度和距离测度,并研究其性质.