区间直觉模糊集的分解定理

引入了区间直觉模糊集截集的概念,讨论了其有关性质,并给出了关于区间直觉模糊集的分解定理,进一步丰富了模糊集的理论基础.     

直觉模糊集的截集

首先指出一个直觉模糊集是L-模糊集且X上所有直觉模糊集的集合是一个完备格．其次,分别给出了直觉模糊集截集、直觉集合套的定义;讨论了有关直觉模糊集截集的性质．在此基础上,给出了直觉模糊集的分解定理和表现定理．最后,讨论了直觉模糊集截集与直觉模糊子群的关系,证明了A是群G的一个直觉模糊子群的充分必要条件是A的截集是G的一个子群．     

直觉模糊集的一对分解定理

首先指出了相关研究中给出的直觉模糊集分解定理中被分解的直觉模糊集本身是分解式中的一项且分解式中各项大量重复和某些错误,提出了模糊集或直觉模糊集的分解定理应当把一个模糊集或直觉模糊集表示成与之有关的一族具有某种共同特征的其他模糊集或其他直觉模糊集的并或交的观点.然后在引入模糊集及直觉模糊集的λ-截积与λ-截和的基础上给出了直觉模糊集的基本定理,即任一直觉模糊集的所有λ-截积(强λ-截积)与λ-截和(强λ-截和)仍然是直觉模糊集;并证明了任一模糊集或直觉模糊集等于它的所有λ-截积(所有强λ-截积)之并,也等于它的所有λ-截和(所有强λ-截和)之交,这些结果分别称为模糊集、直觉模糊集的分解定理.     

不确定模糊集的基本定理

不确定模糊集是基于信息和知识的不确定性提出来的,在处理信息系统中知识的不完善、不确定问题时有其自身的优点.定义了不确定模糊集上的截集,讨论了其性质.并在此基础上证明了不确定模糊集的分解定理、表现定理和扩展定理等基本定理.     

L-直觉模糊集的截集及其性质

在L是完全分配格时,借助极小集与极大集概念引入了L-直觉模糊集的截集,它们是直觉模糊集截集概念的推广.进一步,给出了它们若干相关的性质,包括L-直觉模糊集的分解定理.     

模糊集合的对偶分解定理

在定义下截集的基础上,给出了论域X的若干经典子集的交来表示模糊集A的分解定理,并加以证明.     

凹模糊集与凸直觉模糊集

给出了凹模糊集的定义，讨论了凹模糊集的一些性质，并用凸模糊集和凹模糊集的概念给出了凸直觉模糊集的概念和相应的性质。     

模糊集单调型分解定理

在给出了基本模糊集和简单模糊集的两个新概念后，建立了模糊单型调型分解定理，它指出任何模糊集都可在表示成可数个单调上升的简单模糊集的和，或等价地，可以表示成可数个单调上的简单模糊集的极限。     

模糊集合的交分解及其应用

通过论域区 X上若干分明集的交构造模糊集合 A,讨论了 A的下截集的性质 ,定义出另一种扩展原理和表现定理 ,求出像与逆像的下截集。     

指数形复模糊集合的分解定理

在给出了指数形复数模糊集合的定义及讨论了其运算性质的基础上 ,运用模糊集合和复模糊集合的基本理论 ,给出了指数形复模糊集合的分解定理 ,该定理研究讨论了指数形复模糊集合与指数形普通复集合之间的关系 ,是联系指数形普通复集合与指数形复模糊集合的桥梁     

模糊下割集与模糊交割集

通过对模糊集理论的研究,提出了模糊割集的一个新概念{x0≤μA(x)≤α}称之为模糊下割集,并讨论了模糊下割集与原模糊割集之间的关系及模糊下割集和模糊交割集若干性质。     

区间直觉模糊粗糙集的启发式属性约简方法

属性约简是数据挖掘之中最核心的问题,是任何一个部门决策知识获取的关键技术。基于深入研究模糊粗糙理论、直觉模糊粗糙集理论在属性约简知识方面的研究成果,通过定义区间模糊粗糙集的正域、依赖度与非依赖度等相关概念,提出一种启发式区间直觉模糊粗糙集属性约简方法。结果表明：该方法在知识约简中是可行的,并且相比差别矩阵方法,能有效降低空间和时间复杂度。     

对模糊集、Vague集和C*-模糊集的比较研究

模糊集、Vague集和C*-模糊集(新模糊集)都是对经典集合论的扩展,同时又是模糊集合论分支的发展成果。为完善模糊理论体系并将其有效应用,在介绍了三种集合的概念的基础上,分析了它们之间的区别和内在联系并参考与概率论统一定义的C*-模糊集合框架,提出了新Vague关系,使得在处理不确定问题的领域中有了完备的理论基础。最后对三个集合的发展和应用作了一些探讨性研究。     

直觉模糊群与它的诱导商群

根据Atanassov K所定义的直觉模糊集的概念．给出一个直觉模糊集为直觉模糊群的充要条件；引入直觉模糊群关于它的正规子群的诱导商集的概念；利用代数思想及方法证明直觉模糊群的诱导商集也是直觉模糊群．该结论完整地解决了一个直觉模糊群关于它的正规子群的商集的问题．