粗糙Vague集及其相似度量

对粗糙集和Vague集的概念、知识表示方法进行了研究，提出了粗糙Vague集的概念．研究了粗糙Vague集的相关性质，提出了粗糙Vague集相似度量的方法．     

Vague半群及其Vague理想

给出了普通半群上Vague半群、Vague理想的定义,并讨论了他们的性质,对同态问题进行了研究.     

基于覆盖的粗糙Vague集模型研究

在覆盖广义粗糙集模型理论研究基础上,进一步将对象在精确值集方面推广到了更具广泛性的Vague集,提出了基于覆盖的粗糙Vague集的新模型,并且证明了该模型的一些较好的性质.同时考虑到导致覆盖广义粗糙Vague集粗糙性的原因,提出了一种新的粗糙度用于度量该模型的不确定性程度,最后给出相关实例.     

Vague集、模糊集和粗糙集的内在联系及其转化

研究了Vague集、模糊集与粗糙集之间的内在联系和互相转化．证明了：对于给定的粗糙集,可以在它的幂集上定义一个伴随的Vague集（模糊集）;反过来,给定的一个Vague集（模糊集）,可以定义它伴随的粗糙集．另一方面,在一个粗糙集系统给定的两个等价关系之间,可以定义它们的相对Vague集（模糊集）;同一个论域上的两个不同的Vague集（模糊集）可以定义它们的相对粗糙集,从而利用粗糙集方法研究它们之间的相对关系．     

不确定性集合理论及其研究进展

目的 介绍Fuzzy集、Vague集和Rough集等理论,揭示它们之间的关系,在总结归纳不确定性集合理论研究进展的基础上拓展其应用.方法 历史分析法和文献考证.结果 通过对Fuzzy集、Vague集和Rough集等研究,从不同的角度拓展了经典的集合理论,并对他们之间的关系作了深入的探讨.结论 使得集合论的应用领域扩展到含糊的、不确定性问题上来.     

基于Vague集理论的冲突分析模型

为了改进Pawlak提出的冲突系统的不足,结合Vague集的优点,给出了基于Vague集的冲突系统.为了确立基于Vague集的冲突系统的联盟,分析了各种基于Vague集的相似度量的不足,在此基础上给出了一种新的基于Vague集的相似度量,同时定义了一个由该相似度量诱导出的冲突函数,新冲突函数可以很好地解释基于Vague集的冲突系统中局中人之间的冲突.根据新冲突函数构造基于Vague集的冲突系统的谈判模型,最后用一个实例说明了新冲突分析模型的合理性.     

Vague关系及其扩展合成运算

Vague关系作为模糊关系的一种推广,具有比模糊关系更强大的模糊信息表达能力.基于Vague集理论,系统研究了Vague关系及其合成运算.引入了Vague集及范数的相关知识,给出了Vague集之间一般关系、逆关系、空关系、恒等关系的定义,研究了它们进行关系运算的性质及相关定理,且给出了必要的证明.在此基础上,对基于范数的max-t&min-sVague关系合成运算进行了研究,并给出了相应的定理和证明,进而讨论了其在Vague近似关系缺失值填补方面的应用.     

双枝模糊集与Vague集的关系

研究了双枝模糊集与Vague集的关系,指出对于给定的双枝模糊集,可以求得它的伴随Vague集;给出了双枝模糊集与它的α-伴随Vague集的关系定理;研究表明:可以利用Vague集的一些成熟的理论来研究和拓展双枝模糊集理论,以相似度量为例,基于Vague集现有的相似度量方法,利用双枝模糊集的α-伴随Vague集的相似度量作为双枝模糊集的相似度量。     

Rough集与Vague集集成模型

不确定条件下信息系统的知识获取是智能信息处理研究的一个热点问题.对前一阶段研究工作进行了总结,重点介绍了Rough Vague集与Vague Rough集模型,并分别讨论了这2种模型的代数性质.这些理论与方法对经典Rough集进行了扩展,为不确定条件下Vague信息系统的知识获取提供了新思路.     

Rough集与Vague集集成模型

不确定条件下信息系统的知识获取是智能信息处理研究的一个热点问题。对前一阶段研究工作进行了总结,重点介绍了Rough Vague集与Vague Rough集模型,并分别讨论了这2种模型的代数性质。这些理论与方法对经典Rough集进行了扩展,为不确定条件下Vague信息系统的知识获取提供了新思路。     

基于Vague相似矩阵的分类方法

本文提出一种基于Vague相似矩阵的分类方法，以解决Vague集上的知识分类问题，并定义了所需的概念，设计了详细算法．实验分析表明了该方法的有效性．     

区间Vague集向Fuzzy集转化的一种新方法及实证分析

结合Vague集理论及一些Vague集向Fuzzy集转化的方法解释,对区间Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了研究．结合区间Vague值的加权算术和加权几何集成算子,给出了区间Vague集的隶属度,进而给出了区间Vague值的一种有效的排序方法,并通过实例说明其有效性．     

粗糙幂半群

基于幂半群的同余关系,首次给出了粗糙幂半群的概念,得到了粗糙幂半群的一些性质,还讨论了粗糙幂半群的同态与同构．     

粗糙幂半群

基于幂半群的同余关系,首次给出了粗糙幂半群的概念,得到了粗糙幂半群的一些性质,还讨论了粗糙幂半群的同态与同构．     

基于优势关系下的区间值Vague集扩充模型及应用

针对区间值信息系统,提出了区间值Vague集信息系统。进而定义了基于α-优势关系的扩充了Vague集模型,并结合区间值Vague集给出了优势概率。最后,实例验证了该方法的有效性。     

基于Vague集的模糊信息融合研究

在分析模糊信息融合局限性,并介绍Vague集概念的基础上,提出了基于Vague集的模糊信息融合方法．给出了该方法的数学描述、数据组织、结果评价等概念及算法实现过程．并以传感器一目标模型为例,演示和分析了该方法的应用及评价过程．从结果看,基于Vague集方法进行模糊信息融合是简易、高效和可靠的．     

模糊群决策中专家意见的汇总研究

在考虑相对优势、已知信息与弃权部分3个因素的基础上,分析和比较了典型的Vague排序函数,提出改进的排序函数. 同时考虑专家决策结果的一致性和专家权重的基础上,改进了汇总各专家Vague意见的方法. 案例表明,根据Vague值的相似度量和排序函数能较好地汇总群决策中的Vague意见.     

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。     

基于区间值Vague集的多准则模糊决策方法

给出i-v Vague集的含糊度定义,将实数型Vague集群决策的记分函数方法扩展到区间值Vague集上,用实例比较各种记分函数方法的优缺点.然后给出两种改进的记分函数法和加权记分函数法,并通过例子阐明改进方法的有效性和优越性.