模糊近似空间中模糊粗糙集的新定义

研究了模糊近似空间上的模糊粗糙集．给出了模糊粗糙集的又一定义．讨论了该定义下模糊粗糙集所满足的性质，从理论上说明了该定义的合理性，同时还论证了该定义下模糊粗糙集的近似精度．     

点态化的模糊粗糙集

给出了Pawlak近似空间和模糊近似空间上点态化的模糊粗糙集的定义,并讨论了它们的一些性质.     

完全模糊线性系统的模糊近似解

对完全模糊线性系统A⊕x=b,当A为模糊方阵或模糊长方阵时进行了讨论.扩充了LR-模糊数的定义,讨论了完全模糊线性系统的模糊近似解和非负模糊近似解,并应用矩阵的广义逆阵A一,讨论了广义完全模糊线性系统的模糊近似解和非负模糊近似解.最后给出了具体算例.     

广义模糊粗糙集的粗糙度

提出基于模糊关系的广义模糊粗糙集的α,β上、下近似算子,讨论近似算子的性质.给出广义模糊粗糙集的粗糙度,就给定的模糊集研究模糊关系对粗糙度的作用.通过算例验证该粗糙度的有效性.     

模糊相似关系下的模糊粗糙集

在模糊粗糙集模型中引入模糊相似关系，定义了一组上、下近似集，并讨论了模糊相似关系下的模糊粗糙集的一些性质，得出了它在模糊相似关系的包含运算、并运算、交运算、合成运算及闭包运算下的一些结论。最后定义了模糊粗糙集在模糊相似关系下的粗糙度和近似精度，并得出了一些结果．     

模糊矩阵单增性判定的两个条件

模糊矩阵在模糊数学领域有着重要的理论价值，模糊矩阵幂序A．A^2,…，A^n…的收敛性问题是模糊矩阵理论的重要课题，是研究模糊系统稳定性的前提和重要基础，对阶模糊矩阵单调性的研究是判定其幂序列收敛性的重要途径。本论述对两类特殊模糊矩阵-主元占优模糊矩阵和近似自反模糊矩阵，给出了单调递增的判定条件。     

模糊划分及其模糊粗糙近似算子

以含幺序半群(不必交换)为取值域,引入一种模糊划分的定义,证明它与模糊等价关系之间的一一对应性,并以交换单位quantale为取值格研究了这种模糊划分诱导的模糊粗糙近似算子的基本性质.     

对偶完全模糊线性系统的模糊近似解

讨论对偶完全模糊线性系统(DFFLS)M～(×)x～+a～=N～(×)+b～(其中M～、N～是由LR模糊数组成的n×n型模糊方阵,x～、a～、b～是由LR模糊数组成的n维模糊向量)的模糊近似解,给出其模糊近似解的直接算法和Cramer规则算法,并通过具体算例验证两种算法的可行性.     

基于模糊覆盖的粗糙模糊集模型

构造了基于模糊覆盖的粗糙模糊集模型,从理论上论证了定义的合理性,刻画了模糊覆盖粗糙集的一些基本性质.     

覆盖模糊粗糙集近似算子的拓扑性质

通过闭包与内部算子研究覆盖模糊粗糙集的拓扑结构,证明了覆盖近似空间中模糊粗糙集的上、下近似算子分别为一个模糊拓扑的闭包、内部算子;反之,满足一定条件的模糊拓扑的闭包与内部算子也恰为一覆盖近似空间中模糊粗糙集的上、下近似算子．     

群中模糊集的上近似集合与下近似集合

粗糙集概念是由Pawlak于1982年提出的,现已从许多方面作了推广,粗糙集与模糊集的结合近年来越来越受到国际学术界的关注,现在研究群中模糊集的上,下近似,并且讨论了近似算子的乘积结构,定义了粗糙模糊子群的概念,证明了模糊子群一定是粗糙模糊子群,在同态映射下,子群的像的上下近似也一定是它的上,下近似的同态像。     

基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统

研究了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统及其泛逼近性问题.对于Zadeh蕴涵来说,用通常的＂单点模糊化＂方法所构造的模糊系统不具有泛逼近性.针对这一问题,应用＂参数单点模糊化＂方法,重新构造了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统.证明了该重心法模糊系统具有泛逼近性,并给出了这种模糊系统具有泛逼近性的充分条件.     

基于逼近误差的非线性自适应模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统,提出了一种稳定的自适应模糊控制方法·该方法不需要系统状态可测的条件,而是通过设计模糊状态观测器来估计系统的状态·系统的未知非线性项通过模糊逻辑系统进行逼近,且逼近误差满足一定的有界条件,根据李雅普诺夫方法对系统进行分析,得出相应的参数自适应律·该方法不但能保证跟踪误差收敛于原点的一个小的邻域内,而且所涉及到的变量一致有界·仿真结果验证了此方法的有效性与正确性·     

基于指数饱和函数的非线性系统自适应模糊控制

为减小模糊逻辑系统的逼近误差,引入指数饱和函数项对一类未知非线性系统进行间接自适应模糊控制.直接用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,基于广义误差对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调整,并用指数饱和函数项对逼近误差进行补偿.该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内,而且通过适当减小控制器中设计参数,可使跟踪误差减小.仿真验证了该方法的有效性.     

一类三层前向折线模糊神经网络的构造

为克服模糊数运算的复杂性引入了折线模糊数的概念,并应用其优良性质和折线模糊值函数的表示定理,通过插值神经网络的构造方法获得了一类三层前向折线模糊神经网络,证明了该折线模糊神经网络是连续折线模糊值函数的泛逼近器.     

广义区间值模糊粗糙集模型及其公理化特性

把粗糙集理论和区间值模糊集理论结合起来, 利用粗糙集理论的构造性方法, 提出了一种广义区间值模糊粗糙集理论模型。首先, 利用区间值模糊剩余蕴含算子和它的对偶算子, 定义了一种广义上下区间值模糊粗糙集近似算子。然后, 利用该蕴含算子的性质, 讨论了该模型上、下近似算子一系列有趣的性质。 在公理化方法中, 通过定义一对抽象的区间值模糊近似算子, 刻画了广义区间值模糊粗糙集模型的公理化特性。     

Concept Approximation between Fuzzy Ontologies

0 IntroductionOnktnoolwolgeyd[g1]ei so tnh eth bea ssiec moaf nstihcari Wnge ba[n2]d. re Tuhsienregare concepts ,relations ,instances and axioms in theontologies .Classic ontologies are based on descrip-tionlogics[3],whichinterpret conceptsinthe ontol-ogy as sets of instances . However , we often needrepresent uncertainty information in practice,e.g.text and multi media information. The classic ontol-ogies are insufficient to represent such uncertaintyinformation, because it may be uncertain …     

模糊逼近网络摄动系统及其在智能运输中的应用

以20世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一个新兴领域——智能运输为实际背景,分析了模糊神经网络有待解决的问题;针对这些问题提出了一个新的系统——模糊逼近神经网络摄动系统,并介绍了关于这个系统所开展的一些工作,对开展智能运输的研究将具有启迪作用和现实意义。     

粗糙模糊集的一种新的构造方法

通过表现定理从新的角度建立了模糊粗糙集的近似算子，并指出可以用类似的方式建立模糊粗糙集的近似算子．