基于效用误差的变精度粗糙集的逼近性能研究

变精度粗糙集是数据决策问题中的一种常用的数据处理工具，如何选择粗糙精度、获得逼近效果最佳的上（下）近似集是设计数据处理方法的核心问题。文章首先以数据处理过程中必须面对的“错找到”与“未找到”两种偏差的作用价值不同为背景，构建了一种包容偏差价值的效用误差度量模式（简记为UE），讨论了UE的基本性质，其次以单个集合为目标集分别讨论了其变精度上、下近似集的逼近性能，从而给出了基于UE的最佳上（下）近似集的具体形式以及最佳粗糙精度的取值范围，最后结合具体算例进一步分析了最佳上（下）近似集的特征。理论推导和算例分析表明，UE具有良好的可解释性与可行性，最佳上（下）近似集与粗糙精度的相关结果可以为构建包容偏差价值的数据处理方法提供理论支撑，同时为考虑不同集合间综合逼近性能奠定基础，因此该研究具有广泛的应用前景。     

一致G_d~-度量及其基本性质

基于平面 R2上的距离及水平重要性函数 ,在 Fuzzy数空间 E1上建立了一致Gd-度量 D[sg] ,讨论了 D[sg] 的基本性质及完备性问题。     

函数的近优最值及其在函数优化过程中的应用

系统地讨论了函数列{fn(x)}的最值(点)与极限函数f(x)的最值(点)之间的逼近联系,在通过具体实例分析的基础上,首先给出了{fn(x)}和f(x)的最值点唯一时,最值(点)之间的收敛条件,进而引入了ε-近优最大(小)值(点)的概念,并在近优意义下给出了{fn(x)}和f(x)的最值点逼近定理。     

隶属均衡原则及其在模糊线性规划中的应用

结合模糊数的结构特征,提出了在割补比概念的基础上把一般模糊数规范为三角模糊数的隶属均衡原则,并针对割补比为1的情形给出了三角化隶属均衡算子的具体形式,进而在分析三角化隶属均衡算子的运算性质基础上,建立了一种可操作性较强的模糊线性方程组求解模型,给出模型求解的具体实施步骤。该讨论将为进一步开发实用的模糊信息综合处理技术奠定基础。     

基于平面距离的模糊数之间差异的度量及其在优化调度问题中的应用

利用平面上的距离函数及水平重要性函数, 建立了衡量模糊数之间差异的UID度量和LPID度量, 讨论了UID度量和LPID度量的基本性质, 证明了模糊数空间关于UID度量和LPID度量成为度量空间的充分必要条件是水平重要性函数在区间[0,1]上几乎处处不为零. 进而讨论了由平面上的范数确定的UID度量和LPID度量的收敛性、可分性和完备性问题. 最后通过实例进一步分析了UID度量和LPID度量的特性.     

Fuzzy值函数的Fuzzy积分及收敛定理

本文把[1]的积分概念加以推广,给出了 Fuzzy 值函数 Fuzzy 积分序列的几个收敛定理。     

学报质量评估的数学模型探讨──学报质量评估的一种方法之二

参考《学报质量评估的指标体系探讨》构建的指标体系,在多渠道征集数据的基础上,采用统计加权平均与模糊积分相结合的方法,建立了一种综合评估学报质量的数学模型。     

Fuzzy值函数及其Fuzzy运算

在Ｆｕｚｚｙ数的Ｆｕｚｚｙ运算与Ｆｕｚｚｙ数序列收敛的基础上，讨论了度量空间（Ｘ，Ｄ）上的Ｆｕｚｚｙ值函数的（一致）连续与实值函数的（一致）连续之间的关系，给出了Ｆｕｚｚｙ函数的一些运算性质     

基于对称差测度的Fuzzy度量的收敛问题

给出了几种Ｆｕｚｚｙ 集合序列收敛的概念,并讨论了在度量ｄΔ,ｄλΔ,ｄΔｐ［１］ 下的收敛问题。     

可拓实数与可拓复数

引进了可拓实数和可拓复数等概念,给出了可拓实数和可拓复数刻划定理,建立了可拓实数和可拓复数度量空间,该空间是完备的,在该空间上可讨论可拓实数列和可拓复数列的极限、度量收敛和水平收敛,还可进一步研究可拓实函数和可拓复函数的连续性和可拓连续性,从而丰富了可拓数学的内容和方法,为可拓数学的研究开辟了一条新的途径,为可拓分析学的进一步研究打下了一定基础。