基于量度分析的模糊决策

不确定性条件下的决策问题长期以来受到人们的普遍关注(参见[1-6])。用模糊集的理论和方法来处理这类决策问题能给出更加直观而合理的决策模型,因而模糊关系下的模糊决策是一个很有价值的研究课题。本文给出了基于量度分析进行模糊决策的一种方法,它具有处理问题的普遍有效性,计算的简单性和实用性。     

基于O型模糊关系的模糊聚类分析

本文首先证明了在O型模糊集的交、并运算分别是三角模和三角余模的前提之下，合理的有意义的交、并算子分别为∧和∨．在此基础上，我们讨论了利用O型模糊关系进行模糊聚类的意义及可行性。     

应用Lukasiewicz蕴涵的O型模糊推理

基于Ｏ型模糊集的模糊推理称为Ｏ型模糊推理，本文给出了应用Ｌｕｋａｓｉｅｗｉｃｚ蕴涵的Ｏ型模糊推理方法，并讨论这一推理方法的良好性质。     

O型模糊集的模糊性度量

本文首次给出了Ｏ型模糊集的模糊度和贴近度的定义，并讨论了它们的一些性质。Ｏ型模糊集的模糊度和贴近度在模糊推理和模糊模式识别中有重要应用价值。     

模糊控制器算法研究

若控制规则“ｉｆ Ａ ｔｈｅｎ Ｂ”中,Ａ和Ｂ都是Ｏ型模糊集,称之为Ｏ型模糊规则,作者在本文首先给出了Ｏ型模糊数的概念,同时给出了Ｏ型模糊集之间相容度的定义,然后,给出了Ｏ型模糊集的交并运算,该运算具有较好的性质。在此基础上,作者又给出了Ｏ型模糊控制规则的模糊控制算法,该算法具有合理性和有效性,而且计算较简便。     

一种新的O型模糊推理方法

基于Ｏ型模糊集的模糊推理称为Ｏ型模糊推理。作者给出了应用标准序列逻辑蕴涵的Ｏ型模糊推理方法，这种Ｏ型模糊推理方法具有比ＬＯＦＲ推理更好的性质，而且计算简便。