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。     

基于包含度的模糊粗糙近似算子

1965年,L.A．zadeh提出了模糊集理论,1982年,波兰数学家Z．pawlak提出了粗糙集理论,将二结合而形成模糊粗糙集及粗糙模糊集．利用包含度的概念定义上模糊粗糙近似算子,下模糊粗糙近似算子,边界．并讨论它的性质．     

一种新的双论域上模糊粗糙集

粗糙集模型的推广一直是粗糙集理论研究的一个热点.该文基于模糊相容关系,定义了双论域上模糊集的上下近似算子,从而得到了一种新的双论域上模糊粗糙集模型,并研究了它的性质.     

粗糙模糊子群在满同态下的性质

粗糙集理论是由Plawlak于1982年提出的,模糊集理论是由Zadeh于1965年建立的,粗糙集与模糊集的结合越来越受到学术界的关注．研究了群中模糊集的上、下近似,给出了上、下近似算子的性质,讨论了粗糙模糊子群在满同态下的性质．     

基于相似度的模糊粗糙近似算子

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具.相似度是用于比较2个相似的模糊粗糙集所包含信息的精确性大小的,是模糊集理论和粗糙集理论的热点问题之一.文章利用一种改进的相似度定义了模糊粗糙近似算子,重新定义了粗糙集的一些概念,给出并证明了模糊粗糙近似算子的几个性质.     

基于模糊集μRX的α-截集和强β-截集的粗近似

研究了基于模糊集μ^R_X的α-截集和强β-截集的粗近似问题，提出了(α,β)-粗糙集模型，讨论了粗糙近似算子的一些重要性质，给出了粗糙度和近似精度的定义和性质，证明了该模型比Pawlak粗糙集模型具有更好的精度．     

基于模糊集μ_X~R的α-截集和强β-截集的粗近似

研究了基于模糊集μXR的α-截集和强β-截集的粗近似问题,提出了(α,β)-粗糙集模型,讨论了粗糙近似算子的一些重要性质,给出了粗糙度和近似精度的定义和性质,证明了该模型比Pawlak粗糙集模型具有更好的精度.     

基于模糊集μRX的α-截集和强β-截集的粗近似

研究了基于模糊集μRX的α-截集和强β-截集的粗近似问题,提出了(α,β)-粗糙集模型,讨论了粗糙近似算子的一些重要性质,给出了粗糙度和近似精度的定义和性质,证明了该模型比Pawlak粗糙集模型具有更好的精度.     

基于直觉模糊剩余蕴涵的直觉模糊粗糙集的性质

本文主要研究直觉模糊剩余蕴涵下的直觉模糊粗糙集的构造和性质.定义了直觉模糊集上的剩余蕴涵, 基于该剩余蕴涵构造了直觉模糊粗糙集的上、下近似算子, 并给出了基于不同二元关系下近似算子的性质.     

基于模糊粗糙集的一种知识获取方法

将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊粗糙集的知识获取方法．该方法利用模糊集理论对决策表中连续属性进行模糊化;通过定义模糊等价类得到模糊粗糙近似空间的上、下近似,从而获取决策规则．实例验证了此方法的有效性．     

随机集序列的收敛

随机集值映射出现在信息系统分析、经济预测、优化和最优控制等应用数学领域，Ａｒｔｓｔｅｉｎ、Ｗｉｊｓｍａｎ、Ｄｅｂｒｅｕ、Ｓａｌｉｎｔｔｉ、Ｗｅｔｓ、Ｈｉａｉ、Ｍｏｓｃｏ、Ｐａｐａｇｅｏｒｇｉｏｕ和张文修等人进行了大量的研究，取得了一系列重要成果，本文是在他们研究的基础上深入地探讨了随机集变量序列的几种收敛之间的相互关系，得到了一些等价条件及一系列重要结果。     

Fuzzy子域及其点态刻划

利用集合套给出Fuzzy子域的又一定义,讨论了它的点态刻划及其有关性质。     

关于Fuzzy随机变量的进一步讨论

本文在[1]的基础上,给出了Fuzzy随机变量的等价定义,讨论了Fuzzy随机变量的性质,以及Fuzzy随机变量的期望与方差,并在此基础上给出了取值在F(R~1)上的Fuzzy随机变量的期望和方差的计算方法。     

对模糊随机向量凸集的定义及探讨

在模糊随机变量的基础上引入了模糊随机向量凸集的概念,给出了几个模糊随机凸集的例子.     

广义随机模糊集及其在多属性决策中的应用

研究了基于广义随机模糊集的多属性决策问题.首先根据隶属度函数的取值情况将经典模糊集的概念推广到广义随机模糊集,并介绍了相关运算法则及性质.然后讨论了几种广义随机模糊集的具体形式,说明了几种典型模糊集都可以用它来表达,并给出了基于取值分布的隶属度函数均值及离差公式.通过引入加权算术平均算子,利用集成方法将多属性的广义随机模糊集变为综合广义随机模糊集,从而进行决策.最后给出了具体的决策步骤并通过实例说明了该决策方法的有效性和合理性.     

Banach空间上的随机模糊集与模糊鞅

本文研究了可分Ｂａｎａｃｈ空间上的随机模糊集和模糊鞅，讨论了随机模糊集的期望性质和模糊鞅的收敛性。     

基于模糊条件随机场的手势标注

在连续手势自动识别中,如果可以借助自然语言对手势进行描述,这将更接近于人们对手势认知的方法,这在一定程度上将有助于提高识别的准确性。通过使用模糊集与条件随机场相结合的方法实现了对连续手势的标注、分割。FCRF首先采用模糊集对手势进行描述,实现了自然语言对手势的描述,然后通过对条件随机场中状态和状态转移参数的修改实现了采用模糊特征的连续手势序列标注。实验结果显示,与现有的分割模型相比较,FCRF模型对手势序列标注具有较高的正确率,通过ROC特性曲线的分析,FCRF有较好的分类性能。     

L-Fuzzy集合上的Fuzzy值函数关于Fuzzy值Fuzzy测度的Fuzzy值Fuzzy积分

文[3]在L-Fuzzy集合上引入了Fuzzy值Fuzzy测度与实值函数关于Fuzzy值,Fuzzy测度的Fuzzy值Fuzzy积分,并讨论了它们的性质,得到了一系列有意义的结果。本文在L-Fuzzy集合上引入Fuzzy值函数关于Fuzzy值Fuzzy测度的Fuzzy值Fuzzy积分,给出上述概念的几个等价定义,讨论了这种积分的一些基本性质。     

Probabilistic Fuzzy Hypermodules

We introduce the concept of T-fuzzy subhypermodules of hypermodules with respect to triangular norms and obtain some results. In particular, we define a probabilistic version of hypermodules using random sets and show that fuzzy hypermodules defined in triangular norms are consequences of probabilistic hypermodules under certain conditions.     

机械系统模糊可靠性随机模拟

基于单个失效模式机械零件模糊可靠性随机模拟,利用模糊集合交与并运算算子,对机械系统模糊可靠性进行随机模拟,这种方法考虑了失效模式的模糊性对系统模糊可靠性的影响,但在随机模拟过程中又可不考虑各失效模式间的相关性,具有操作简单的特点。