Fuzzy集上基于一般蕴含算子的α-三I算法

先将经典蕴含算子泛化后得到[0,1]集上一般蕴含算子的定义,然后将α-三I算法推广到一般蕴含算子上.在分析了α-三IFM P原则的实质后,给出了基于一般蕴含算子的α-三I算法的通用计算公式,并分析了基于一般蕴含算子的α-三I算法的还原性.最后给出了具体的蕴含算子来验证提出的通用计算公式.     

Fuzzy集上基于一般蕴含算子的α-三Ⅰ算法

先将经典蕴含算子泛化后得到[0,1]集上一般蕴含算子的定义,然后将α-三Ⅰ算法推广到一般蕴含算子上．在分析了α-三IFMP原则的实质后,给出了基于一般蕴含算子的α-三Ⅰ算法的通用计算公式,并分析了基于一般蕴含算子的α-三Ⅰ算法的还原性．最后给出了具体的蕴含算子来验证提出的通用计算公式．     

Fuzzy集上基于R蕴含算子的三I算法

利用三I思想，给出了基于R蕴含算子的三IFMP和三IFMT算法的计算公式，分析了三I算法的还原性，并给出了基于R蕴含算子的三IFMP和三IFMT算法具有还原性的本质条件。     

基于某些常见蕴涵算子的模糊推理反向三I约束算法

讨论了FMP，FMT问题的反向三I约束算法解的存在惟一性条件，分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的反向三I约束算法解的计算公式. 进而将问题一般化，给出了FMP与FMT问题的α^-反向三I约束算法解的存在惟一性条件，并得到了基于这些蕴涵算子的α^-反向三I约束算法相应的计算公式.     

模糊推理的反向三I约束算法

提出了基于蕴涵算子R0的反向三I约束算法的理论,分别得到了α-反向三I约束算法的FMP的下确界与FMT的上确界的一般计算公式.     

模糊推理的反向三I约束算法

提出了基于蕴涵算子R0的反向三I约束算法的理论，分别得到了α－反向三I约束算法的FMP的下确界与FMT的上确界的一般计算公式。     

基于完备余剩余格的反向三I算法

提出了一般余剩余格中的反向三I算法规则,给出了基于完备余剩余格的反向三Iα-MIFMP算法和反向三Iα-MIFMT算法,证明了CRL-型反向三IMIFMP算法和CRL-型反向三IMIFMT算法是P-还原算法,并基于Lukasiewicz余伴随对和R0余伴随对中的Θ算子给出了FMP问题和FMT问题关于反向三IMIFMP规则和反向三IMIFMT规则的解法.     

基于某些常见蕴涵算子的反向三I算法

讨论了FMP,FMT问题的反向三I支持算法解的存在性和惟一性条件,分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的反向三I解的计算公式.进而将问题一般化,给出了FMP与FMT问题的α-反向三I支持算法解的存在惟一性条件,并得到了基于这些蕴涵算子的α-反向三I支持算法相应的计算公式.     

基于某些常见蕴涵算子的反向三Ⅰ算法

讨论了FMP，FMT问题的反向三Ⅰ支持算法解的存在性和惟一性条件，分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的反向三I解的计算公式．进而将问题一般化，给出了FMP与FMT问题的α-反向三Ⅰ支持算法解的存在惟一性条件，并得到了基于这些蕴涵算子的α-反向三Ⅰ支持算法相应的计算公式．     

基于一类蕴涵算子的三I算法的统一形式

首先提出了伪伴随对的概念,基于此给出了基于一类蕴涵算子或带参数的蕴涵算子的FMP三I算法的统一形式;然后给出了基于两族蕴涵算子的三I算法的具体表达式;最后进一步给出了基于一类蕴涵算子或带参数的蕴涵算子α-FMP三I算法的统一形式.     

二型模糊推理的三I算法及其应用

给出了二型模糊 t 模和二型模糊蕴涵的概念,并将三 I 算法推广到了二型模糊推理,讨论了二型模糊推理的取式问题和拒式问题,给出了这两类问题的三 I 解。最后将二型模糊推理的三 I 算法应用到了决策建模问题中,通过实例表明了算法的有效性。     

基于剩余型蕴涵算子的α-三I算法

三I算法是针对模糊推理FMP与FMT模型的一种新的推理方法.剩余型蕴涵算子是一类广泛的蕴涵算子,具有较好的性质.讨论了剩余型蕴涵算子之下FMP与FMT模型的α-三I算法,对三I算法作了进一步的推广,得到了相应的表达形式.     

基于正则蕴涵算子的反向三Ⅰ算法

讨论了基于常见正则蕴涵算子的反向三Ⅰ算法,给出了计算公式.     

基于正则蕴涵算子的a-三Ⅰ算法

给出了基于正则蕴涵算子的a-三I算法的计算公式,并考虑算法的还原性。     

插值算子的分解

利用多分辨分析及其相关理论，给出M-带插值小波包的构造，由这种插值小波包得到M-带插值算子的分解算法，基于这种分解可分析采样数据的数据结构，从而能够根据实际问题设计出相应的插值算法．最后利用这种分解构造出一种M-带插值算子，这种插值算子不仅适用于M不小于3的M-带插值问题，即使对于2-带情形，这种插值算子也与传统方法构造的插值算子插值点相同。     

基于正则蕴涵算子的三I算法

给出了基于常见正则蕴涵算子的三I算法的计算公式,并考虑算法的还原性.     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.     

偏序集上的蕴涵

首先引入偏序集上的基础蕴涵代数和蕴涵代数的概念，得到了偏序集上基础蕴涵代数和蕴涵代数的若干基本性质；给出了偏序集上基础蕴涵代数和蕴涵代数之偏序集的特征刻画，又从格论的角度出发；给出了偏序集上基础蕴涵代数和蕴涵代数之偏序集的一些格的性质以及蕴涵代数之偏序集成为格的一些条件．     

实对称矩阵束广义特征值逆问题及其最佳逼近

本文讨论实对称矩阵束广义特征值逆问题及其最佳逼近问题。给出了解的一般表达式以及数值算法和算例。推广了文献[1]的结果。讨论了实对称半正定矩阵束广义特征值逆问题的解存在的条件并给山了通解表达式。     

基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解

根据SAT问题的特点,通过分析传统蚁群算法和遗传算法在求解SAT问题上的不足,提出一种基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解方法。给出一种新的初始解的生成方式;在迭代过程中,根据较优解的累积信息提出进化算子;利用当前得到的最优解,通过改变不满足子句中文字的取值,增加变异算子。最后选取标准测试集中的20个实例对算法进行测试,实验结果表明:改进后的算法通常仅通过较少次数的迭代就能找到解,能够有效避免蚁群算法和遗传算法过早收敛的缺点,具有较强的寻优能力。