生成的直觉Ⅰ-模糊拓扑

引入了由直觉不分明化拓扑τ生成的直觉Ⅰ-模糊拓扑ω(τ)的定义,研究了直觉不分明化拓扑空间(X,τ)与其生成的直觉Ⅰ-模糊拓扑空间(ζX,ω(τ))之间的关系.     

直觉模糊拓扑空间的子空间

给出直觉模糊拓扑空间的子空间,讨论了其基本性质,得到若干结果。     

G—直觉模糊等价关系

给出了一种新型的直觉模糊等价关系（称之为G－直觉模糊等价关系）,讨论了G－直觉模糊等价关系的分类,研究了集合X上的所有G－直觉模糊等价关系的集合E（X）的一些性质及G－直觉模糊等价关系在平衡映射之下的象和逆象。     

直觉模糊拓扑空间的重域结构

引入直觉模糊拓扑的重域结构,对点与集合的关系进行了进一步探讨,证明了重域是研究直觉模糊拓扑的一种工具.     

直觉I 模糊拓扑空间的分离公理

在直觉I-模糊拓扑空间中给出了重T0,T0,T1,T2分离性的定义,研究了重T0,T0,T1分离性的等价刻画,并得到了重T0,T0,T1,T2分离性在子空间以及序同态下的保持性,最后研究了T0,T1,T2分离性在直觉不分明化拓扑空间与其生成的直觉I-模糊拓扑空间下的关系.     

正规直觉模糊子群格

本文研究了已知的直觉模糊子群格及其相应的一些特殊的子格问题,证明了一类正规直觉模糊子群格为模格。     

有限集合上的拟一致结构与拓扑

证明了对每个给定的有限集合x，（Qu（x），∈）与（r（x），∈）完备格同构，其中QU（X）是x上的全体拟一致结构，T（x）是X的全体拓扑，∈均为集合意义下的包含序。     

(λ,μ)直觉模糊格

在抽象代数中,格论是抽象代数的分支,研究格的性质很有意义。格论是其非空有限子集都有一个上确界和一个下确界的偏序集合。格也可以特征格化为满足特定公理恒等式的代数结构。自保加利亚学者Atanassov于1983年提出直觉模糊集的概念以来,有关直觉模糊集理论的研究已受到国内外相关领域学者的极大关注,并且已被应用于决策、医疗诊断、逻辑规划、模式识别、机器学习和市场预测等诸多领域。直觉模糊集是传统的模糊集的一种拓展,它同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度这三个方面的信息,因而比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性等方面更具灵活性和实用性。该文是把直觉模糊集应用到格理论中,给出了(λ,μ)直觉模糊格的定义,讨论它的性质,给出了(λ,μ)直觉模糊凸子格的定义,讨论它的一些简单性质。     

直觉模糊逻辑中的归结原理

在模糊逻辑归结原理的基础上，用（０，１）中的两个实数表示一个命题“真的程度”和“假的程度”，从而提出了直觉模糊逻辑，本文提出直觉模糊逻辑的归结原理，并证明其完备性。     

直觉I-Fuzzy拓扑空间的连通性

在直觉I-fuzzy拓扑空间中,利用直觉I-fuzzy闭包算子引入模糊r,s隔离和模糊r,s连通的概念,研究了模糊r,s连通的直觉I-fuzzy拓扑空间的等价定理和模糊r,s连通的直觉模糊集的一些性质.     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

Intuitionistic Fuzzy Rough Sets Based on Two Intuitionistic Fuzzy Implicators

<正>This paper presents a general framework for the study of relation-based intuitionistic fuzzy rough sets determined by two intuitionistic fuzzy implicators.By employing two intuitionistic fuzzy implicators I and J,I -lower and J-upper approximations of intuitionistic fuzzy sets with respect to an intuitionistic fuzzy approximation space are first defined.Properties of(I,J) -intuitionistic fuzzy rough approximation operators are then examined.The connections between special types of intuitionistic fuzzy relations and properties of (I,J)-intuitionistic fuzzy approximation operators are also established.     

直觉模糊软半环的直觉模糊软理想

【目的】通过对半环的研究,使之更好地应用于信息科学等领域。【方法】引入了直觉模糊软半环和直觉模糊软半环的直觉模糊软理想的概念,进行了一系列讨论。【结果】在充分利用各自理论优势的基础上,得到了直觉模糊软半环的直觉模糊软理想的诸多性质。【结论】对进一步研究半环这一重要代数结构有着积极的意义。
     

基于误差分析的直觉模糊熵权确定法

依据传统的熵权概念,将其推广到直觉模糊数的情形,给出一种确定直觉模糊熵权的误差分析方法.由此方法得到的熵权,可为决策分析提供有用的信息.     

直觉模糊线性空间

本文提出了直觉模糊域和直觉模糊线性空间的概念,讨论了它们的一些初等性质.     

直觉权与直觉模糊化拓扑的关系

通过提出直觉权和直觉模糊化拓扑的概念,阐述了直觉模糊化拓扑可以通过直觉权来刻画,给出了应用直觉权来刻画直觉模糊化拓扑的具体方法,证明了任一个直觉权可以确定一个直觉模糊化拓扑,任一个直觉模糊化拓扑可以确定一个直觉权,并且直觉权与直觉模糊化拓扑之间存在一一对应的关系.     

直觉模糊集的扩展研究

基于直觉模糊集的基本概念,考虑其隶属度、非隶属度和概率分布3个因素的影响,给出了直觉模糊集两种扩充:统计直觉模糊集和多值直觉模糊集,并给出了扩充直觉模糊集的运算和包含关系,从而使直觉模糊得到了推广和应用。     

BCI-代数的直觉模糊滤子

引入BCI-代数的直觉模糊滤子的概念,刻划一些重要的结论.同时,举例说明BCI-代数的直觉模糊理想不必是直觉模糊滤子.     

直觉模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机难以区分具有相同隶属度的稀疏样本点和稠密样本点,进而可能降低分类精度.为了解决此类问题,利用直觉模糊集和模糊支持向量机,构建了直觉模糊支持向量机.仿真实验结果表明:与传统的支持向量机和模糊支持向量机相比,直觉模糊支持向量机的分类结果更精确.     

直觉模糊有限自动机的行为特征

提出了一种新的直觉模糊有限自动机,重点讨论了响应函数、直觉可达状态、直觉初始分布、行为特征、直觉正则的一些性质,揭示了直觉模糊有限自动机的行为特征.