模糊性度量法(Ⅰ)——全平均模糊度

以经典测度空间(X,B,μ)为基础,以几何为背景,在对模糊度的概念进行了推广的前提下,给出了论域X上的模糊集的模糊性度量方法。     

模糊性度量方法（Ⅲ）──λ－模糊度

引入了λ－模糊因素集、λ－模糊生成集的概念，建立了度量模糊集的模糊性的λ－模糊度，讨论了全平均模糊度、次模糊度及λ－模糊度之间的关系。     

广义实值函数的模糊积分

在非可加测度(模糊测度)意义下,定义了取值在[-∞, ∞]上广义实值可测函数的模糊积分;讨论了模糊测度意义下可测函数、模糊积分的性质并给出了刻划定理;最后,给出了积分转化定理.     

复模糊值Choquet模糊积分

在复数域上的复模糊测度与复模糊值模糊测度的基础上,给出了复数域上的复区间值函数及复模糊值函数,进而定义了复数域上的复值模糊可测函数及复模糊值模糊可测函数,最终,定义了复数域上的复模糊值Choquet模糊积分,同时研究了该积分的一些基本性质．     

λ-模糊Choquet积分的收敛性

在一般模糊测度空间上,针对给定的非负可测函数定义了λ-模糊Choquet积分,并将这种模糊积分整体看作一般模糊测度空间上的集函数,进而讨论了这种模糊积分的一些基本性质和收敛性．     

基于F+S模糊度的不确定信息度量系统

针对现行模糊性度量结构特征不明确以及系统性差等方面的不足,通过模糊特征函数与模糊性综合算子建立了一类融含现有度量方法的具有广泛可操作性的F+S模糊性度量模型;给出了基于拟线性函数的模糊特征函数的数量化构造模型和基于测度理论的综合算子构造模型,进而结合综合评判问题给出了F+S模糊性度量的一种应用。结果表明F+S模糊性度量系统具有良好的可操作性,可以有效地将决策意识融入信息处理过程中,在复杂系统优化、人工智能等众多领域具有广泛的应用前景。     

模糊关系的对称度（英文）

本文基于集合X上的模糊关系的模糊相等关系,讨论了模糊关系的对称度问题.     

S（＊）模糊积分方程

本文讨论了Ｓ（＊）模糊积分方程，并得到了几个可积条件几个积分方程。     

运动图像模糊度参数的估计

图像复原技术主要利用模糊函数模糊函数中最重要的参数是模糊度参数．模糊图像的模糊度内的像素点存在相关性,利用其相关性估计模糊度参数,从而确定匀速直线运动模糊的模糊函数,再利用维纳滤波技术复原图像．     

WF—模型度量空间的若干性质（Ⅱ）

给出了WF-模糊度量空间的某些基本性质,引入了层层稠密(层层可分)和一般稠密(一般可分)等概念,并研究了这类模糊度量空间与其派生的分明度量空间的联系     

模糊σ代数上的模糊数值测度及应用(Ⅱ):广义矢值测度的约当分解

(X,A,μ)是一个全有限测度空间．H为由A生成的模糊σ-代数．通过计算H中模糊子集的截集的测度,运用一维模糊数的嵌入定理,构造了一种定义在H上取值于一维模糊数空间的测度,这种测度限制在A上就是测度μ．并且这个测度继承了μ的可列可加性、下连续性、上连续性、自连续性等性质．作为应用之一,在合理定义了广义矢值测度后,得到了约当分解定理,并且这种广义矢值测度就是一个模糊数值测度．     

（T）模糊积分

本文继续讨论［１］中定义的（Ｔ）模糊积分，得到了积分转化定理以及可积条件，并证明了其它的收敛定理。     

一种模糊概念相似度的计算方法

由于现有的经典本体映射方法以及相似度计算方法无法处理模糊信息,因此它们都无法计算模糊概念之间的相似度.为此,提出了一种新的基于向量空间模型的模糊概念相似度计算方法SimFC-VSM(similarityoffuzzyconceptbasedonvectorspacemodel).SimFC-VSM方法首先利用模糊本体中的模糊关系构建向量空间模型;然后将模糊概念表示成此向量空间模型中的向量;最后通过向量运算的方法来计算模糊概念之间的相似度.因此,所提出的方法SimFC-VSM可以有效地利用向量空间模型来计算模糊概念之间的相似度.     

L^2（X,A,μ）上的Schatten类复合算子的特征

设(X,A,μ)是σ-有限测度空间,C     

WF-模糊度量空间的若干性质(Ⅱ)

给出了WF-模糊度量空间的某些基本性质,引入了层层稠密(层层可分)和一般稠密(一般可分)等概念,并研究了这类模糊度量空间与其派生的分明度量空间的联系.     

GPS快速静态定位中的模糊度函数法

快速准确地求解载波相位模糊度是提高ＧＰＳ定位效率的关键．由于模糊度函数法不受周跳的影响，随着计算机计算速度的提高以及对动态和快速静态定位的迫切需要，这一方法得到了广泛应用．本文从快速静态定位的角度出发，从理论上研究了模糊度函数法求解载波相位模糊度的原理、搜索方法、解的可靠性等关键问题．     

普通二型模糊相似度与包含度及其关系

针对现有的二型模糊系统规则库精简方法不能有效地消除冗余模糊集合的问题,提出了新的普通二型模糊相似度与包含度.首先,基于2种模糊性测度的公理化定义,提出了计算公式;然后,讨论了普通二型模糊包含度的性质,并提出了2种测度的相互转换定理;最后,通过实例验证了2种新测度的性能,并将提出的普通二型模糊相似度用于高斯普通二型模糊集合的聚类分析,聚类结果由不同α-水平上的层次聚类树组成,可以合理地区分这些集合.     

隶属函数确定方法模糊决策测度及改善

隶属函数的确定以往主要侧重于对信息自身模糊性的识别和描述,忽视对描述主体的心理测度,存在着不重视主体认识水平的缺陷。本文通过对隶属函数度量方法的分析,来测量人们决策时心理测度上的模糊性,对具体不同情况给出描述函数及改善,可在一定程度上更准确地反映决策心理测度的模糊性,使决策更趋合理性。