一致Gd-度量及其基本性质

基于平面R2上的距离及水平重要性函数,在Fuzzy数空间E1上建立了一致Gd-度量D［sg］,讨论了D［sg］的基本性质及完备性问题。     

一致对称差度量的可分性

证明了台高为 h的模糊数全体 E1T(h) 关于一致 Hausdorff度量 DH 是可分的 ,进而推出阶梯形模糊数全体 E1G在 (E1,DH)中稠密 ,为利用简单的模糊数来逼近一般模糊数提供了理论上的保证     

关于一致对称差度量收敛问题的讨论

讨论了一致对称差度量ｄ△与一致Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ度量ＤＨ收敛性之间的联系,证明了Ｆｕｚｚｙ数序列（Ａ（＾ｎ）按ｄ△收敛于非实型Ｆｕｚｚｙ数Ａ的充分必要条件是（Ａ＾ｎ） ＤＨ收敛于Ａ,或收敛于一个与Ａ同台的Ｆｕｚｚｙ数Ｂ。     

Fuzzy度量空间的度量性质及其集值映射的不动点定理

研究Fuzzy度量空间的一些性质,给出了几个集值映射的不动点定理.     

LG_(pd)-度量及其收敛问题

以平面Ｒ２ 上的距离ｄ 为基础,结合水平λ的重要性函数ｇ（λ）,在Ｆｕｚｚｙ 数空间Ｅ１ 上建立了ＬＧｐｄ－度量Ｄ［ｐｇ］,证明了（Ｅ１,Ｄ［ｐｇ］）为度量空间的充分必要条件是ｇ（λ）在［０,１］上几乎处处不为零。进而讨论了当ｄ 是由Ｒ２ 上的范数确定的距离时,（Ｅ１,Ｄ［ｐｇ］）的基本性质及Ｄ［ｐｇ］的完备性问题。     

复Fuzzy函数级数的一致收敛及其若干性质

在给出复Fuzzy函数级数及其一致收敛的概念的基础上,补充了复Fuzzy函数级数一致收敛的判别方法并讨论了一致收敛的复Fuzzy函数级数的若干性质。     

一致对称差度量的完备性

证明了Ｆｕｚｚｙ数空间关于一致对称差度量是完备的。     

广义Hartley度量及其基本性质

模糊技术是当今智能计算及其优化领域中的一种主要工具,合理地描述和处理不确定信息是复杂生产制造系统优化、人工智能、计算机技术等众多实际领域迫切需要解决的问题。本文在指出现有的度量不确定信息方法不足的基础上,通过信息过滤参数和水平截集的度量值,对具有测量体系的一般论域上的模糊集,建立了广义Hartley度量,讨论了模糊数的广义Hartley度量的基本性质,同时给出了几类特殊模糊数的广义Hartley度量计算公式。     

基于f-散度的一致风险度量

进一步研究了带有熵约束的一致风险度量,鉴于它的许多良好性质,提出了带有f-散度约束的一致风险度量,获得了一大组可以灵活选取的风险度量,并且给出了一致风险度量理论中可接受集的控制方法.另外,讨论了将这类风险度量直接用于优化问题的优点以及它们的稳健化处理方法,得到了一致风险度量的新的表现形式,此形式是CVaR的上界,在应用中是更易处理的.     

对称差度量及基本性质

以勒贝格测度空间（Ｒ，Ｂ，ｍ ）为基础，以Ｆｕｚｚｙ 集合的分解定理为背景，从集合的对称差的测度出发，给出了一种建立Ｆｕｚｚｙ 数之间的距离的思想方法，并讨论了这种距离的基本性质。     

Fuzzy数序列关于Fuzzy运算的收敛问题

引入了弱Ｆｕｚｚｙ数及Ｆｕｚｚｙ运算的概念,讨论了一致Ｈａｕｓｄｏｒｆ度量ＤＰ、ＬＰ－度量、一致对称差度量ｄΔ及ｐ－平均对称差度量ｄΔΡ在弱Ｆｕｚｙ数空间Ｅ＊上关于Ｆｕｚｙ运算的收敛问题     

度量等价与一致等价的判别

如果同一集合X上的2个度量ρ与ρ′诱导出X上的同一拓扑,那么称ρ与ρ′是等价的.对2个度量等价和一致等价的判别问题进行了讨论,并给出若干应用的例子.     

F数度量空间的收敛性及连续性

在由ｍ维欧氏空间Ｒ＾ｍ中集合之间的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ度量诱导出的完备Ｆ数度量空间的基础上，讨论Ｆ数序列的收敛性，Ｆ数的连续性以及它们之间的关系，得到一些有意义的结论。     

对称差度度量及基本性质

以勒贝格测度空间（Ｒ,Ｆ,ｍ）为基础,以Ｆｕｚｚｙ集合的分解定理为背景,从集合的对称差的测度出发,给出了一种建立Ｆｕｚｚｙ数之间的距离的思想方法,并讨论了这种距离的基本性质 。     

随机变量一致有界、一致可积、一致连续之间的关系

根据积分中值定理及积分中值定理的推广,利用随机变量序列一致有界,一致可积,一致连续的定义,探讨了三者之间的关系.