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。     

直觉模糊逻辑算子的研究

给出了直觉模糊逻辑“补”、“与”、“或”及“蕴涵”算子的定义，并利用区间值模糊集与直觉模糊集之间的关系，给出了利用经典的模糊逻辑算子构造直觉模糊逻辑算子的三个定理。从而得到了构造直觉逻辑算子的新方法，这种方法无需验证其运算的封闭性，因而简单易行。文中用此方法构造出了一系列新的直觉模糊逻辑“补”、“与”、“或”及“蕴函”算子，将K.Atanassov最早提出的直觉逻辑模糊逻辑算子推广到了更一般情形。     

模糊理论在模式识别领域中的应用

在模式识别领域中，基于模糊集理论和模糊逻辑的模糊理论方法比基于传统集合理论和逻辑方法要更加接近人的思维和推理。模糊理论提供了一个较恰当的框架来表示人的不精确概念和推理方式。当把模糊理论引用到模式识别领域时，判断的标准“真”或“假”就变成了相对的概念，这就有可能构造这样一个智能识别系统，帮助我们在模糊的信息环境中作出精确的判断，本文主要介绍模糊理论在模式识别领域中应用的一些基本方法；给出的形状识别以及空调控温系统的具体例子说明了在模式识别中引用模糊理论的必要性和重要性．     

模糊控制技术在洗衣机上的应用

在日常生活中,对于“模糊性”,人们早己运用自如,但在科学分析中,理论却还未完善。所谓模糊理论就是将模糊的表现或概念以集合来定义。自1974年英国工程师首次利用模糊控制逻辑研制成功模糊控制器以来,模糊控制理论及其应用取得了很大的进展。进人二十世纪九十年代,模糊控制技术进人商品化阶段,并应用于过程控制、模式匹配、机器人及专家系统,在提高产品的自动化、智能化水平的同时取得良好的经济和社会效益。模糊控制技术被称为“二十一世纪的核心技术”。     

模糊技术产品前景诱人

最近,一些家电产品广告频频出现“人工智能控制”字样;在家电商场里,“Fuzzy”(模糊)字眼的家电产品也越来越多,这就是国际上80年代中期发展起来的、我国即将兴起的采用模糊逻辑控制的模糊技术产品。什么是模糊逻辑?它又是如何控制的呢?众所周知,世界上有很多事情是不能完全肯定而有一些含糊不清的,如说一件衣服不干净,这是对衣服的干净程度进行定性,但不干净的程度如何,即定量是不清楚的,有可能稍为脏,有可能非常脏。在     

模糊集合论及其处理的狭义模糊性问题

C.Elkan博士在1993年提出“模糊逻辑是似是而非的成功”问题引起了人工智能界和模糊界的极大关注。本文在[1]和[2]的基础上，进一步讨论模糊集合论及其处理的模糊性现象，提出模糊集合论的产生是科学技术发展的趋势。是人对客观事物的认知的思维反映。它可以分为狭义性、一般模糊性、广义模糊性和泛模糊性。而狭义模糊性是处理狭义模糊性现象的数学方法。模糊集合论是一种经典数学方法，模糊集合不能处理所有模糊性现象，具有一定的局限性。     

系统的模糊可靠性分析

应用模糊可靠的基本理论，讨论了模糊功能子集为自“极大功能”到“极小功能”中任一模糊子集时，系统的模糊可靠度，模糊故障率和模糊平均寿命之间的；建立了模糊功能子集为自“极大功能”到“极小功能”中任一模糊子集上联、并联、串并联系模糊可靠性的数学模型。     

直觉模糊逻辑"与"、"或"算子的研究

在直觉模糊集定义及模糊逻辑“与”、“或”算子的基础上 ,利用 F -格的序关系 ,研究了直觉模糊逻辑“与”、“或”算子 .给出了直觉模糊逻辑 t-范及 t-余范的定义 ,同时给出了两种新型直觉模糊逻辑“与”、“或”算子 ,探讨了直觉模糊逻辑“与”、“或”算子的 t-范及 t-余范所具有的性质 .拓广了模糊逻辑中关于生成子的概念 ,给出了阿基米德直觉t-范及 t-余范的表现定理 ,并对不同算子分别进行了研究 .     

利用神经模糊系统从数据中挖掘模糊逻辑

提出一种利用神经模糊系统从实验记录的曲线或者数据中挖掘模糊逻辑规则的方法。首先根据生产控制系统的实验记录的曲线或者数据,初步确定一个“if…then”模糊逻辑规则模型;然后利用具有非线性特性的神经网络和模糊推理中的模糊逻辑运算,构造了一个神经模糊系统;通过有导师的误差反向传输学习,将训练后的神经模糊系统的网络联接权的变化结合为模糊逻辑规则的变化和修改,从而实现了从实验记录的曲线或者数据中推理、归纳的模糊逻辑控制规则。     

基于模糊描述逻辑的模糊UML类图形式化

由于UML难以表示现实世界中存在的大量不确定和模糊的信息,因此前人提出了模糊UML。与UML类似,模糊UML是半形式化语言,缺乏精确的语义。为解决这一问题,提出一种用模糊描述逻辑形式化表示模糊UML类图的方法,扩展模糊描述逻辑f-SHOIN(D)为其逻辑基础,详细描述模糊UML类图中的类、属性和各种关系转化为模糊描述逻辑表达的形式化过程,最后用实例证明该方法是可行的。     

模糊逻辑函数的主析取范式的研究

本文首先证明有关模糊逻辑函数的一些定理和并不可约元的充要条件。之后定义了模糊逻辑函数的“互素并不可约元”的概念,以及建立了在主析取范式“互素并不可约元”的条件。最后给出简化模糊逻辑函数的方法,应用它化简模糊逻辑函数,比采用[1]和[2]介绍的方法,化得更简。从而使模糊逻辑函数的化简问题,得到较理想的解决。     

扰动模糊逻辑及其"与","或"算子

提出了扰动模糊命题逻辑的概念,定义了扰动模糊命题的运算,然后将一维模糊逻辑算子推广到二维的扰动模糊逻辑算子中去,提出了扰动模糊“与”“或”算子,同时对这些逻辑算子的性质做了较为系统的研究,从而使模糊逻辑的概念及性质得到进一步的推广。     

准模糊图拟阵

在作者前期工作的基础上继续讨论国圈好模糊拟阵的基础性质，给出圈好模糊拟阵的“模糊圈公理”；然后，研究了“基好模糊拟阵”及其与圈好模糊拟阵的等价性；最后，总结圈好模糊拟阵与“基好模糊拟阵”的性质，提出“准模糊糊图拟阵”的概念，证明了“准模糊图拟阵”的“模糊基公理”和导出拟阵序列特征。刻画了“准模糊图拟阵”的内在本质，提供了一种构造“准模糊图拟阵”的方法。     

模糊Hopfield神经网络及其模糊聚类功能

首先提出了具有模糊逻辑计算功能的模糊Hopfield神经网络-FHN.FHN中的神经元对应于模式集合的元素，权重矩阵对应于模式之间的模糊关系，最后讨论了FHN的稳定性和基于模糊距离关系的模糊聚类功能，研究表明FHN在模糊模式识别中具有广泛的应用性。     

直觉模糊逻辑算子组与经典算子组之间的关系

文献[1]对经典模糊逻辑“非”、“与”、“或”及“蕴涵”算子进行了系统的研究。文[2]、[3],[4]分别给出了直觉模糊逻辑“非”、“与”、“或”及“蕴涵”算子的定义,并讨论了它们的性质.从而使经典模糊逻辑算子的概念及性质得到进一步的推广。本文在此基础上从代数的观点来讨论 直觉模糊逻辑算子组（D,T,┴,φ,h）与经典模糊逻辑算子组（[0,1],T, ┴,φ,h）之间的关系。     

模糊逻辑组合的灰度模型

首先对复合模糊命题的几种真值计算方法作了介绍，分析各种方法的优缺点，接着为了处理日益增多的模糊逻辑组合算子给用户带来不便的问题，提出模糊逻辑的灰度概念，给出一个处理逻辑组合的灰度模型。它能将具有不同灰度的模糊逻辑统一起来．     

在模糊偏好关系和模糊大多数下的一种群决策解的表示方法

Ｋａｃｐｒｚｙｋ（１９８６）在模糊好关系和模糊大多数下，利用计算一人上基于模糊逻辑的语言变量命题的真实度的方法，给出了几种群决策的解的概念与表示方法。     

模糊控制与模糊神经网络研究的现状及展望

回顾了模糊控制理论的发展历程，介绍了模糊产品和模糊硬件的开发概况，阐述了将模糊逻辑与神经网络相结合的模糊神经网络技术的研究动态，并对模糊控制学科的发展进行了展望。     

模糊知识体系逻辑扩展能力评价模型研究

以真度测度区间的兼容性和推理结果的逻辑语义一致性为评价指标，在模糊逻辑知识体系和二值逻辑知识体系间严格定义了一种模糊知识体系逻辑扩展能力评价模型，并给出对典型加权模糊逻辑的详细评测过程，这个模糊知识体系的逻辑扩展能力评价模型，可对各领域模糊知识体系对二值逻辑知识体系扩展的合理性程度进行评测。     

对算子模糊逻辑的拓展讨论

在算子模糊逻辑的基础上，定义了直觉算子模糊逻辑，并对它的性质进行了讨论。