广义Fuzzy代数

提要:本文把广义Fuzzy“与”算子和(1)中t—范数,广义Fuzzy“或”算子与本文引进的t′—范数统一起来。用t—范数和t′—范数作为广义Fuzzy算子,扩充了(2)中广义算子的定义,并讨论了它们的代数结构。§1.广义Fuzzy算子我们把闭单位区间记作I=[0,1]。定义1.1.一个三角范数(简记为t—范数)是从闭的单位正方形I×I到闭单位区     

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.     

广义模糊值Choquet积分的收敛性

在Sugeno模糊测度空间中的任一子集上,针对μ-可积模糊值函数,重新定义了所谓的广义模糊值Choquet积分,进而讨论了这种积分的一系列收敛性质.     

Fuzzy积分的转换定理

本文的目的是以 T——范数为工具,给出了以 T——范数为基础的 T——积分表示为 M.Suguo 所定义的,我们称之为 S——积分的转换定理。并且得到了 T 积分和 S——积分之差的估计值。     

关于Hausdorff测度定义的探讨

采用Luxemburg定义范数的方法给出了广义Hausdorff测度的严格定义,与已有的定义相比新的定义方法使广义Hausdorff测度具有了保持比例的性质.     

广义Fuzzy运算下的代数结构

在[2]、[4]、[5]中,分别讨论了广义Fuzzy运算的若干性质和用处。在[2]、[6]—[8]中分别介绍并讨论了若干广义Fuzzy运算。本文把[2]的广义Fuzzy“与”算子与[1]的t—范数统一起来:广义Fuzzy“或”算子与本文引进的t′—范数统一起来;用t—范数和t′—范数作为广义Fuzzy算子,讨论了它们的代数结构—我们称这种新的代数结构为次De—Morgen软代数。     

由广义模糊积分定义的模糊测度

通过广义三角模定义的广义模糊积分引进一个集合函数λ( f ,s) ,研究了该集合函数成为模糊测度的条件 ,且给出了某个限定假设下的等价刻划。     

T-模糊值积分序列的收敛性

通过引入广义三角模及其运算,在模糊测度空间上针对非负可测模糊值函数定义了T-模糊值积分,进而采用构造序列的方法讨论了这种T-模糊值积分序列的收敛性,最后获得了这种积分的模糊化的Levi's定理,从而为模糊积分理论的进一步发展及其应用丰富了内容.     

广义模糊Choquet积分的自连续性

在一般模糊测度空间的任一子集上,对给定的μ-可积模糊值函数,定义了广义模糊Cho-quet积分,并将这种积分整体看成可测空间上的模糊值集函数,进而讨论它的上(下)自连续性和一致上(下)自连续性等.     

模糊积分

本文定义一个正的可测函数关于模糊测度的模糊积分.我们指出单调收敛原理和Fatou推论在这里仍旧是正确的.我们研究这个积分的某些性质并指出它与文献中定义的其它模糊积分是一致的.我们的主要结果是收敛定理,它比勒贝格控制收敛定理稍强一些.为模糊测度假定为次加性的它同样成立.     

(ψ)∗(M)空间中的Bochner-Wick积分

设S~*(M)为离散时间正规鞅M的广义泛函空间。主要在Bernoulli噪声分析框架下,引入和讨论关于S~*(M)-值测度和S~*(M)-值函数的积分运算。首先,定义S~*(M)-值测度的概念,在此基础上利用Fock变换深入考察S~*(M)-值测度的性质,获得这类测度在范数意义下可数可加的合适条件。其次,定义S~*(M)-值函数关于S~*(M)-值测度的Bochner-Wick积分,建立相应的控制收敛定理以及其它一些结果。     

基于Sugeno积分的区间直觉模糊多属性决策

拓展了模糊测度与Sugeno积分的概念与理论,给出了区间直觉模糊信息环境下多属性决策的一种新方法.定义了区间直觉模糊值模糊测度与区间直觉模糊值Sugeno积分,并分析了它们与经典模糊测度及Sugeno积分之间的内在联系.在研究了区间直觉模糊值Sugeno积分性质和计算方法的基础上,提出了以该积分为集成算子的多属性决策方法.通过具体实例验证了该方法的实用性和有效性.     

B-值广义泛函值函数的Bochner-Wick积分

借助于Banach空间值白噪声广义泛函与经典白噪声广义泛函的Wick积分运算,定义Banach空间值白噪声广义泛函值函数关于白噪声广义泛函值测度的一种积分—Bochner-Wick积分,讨论这种积分的性质,建立相应的收敛定理.     

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．     

正则模糊神经网络在积分模意义下的逼近性

给出了模糊值函数在Lebesgue测度空间上的Lp-积分模定义, 得出了正则模糊神经网络依L-积分模对模糊值函数构成泛逼近器. 进而在伪可加测度空间上定义了模糊值函数的Lp-伪积分模, 研究结果表明正则模糊神经网络在L-伪积分模下对模糊值函数也具有逼近性.     

广义模糊值Choquet积分的强序连续与伪S性

在一般模糊测度空间上,针对给出的广义模糊值Choquet积分,将这种积分整体看成可测空间上取值于模糊数的集函数,进而研究了当模糊测度满足强序连续、伪S性时,这种模糊值Choquet积分所保持的遗传性质。     

关于k-拟可加模糊积分序列的进一步探讨

在k-拟可加模糊积分的定义和积分转换定理的基础上,进一步研究了k-拟可加模糊积分序列收敛性质,给出并证明了依测度收敛和一致收敛的定义及定理证明。     

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．     

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．     

L—Fuzzy集上（DG）Fuzzy积分特性

利用Ｌ－Ｆｕｚｚｙ集上Ｆｕｚｚｙσ－代数和Ｆｕｚｚｙ测度的概念,将（ＤＧ）Ｆｕｚｚｙ积分推广到Ｌ－Ｆｕｚｚｙ集上。给出了这类对偶广义模糊积分和等价形式,讨论了积分特性。特别是得到了这类对偶广义模糊积分的转化定理。