端点模糊的区间代数

由于现实世界中事件的持续时间难以精确测量,以及起始时刻及结束时刻的模糊性,使得Allen的敬意代数不能很好地刻画事件的模糊时间区间,用事件的持续密度函数的概念来表示事件的持续时间,并用时间区间来近似持续密度函数,使得可以应用Allen的区间代数来进行相应的时态推理。     

时态关系的向量表示及其推理

作为推理的基础,时间的表示方法是一个基本的要素。文中为Allen的区间代数理论中区间的关系表达提出了向量表示法,称之为关系向量。其后,给出了定义在关系向量上的几种运算,并将其运用于时态推理中。这种方法把原先的矩阵表示法降为向量表示,从而较好地减少了时态推理计算量,并易于计算机实现。     

区间代数与区间段代数在定性时态推理中的联合运用

详细讨论了从Allen代数演化为INDU代数的思路和INDU代数的几何表示.研究指出,INDU是Allen代数中原子关系的细分和可采纳域的细化,对于路径一致性计算它是比Allen更为准确的方法;但是在约束网络推理计算中由于INDU的合成运算表过于庞大,仍可使用Allen代数合成运算表.将Allen代数与INDU代数结合使用是时态约束网络定性推理的较好方法.     

关于几何过程的一个注记

求出了几何过程中在时刻ｔ最后的更新时刻ＳＮ（ｔ）和包含ｔ的更新区间ＸＮ（ｔ）＋１的分布，使得更新过程中相应的结成特殊情况。     

基于模糊集的不精确时态关系建模

基于模糊集理论,建立了一种扩展Allen时态关系模糊时态区间模型.在经典时态关系的基础上,讨论了模糊时态区间关系,提出了时间点的模糊时态序列概念,并定义了模糊时态关系属性,同时用模糊时态序列定义了模糊时态区间的边界关系.最后结合时序测度公式对13种模糊时态定性关系给出了精确的表达.能精确表达模糊事件的精确和不精确关系,也为模糊推理提供了理论基础.     

区问代数与区间段代数在定性时态推理中的联合运用

详细讨论了从Allen代数演化为INDU代数的思路和INDU代数的几何表示。研究指出,INDU是Allen代数中原子关系的细分和可采纳域的细化,对于路径一致性计算它是比Allen更为准确的方法;但是在约束网络推理计算中由于INDU的合成运算表过于庞大,仍可使用Mlen代数合成运算表。将Allen代数与INDU代数结合使用是时态约束网络定性推理的较好方法。     

结构方阵秩亏为1的可信性验证

利用区间算法研究秩亏为1结构方阵的可信性验证. 通过给定一个具有特殊代数结构的矩阵M, 算法可输出一个具有相同代数结构的区间方阵M(E), 其每个位置的元素均为矩阵M相应位置元素的很小区间摄动, 使得区间矩阵M(E)中包含一个具有相同代数结构且秩亏为1的矩阵M(ε^).     

川渝盆地主汛期短时强降水事件日变化特征研究

利用四川盆地和重庆地区1980-2012年主汛期（5-9月）基本站小时降水观测资料,分析了短时强降水事件降水量、频次和强度的日变化特征,研究了短时强降水事件日峰值位相和空间分布特征,事件极值降水日变化和持续时间等分布特征,得出以下主要结论：1）川渝盆地短时强降水事件开始时间的日变化上（01：00-24：00时,北京时间,下同）,表现为“V”型结构下典型夜间峰值位相特征;结束时间的日变化上,表现为多个峰值型结构分布.强降水事件持续时间的日变化上,频次和降水量均呈双峰型结构,频次极大峰值出现在3 h,而强度上随着持续时间的延长,呈现逐渐增加的趋势;2）短时强降水事件极值开始时间空间分布上,极大频次和极大降水量出现在20：00-01：00时内,主要分布在盆地南部和西部大部分地区;日峰值频次结束时间主要发生在20：00-01：00时和08：00-13：00时两个时段内,主要分布于盆地南部、中部和西部大部分地区;3）短时强降水事件极值降水的日变化上,降水量和频次呈现单峰型结构,白天多为短时间（2~4 h）强降水事件出现极值,而傍晚开始至第二天清晨,持续2~10 h强降水事件出现极值均有发生;强降水事件极值降水持续时间日变化,1~24 h内呈单峰型结构,峰值出现在2 h.     

模糊区间段的矩阵表示及其运算

介绍了Allen的区间代数及其扩展——INDU网络,将Heisenberg不确定性原理应用于INDU网络,并将INDU的25种基本关系中两区间有端点相等或区间段相等的15种关系删除.因为在现实世界中这15种关系是不可能出现的,于是就产生了有10种基本关系的FINDU网络.然后,定义了1种类布尔运算,并依此给出了FINDU网络的矩阵表示.FINDU网络在军事多自主体系统中可以得到很好的应用.     

双定时混合截尾下Pareto产品失效时刻的预测

假设受试样品的失效时刻服从Pareto分布，基于双定时混合截尾样本得到了未来失效时刻的概率密度函数，利用经典方法得到了未来失效时刻的点预测和区间预测.当形状参数的先验分布分别取为伽玛先验和无信息先验分布时，得到了未来次序失效时刻的等尾预测区间.根据所得到的双定时混合截尾数据，对于独立同分布于该Pareto分布的任一产品，得到了它的失效时刻的中位数预测和区间预测.借助一个数值例子，利用文中的结论计算出了相关的点预测和区间预测.     

一种基于模糊集的混合空间推理方法

基于模糊集合理论, 提出一种将定性空间推理与定量空间推理相结合进行混合空间推理的方法. 将对象间的空间关系解释为表达有关对象空间信息语言变量的限制, 引入语言变量表达定性空间关系; 把语言变量与模糊集合关联起来, 获得定量空间信息; 通过将语言值映射为模糊集合, 以及将模糊集合的元素映射为语言限制词, 实现了定性空间信息和定量空间信息间的转换. 此外, 还给出了与Allen提出的二元基 本关系关联的模糊关系, 并得到了基于模糊关系的Allen推理算法, 从而实现了空间关系间 的推理.     

基于C-OWA算子区间直觉模糊信息集成的决策方法

直觉模糊集是对传统的模糊集的理论进行了拓展,它更加细致地刻画了模糊形象.论文引进C-OWA算子,给出了两个区间数的大小比较的新方法;针对区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵,定义了方案的区间直觉模糊信息的理想点,并利用方案属性值与理想点的Euclidean距离,给出了区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵的一种排序方法;最后利用实例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑研究

针对传统的模糊描述逻辑对随时间变化的不精确知识缺乏表达能力,运用时态逻辑,结合模糊计算,提出了基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑—TFDL(IntervalAllen).引入Allen区间关系用于表示时间区间关系,并给出了TFDL(IntervalAllen)的语法和语义.该逻辑形成的系统增强了不精确知识的时态关系的表达能力.     

随机模型参数不确定时结构失效概率的区间估计

在缺乏足够数据或信息不完整的情况下，给出失效概率的界限，比给出一确定的单值具有更高的可信度。本文用区间变量描述随机可靠性模型参数的不确定性，提出了考虑随机模型分布参数不确定性时，机械结构失效概率的区间估计方法。实际算例表明：结构的失效概率对随机模型参数的偏差非常敏感。说明在进行可靠性建模时，对模型的可靠性必须给予足够的重视。     

R_0代数的直觉模糊子代数

将直觉模糊集与R0代数相结合,定义了R0代数的直觉模糊子代数的概念。讨论了R0代数的直觉模糊子代数与R0子代数之间的关系;证明了R0代数的直觉模糊子代数的交是R0代数的直觉模糊子代数;定义了R0代数的直觉模糊子代数的像与逆像,证明了R0代数的直觉模糊子代数的同态像和同态逆像也是R0代数的直觉模糊子代数。研究结果进一步丰富和完善了R0代数的模糊理论。     

模糊值函数在模糊数积分区间上的积分

模糊值函数在模糊数积分区间［Ａ～,Ｂ～］上的积分是Ⅱ型模糊集。已经证明了Ⅱ型模糊集不是软代数,给出了Ⅱ型模糊集用Ⅰ型模糊集表示的表现与分解定理,进而证明了这个积分具有良好的代数性质。