模糊软矩阵及其格结构

将经典的软集推广到模糊软集,在此基础上引入模糊软矩阵的概念来给出模糊软集的简便的矩阵表示,并利用模糊软集的模糊软矩阵来定义模糊软集的软交、软并和软补运算,对模糊软集的上述代数运算进行理论研究,证明了它们满足幂等律、交换律、结合律、分配律、吸收律、复原律、0-1律和对偶律,并通过实例说明对模糊软集而言,互补律不成立.特别地,证明了所有的模糊软矩阵在定义的软交、软并运算下构成有界分配格.由此发现,模糊软矩阵概念的引入不仅有利于模糊软集的表示而且使得模糊软集的全体具有很好的格代数性质.     

集对逻辑探索

本文以集对分析理论为基础,给出了集对逻辑的定义和概念,并讨论了有关的逻辑运算和性质.     

剩余偏序集及其与FI代数的关系

给出了剩余偏序集的定义,导出了剩余偏序集的一些性质.证明了如果FI-代数上有二元运算满足（ab）→c=a→（b→c）,那么FI-代数是剩余偏序集;正则FI-代数与正则剩余偏序集是相同的代数结构.通过剩余偏序集细化了FI-代数与其它常见逻辑代数之间的联系,并绘制了剩余偏序集与其它相近逻辑代数之间联系的网络图.     

基于集对逻辑的推理

集对分析是一种新的处理确定与不确定性互相联系，用联系数来描述系统联系与转化的同一度、差异度和对立度的不确定性的方法．利用集对分析，提出了集对逻辑推理，并讨论了集对逻辑推理的有关性质和运算．     

直觉模糊推理的语义匹配度

首先引用Atanassov直觉模糊集的基本概念及运算，描述了直觉模糊逻辑运算及其知识表示形式，重点给出了直觉模糊逻辑命题真值的对称合成方法，定义了直觉模糊逻辑命题的基本运算。讨论了计算直觉模糊集语义匹配度的若干途径，包括贴近度、语义距离、相似度、复合条件的匹配等。最后，阐明了直觉模糊推理冲突消解的基本思想。     

一个基于模糊逻辑的不确定性推理模型

针对合取运算、析取运算和加权平均运算在求解人机智能化CAPP系统的实际问题时所存在的不足,提出了以权系数为基础的广义模糊逻辑概念.在此基础上,构建了基于模糊逻辑的不确定性推理模型.通过在该模型中引入一组新的函数(即组合函数、匹配函数、传递函数和选择函数),较好地解决了推理中不确定性的匹配与传播这一关键问题,并使用Visual Prolog 5.2智能语言实现了不确定性推理的过程,从而使CAPP系统中模糊工艺知识的获取、表达与应用得以基本实现.     

模糊软集运算的分析与研究

首先对模糊软集的交、并、补运算进行了补充和修正,然后针对模糊软集参数集不相同的情况进行分析,给出模糊软集的两种不同理解方式,并提出了弱模糊软集和强模糊软集的概念。在这两种解释下采用相同的方法来构造交、并、补算子,并定义新的包含关系,使得在这两种解释下通过交、并运算能够实现信息粒子的泛化与细化。同时给出新的解释下交、并、补运算的性质,证明这两种解释下的交、并、补运算都满足De Morgan律。     

NBR_0代数上的运算和性质

通过提出模糊逻辑代数NBR_0的概念,研究逻辑代数NBR_0的代数结构,定义其上的运算,并探讨新运算,→_1,→_2与原运算之间关系,得到了NBR_0代数的一个等价刻画.     

时序广义犹豫模糊软集及其决策方法

针对犹豫模糊软集的属性参数并非同等重要的情形,同时考虑到时间的变化对决策会产生影响,在犹豫模糊软集的基础上,提出了时序广义犹豫模糊软集的概念。基于时序广义犹豫模糊软集的概念,定义了其基本运算,分析了相应的运算结果,并讨论了运算性质。提出了时序广义犹豫模糊软集的一种决策方法,给出了具体的决策步骤,并通过实例验证了该决策方法的合理性与可行性。     

基于集对分析的模糊逻辑研究

介绍了一种新的解决模糊问题的途径 ,提出了一种模糊逻辑表示新形式 ,论证了其较之于传统模糊逻辑表示法的优点 .