新兴的模糊计算机

众所周知,对确定性的集合,事物可以用属于或不属于来表示,即可用“0”或“1”这种二值逻辑来表示。这种逻辑体制对电子计算机而言,无疑有两大优点,精确和硬件容易实现。但其缺陷是很难描述人的大脑思维,也难以表达自然现象和人类社会中存在的大量模糊信息。在模糊集合中,事物能用隶属度来表示,隶属度可在“0”和“1”之间取任何值。因此说模糊理论采用的是多     

关于模糊集类扩张后隶属函数的计算

该文用模糊统计的概念，来研究模糊集类扩张后隶属函数的计算，所得方法比按著名的L．A．扎德原理进行计算，结果更为精确，理论上更为严密。     

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。     

从语言的模糊和言语的模糊看模糊理论在语言研究中的普遍意义

1965年扎德的“模糊集合论”的诞生，引起了语言学的变革，为模糊语言学的诞生提供了理论依据。本文将根据扎德的模糊集合论的观点，用模糊隶属度、模湖隶属函数等模糊分析的方法来讨论语言和言语中存在的模糊现象，即根据扎德的模糊集合论的基本观点：语言的各种范畴中既有清晰的中心区域，又有模糊的边缘区域。结论是：语言、言语系统的各个层面即语言、语义、词汇、语法都存在模糊现象。     

朴素模糊描述逻辑知识库构造及其朴素推理

提出朴素模糊描述逻辑理论框架,主要分为朴素隶属函数构造和基于模糊描述逻辑之上的朴素推理两个方面.朴素隶属函数构造的基本思想是简化模糊集合隶属度取值,并把模糊集作2种理解——即它的隶属函数或是元素隶属它的程度,或是元素聚合的标志性指标.并且当问题需要深化时,通过模糊集理论中的2型集或2级集进行提升,然后再化归为普通模糊集,借此拓广模糊集隶属度和(或者)产生新的模糊集.在推理方面,运用模糊集理论中"所有算子",并不强调它们在逻辑上的一致性.最后以中医理论为例,说明朴素模糊描述逻辑在表达有别于西方自然科学范型的经验理论中的重要作用.     

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．     

从语言的模糊和言语的模糊看模糊理论在语言研究中的普遍意义

1965年扎德的“模糊集合论”的诞生,引起了语言学的变革,为模糊语言学的诞生提供了理论依据。本文将根据扎德的模糊集合论的观点,用模糊隶属度、模糊隶属函数等模糊分析的方法来讨论语言和言语中存在的模糊现象,即根据扎德的模糊集合论的基本观点:语言的各种范畴中既有清晰的中心区域,又有模糊的边缘区域。结论是:语言、言语系统的各个层面即语言、语义、词汇、语法都存在模糊现象。     

Vague ALC(D):一种基于vague集的模糊描述逻辑

针对普通的模糊描述逻辑使用单个隶属度无法准确表示不精确知识,而且描述逻辑是在抽象层次上描述知识,对实体的数值信息缺乏强有力的表达手段的问题,提出了一种基于vague集并结合具体域的模糊描述逻辑——vague ALC(D).介绍了用隶属度区间来表示模糊知识的vague集,给出了vague ALC(D)的语法和语义,指出了它的推理问题,同时也给出了相应的tableaux算法.vague ALC(D)能够更准确地表示和推理含有数值信息的模糊知识,增强了模糊描述逻辑的表达能力和推理能力.     

模糊逻辑在分布式多目标跟踪融合中的应用研究

多传感器多目标跟踪融合中的目标航迹包含了模糊信息，这种模糊信息可以用模糊隶属度函数来描述．利用对两航迹的位置偏差、速度偏差和加速度偏差进行模糊化、模糊逻辑推理及去模糊等技术，提出了分布式多传感器多目标航迹模糊融合关联方法，计算机仿真结果表明了模糊逻辑方法应用于多目标航迹融合关联判别的有效性，较好地解决了航迹融合关联问题。     

语义网中模糊本体的描述逻辑

为了使用语义网上的表达能力强的模糊知识来表示、推理模糊本体,我们将提出一种新的基于描述逻辑的模糊扩展,称之为带比较表达式的模糊描述逻辑（FCDLs）。FCDLs的语法和语义有标准化的定义,并且,FCDLs的公理和断言也有明确的指定。FCDLs结合模糊描述逻辑（FDLs）的模糊概念和扩展的模糊描述逻辑（EFDLs）的削减概念。因此,FCDLs可以使用语义网上的模糊知识来表示、推理模糊本体。     

工程可变模糊集理论与模型--模糊水文水资源学数学基础

系统阐述了作者创建的模糊水文水资源学新学科的数学基础——工程可变模糊集理论、模型及其建立的思维过程.指出1965年Zadeh创立的模糊集合隶属函数概念惟一化或静态化的理论缺陷,建立了以相对隶属函数为基础的相对差异函数与模糊可变集合的概念、定义与模型,拓展了模糊集合隶属函数的静态概念与定义,是工程可变模糊集理论的核心内容,不仅可用于模糊水文水资源学,同样可用于其他工程领域.最后论述了相对差异函数与可拓集合中关联函数的区别,指出并证明1983年蔡文在《科学探索》上发表的、以后又多次在可拓学论著中介绍的关联函数公式的错误,遗漏了重要约束条件,不能用于工程领域.     

基于模糊逻辑理论的公路路侧安全度评价方法

为了克服传统经典集合理论在处理公路路侧安全问题时的局限性,引入模糊逻辑理论,利用其在处理"亦此亦彼"模糊问题时的优越性对公路路侧安全度进行量化评价;构建了由路侧净区宽度满足率、离散危险物密度、离散危险物平均横向距离、连续危险物密度、连续危险物平均横向间距、路侧深度变量6个指标组成的公路路侧安全综合评价指标;随后确定经典集合理论下的评价阈值区间和评价标准以及确定模糊逻辑理论下的模糊集合和隶属函数,利用案例对比分析了基于经典集合理论和模糊集合理论的评价结果,分析结果表明基于模糊逻辑理论的公路路侧安全度评价方法比基于传统经典集合理论的公路路侧安全度评价方法更加精确。     

一种扩展的模糊描述逻辑

为了提高对复杂模糊信息的表示能力,提出一种扩展的模糊描述逻辑.扩展模糊描述逻辑引入模糊概念和模糊关系的截集形式作为原子概念和原子关系,继承经典描述逻辑中的概念构造器和知识库形式,建立新的知识表示逻辑体系.定义了扩展模糊描述逻辑的语法结构、语义解释、知识库形式以及基于可满足性的推理问题.通过与模糊描述逻辑的比较,阐述了模糊描述逻辑可转化为扩展模糊描述逻辑,从而例证了扩展模糊描述逻辑具有比模糊描述逻辑更强的表达能力.     

三角范逻辑的模糊形态学分析

模糊数学形态学是由模糊逻辑和数学形态学相结合而产生的一种新理论,是模糊信息处理方法的一个重要发展．在分析现有几种模糊数学形态学的基础上,提出用三角范逻辑来统一构造模糊形态学算子的思想．并对这一设想进行了理论分析,对构造出的算子分别进行了一维、二维空间上的特性分析和计算演示．实验结果表明,模糊形态学算子应用在灰度图象上能体现传统数学形态学的性质,能平滑图象,去除噪声,还可用来进行多尺度的边界提取等．     

模糊关系数据库系统中的函数依赖与多值依赖

用模糊关系数据模型来描述不分明的模糊数据是关系数据库理论发展中的一个重要的新课题。本文用模糊等价关系及其隶属函数来描述模糊函数依赖与多值依赖,看出经典数据依赖是模糊数据依赖的特例。并且证明相应于Armstrong公理的一套模糊数据依赖的推理规则是正确、完备的。     

基于模糊对象的不精确需求建模

用模糊贴近度方法获取模糊类, 在模糊类中通过封装的模糊规则描述属性之间的关系, 根据模糊贴近度和模糊范围定义了用于计算子类和超类、 对象和类之间的隶属函数, 解决了对不精确和不确定复杂信息的获取问题, 所得结果可用于不精确需求建模.     

一类典型模糊逻辑控制器的输出结构

研究一类特殊的多输入单输出的模糊逻辑控制器 ,其组成规则中的输入输出语言变量的语言值均取正规的三角形隶属函数 ,且分别作成其相应论域的模糊划分 ,在其输入输出之间存在一种特殊的映射关系———线性规则映射 .经分析得到结论 :模糊逻辑控制器的输出可以表示成输入的凸组合函数 .这一结论建立了模糊逻辑控制器的精确数学模型 ,对于模糊逻辑控制器的分析和调整提供了直接依据 .     

模糊描述逻辑的统计缺省扩展

该文对模糊描述逻辑进行统计缺省扩展,它以模糊描述逻辑为主要框架,将模糊或不精确知识的表示与推理有机地整合在一起,通过在模糊描述逻辑中引入统计缺省推理,构建了一种同时具有TBox,ABox和统计缺省规则的知识库系统.     

基于快速模糊C均值聚类的图像粗集分割

传统的模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但它有两个缺陷:一是收敛速度过慢;二是当图像的目标和背景像素拥有相近的灰度值,具有相似的隶属度,导致了图像边界区域的不连续和模糊.针对该问题,提出一种改进的算法,在快速FCM聚类的基础上,利用粗糙集理论中的上近似和下近似的概念来描述图像的目标和背景,引入粗糙熵的概念,选择合适的阈值,对图像进行精确分割.实验结果表明,这种算法可以达到满意的分割效果.     

模糊描述逻辑f-DLR-Lite∩的合取查询回答

分析了描述逻辑合取查询回答的研究现状及存在的不足,在描述逻辑DL-Lite和模糊集理论的基础上,提出了一种可表示和处理n元关系,并允许在包含公理左侧出现概念合取的新的模糊描述逻辑f-DLR-Lite∩,并给出其语法和语义及知识库的形式.提出了一种兼容查询阈值和用户指定权重的模糊查询语言,给出了利用这种语言在f-DLR-Lite∩知识库上进行合取查询的具体步骤和算法,并进行了算法时间复杂度分析,讨论了该合取查询过程的一阶逻辑可归约性.f-DLR-Lite∩弥补了经典描述逻辑在知识表示和推理上的不足,扩展后的查询语言对用户查询意图的表达更加精确合理.