程度粗糙集

从广义程度粗糙集出发,定义了程度粗糙集,深入讨论了其内部构造,得出了程度粗糙集简化运算的重要方法.对比经典粗糙集性质,研究了程度粗糙集3个方面的性质:集合与其程度近似集的关系、程度近似算子的幂作用、程度边界算子对粗糙集性质的修正.得出了若干具有理论和应用价值的结果,并从算子论和集合论的角度丰富了粗糙集理论.     

粗糙集理论在模糊神经网络中的应用研究

应用粗糙隶属度及粗糙神经0元对模糊神经网络进行讨论，得到了一种利用神经网络修正不完善粗糙规则的方法，以及一种粗糙模糊神经网络。以日本大阪湾的COD浓度为例，取得了良好的拟合及预测效果，从而具有广泛的应用前景。     

Fuzzy文法的分解定理与表现定理

本文给出了Fuzzy文法的三个分解定理与三个表现定理.从两个不同的角度,阐明了Fuzzy文法与非Fuzzy 文法,以及它们的代数结构之间的关系.提供了将Fuzzy 文法转化为普通文法问题的实际办法.     

Fuzzy拓扑共生结构的象

A.K.Katsaras和C.G.Petalas在提出Fuzzy半拓扑生成序的概念的基础上建立了Fuzzy拓扑共生结构基础理论。本文在此基础上首次给出了L-Fuzzy半拓扑生成序在满映射下的象和局部L-Fuzzy拓扑共生结构的定义。并得到了一些基本性质,进而讨论了L-Fuzzy拓扑共生结构的象以及相关的性质。     

知识积分与知识熵

基于粗糙集理论的知识库,定义了知识积分和与知识积分,研究了它们自身的性质及与勒贝格积分和、勒贝格积分的关系.证明了知识熵本质是一种知识积分和,并以知识积分和与知识积分为手段研究了知识熵,得出了如知识熵对于定义在知识上的"较细"偏序关系单调下降等重要结论.     

L-Fuzzy拓扑共生空间的连通性

本文将拓扑共生结构拓广到 L-fuzzy 拓扑共生结构的情形,其中 L 为 Fuzzy格。主要结果:(1)探讨了 L-fuzzy 共生结构产生 L-fuzzy 拓扑的两种方法及它们的关系;(2)推广了拓扑共生结构中的连通性,给出了 L-fuzzy 拓扑共生空间,L-fuzzy 邻近空间,L-fuzzy 一致空间的连通集的定义,并讨论了它们的一些性质;(3)证明了全体 X 上的 L-fuzzy 拓扑共生结构就所定义的偏序“≤”是完全格.     

邻域概率粗糙集的不确定性度量

不确定性度量在属性约简中具有重要作用.通过逐步构建3种改进的单调不确定性度量,为属性约简提供重要依据.首先,通过2个阈值,构建邻域概率粗糙集模型,并提出3种具有非单调性的邻域概率不确定性度量;为此,将邻域概率粗糙集与邻域粗糙集结合,改进性地提出了具有单调性的3种改进的邻域概率不确定性度量;最后,通过UCI数据实验对以上...     

模糊数学理论及其应用评述

模糊数学自１９６５年诞生以来取得了突飞猛进的发展，尤其是在当今，模糊控制技术作为一项新的工程技术在国内外得到了广泛的应用，模糊产品层出不穷．本文综述了模糊数学的发展历程，尤其对模糊控制及其应用、模糊神经网络技术及我国的模糊数学研究作了较全面的论述．     

模糊上下文无关树文法

定义了模糊上下文无关树文法(PCFTG)，讨论了其构造性质，给出其分解定理及表现定理，进而讨论了由模糊上下文无关树文法生成的语言IO(Inside-out)，模糊IO树语言的封闭性．