格化拓扑的乘积空间与商空间

本文在乘积格和商格上定义乘积格化拓扑与商格化拓扑,并讨论它们的性质。普通拓扑学中相应部分的主要结论基本上都平移了过来。     

基于模糊δ规则的模糊关系方程求解算法的改进

首先给出反例说明Li Xiaozhong等人提出的基于模糊δ规则的神经网络学习算法中的基础引理是有缺陷的,然后直接对算法进行了改进,并证明了改进后算法的有效性.最后用数字例子对改进后的算法进行了验证,结果表明十分有效.     

区间值模糊集合的表现定理

针对区间值模糊集合，给出了2类区间值集合套的定义，得到了2个区间值模糊集合的表现定理。     

因素空间理论与知识表示的数学框架（Ⅰ）──因素空间的公理化定义与描述架

系统地研究因素空间理论及其在知识表示中的应用。介绍因素空间理论的基本思想，修改了原有的因素空间的公理化定义，提出了表达概念的基本工具－－描述架，为建立知识表示的数学框架奠定了基础。     

因素空间理论与知识表示的数学框架(Ⅱ)──因素的充分性与概念的秩

系统地研究因素空间理论及其在知识表示中的应用．首先介绍因素的投影和柱体扩张；然后讨论因素在表达概念时的充分性并给出刻画因素充分性的等价条件；最后基于因素的充分性定义了概念的秩，它是表达概念的一种内在的量，在知识表示中起着基础性的作用．     

数学神经网络(V)──某些数学方法的神经网络表示

继续研究数学神经网络，这里提出一种观点：人工神经网络可以作为数学的一种可视化手段．首先用例子指出几种熟知的数学方法可以用神经网络表达，然后讨论了线性规划、多目标线性规划、模糊线性规划以及模糊关系方程的神经网络形式．     

超拓扑群的度量化

证明了可度量化的拓扑群上的幂群是可度量化的，并且具体地给出了在超拓扑群上规定度量的方法     

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.     

局部变权的公理体系

提出了局部变权的公理化定义,研究了与之相应的局部状态变权,得到了两类基本均衡函数.最后,作为原理的应用,给出了一个例子.     

Fuzzy系统的范数与Fuzzy系统的分类

引入了R-Fuzzy集和Fuzzy系统范数的概念,在Fuzzy系统范数的意义下,可将Fuzzy系统分为3类,即正规Fuzzy系统、正则Fuzzy系统和奇异Fuzzy系统.证明了基于ZadehFuzzy集的Fuzzy系统和BernsteinFuzzy系统是正规Fuzzy系统,基于R-Fuzzy集的HermiteFuzzy系统是正则Fuzzy系统,基于R-Fuzzy集的LagrangeFuzzy系统是奇异Fuzzy系统.最后,通过构造BernsteinFuzzy系统,得到了一个广义Bernstein多项式.在较弱的条件下证明了广义Bernstein多项式在C[a,b]中具有泛逼近性,并通过反例说明:存在不具有泛逼近性的广义Bernstein多项式.