基于直觉模糊三角模的直觉模糊粗糙集

提出一种基于直觉模糊三角模的直觉模糊粗糙集.首先,定义了直觉模糊集上的T模及其剩余蕴涵,研究了直觉模糊T模的剩余蕴涵的性质,并推导了通用计算表达式;然后,将模糊T粗糙集扩展成直觉模糊粗糙集,证明了模糊T粗糙集、粗糙模糊集和Pawlak粗糙集都是直觉模糊粗糙集的特殊情形;最后,证明了直觉模糊粗糙集的一些性质.

Banach序列空间Cesp(E)的范数粗性

本文讨论了Banach序列空间Cesp(E)的范数粗性,得到了其范数强粗、粗的几个结果。

广义模糊粗糙集的广义不确定性

提出并讨论了模糊粗糙集的广义不确定性,并基于Shannon’s熵讨论了模糊近似空间的广义熵,进而研究了模糊粗糙集的广义模糊度及其性质.

基于对偶三角模的直觉模糊粗糙集模型

针对直觉模糊集同时考虑隶属度与非隶属度两方面的信息,使得在处理不确定信息时比传统的模糊集具有更好的表达能力和灵活性等特点,注意到无论是直觉模糊集的四则运算,还是直觉模糊集的比较排序,其隶属度和非隶属度的运算表现为一定意义下的一组对偶三角模的事实,将直觉模糊粗糙集模型在对偶三角模意义下进行了统一处理.讨论了对偶三角模剩余蕴涵及其相互转化关系;在讨论针对直觉模糊集的对偶三角模TS隶属度和非隶属度表示的基础上,给出了针对直觉模糊集且与之对应的剩余蕴涵的隶属度和非隶属度计算公式;同时,在定义二元直觉模糊关系的基础上定义和刻画了基于对偶三角模直觉模糊粗糙集模型.

平的Banach空间

本文定义了平的Ｂａｎａｃｈ空间，证明了平的Ｂａｎａｃｈ的空间Ｘ的共轭空间Ｘ￣＊没有非常光滑点，而Ｓ（￣Ｘ＊）的非光滑点在Ｓ（Ｘ￣＊）是稠密的，同时还给出Ｘ￣＊具有粗范数的一个充分条件．

一种由三角模诱导的粗糙集间的相似性度量方法

首先介绍了粗糙集、模糊集与三角模的概念,接着指出利用三角模可以诱导出相应的包含度,进而可得到一个相似度,提出了一种利用三角模对粗糙集间的相似性进行度量的新方法.最后借助算例验证了该方法的可行性.

粗糙Petri网及其在多状态系统可靠性估计中的应用

结合粗糙集理论和Petri网理论各自的特点提出了一种基于知识库系统的粗糙Petri网,并将其应用于多状态系统的可靠性估计中。首先用粗糙集理论从知识库中获得系统状态对各部件状态的依赖度和各部件状态对系统状态的重要度并提取出决策规则。在此基础上定义了带有权重的状态向量范数,系统状态是此范数的粗糙单调增函数,以此来确定Petri网的弧权值和变迁阈值函数,然后采用蒙特卡罗方法进行系统可靠性的估计。降低了多状态系统可靠性分析中的状态维数。

Banach 空间的粗范数

讨论了Ｂａｎａｃｈ空间中范数的粗性与不可微性之间的相互关系，并给出了范数粗的若干充要条件以及范数粗的一些性质．

关于粗范数的注记

设(X,q)为实Banach空间,S(X)为(X,q)中的单位球面,对于x∈S(X),记集合{f∈S(X):f(x)=q(x)}为A(x),我们获得了下述结果:若存在正数ε使对于x∈S(X)及δ>0.y∈S(X)满足q(y-x)< δ且dian[A(x)∪A(y)≥ε;则对于x∈X,sup z∈S(X)[q(x+z)+q(x-z)]≥2q(x)+ε,这里正数ε恰如前述,作为推论,我们证明了:范数为粗当且仅当它为一致不Frechet可微,从而回答了[1]中所提出的问题。

强平的Banach空间

定义了强平的Banach空间,证明了若X是强平的,则X的范数是粗的;若X具有KMP,则X不存在等价的强平范数。

Banach序列空间Cesp(E)的范数k-粗性

讨论了Banach序列空间Cesp(E)的范数k-粗性,得到了其范数为k-强粗,k-粗与k-点态粗的几个结果.特别地,在k=1的情形下,结果蕴含Banach序列空间Cesp(E)的范数粗性方面的两个已知结果.

Banach空间的粗范数与支撑映射的一致不连续性

本文讨论了Banach空间中范数的粗性与不可微性之间的相互关系，并给出了范数粗的若干充要条件以及范数粗的一些性质，同时还讨论了支撑映射的一致不连续性。

Musielak-Orlicz序列空间的粗性

作者给出赋Luxemburg范数Musielak-Orlicz序列空间光滑点的支撑泛函的刻画.进一步,给出赋Orlicz范数和赋Luxemburg范数Musielak-Orlicz序列空间的粗性,点态粗的充分必要条件.

粗糙核向量值奇异积分算子的几个加权赋范不等式

向量值奇异积分算子的核决定着算子的性质和加权不等式,标准核向量值奇异积分算子的研究内容已经日趋完善,弱Dini型核以及粗糙核向量值奇异积分算子也有所研究,但研究内容不够完善,现继续研究粗糙核向量值奇异积分算子,得到了这类算子的几个加权赋范不等式,丰富了向量值奇异积分算子的理论.

t模糊等价关系与t模糊商空间

给出t模糊等价关系及相应的t模糊商空间的定义,讨论其性质,证明了全体t模糊等价关系与t模糊知识基的集合构成同构的完备格。

广义优势多粒度直觉模糊粗糙集的属性约简

证据理论和多粒度粗糙集模型的结合已成为知识挖掘中的热点研究之一,其建立的模型已被应用于不完备、覆盖、模糊等信息系统,但在直觉模糊决策信息系统中还未见相关讨论。首先,在直觉模糊决策信息系统中利用三角模和三角余模定义了3种优势关系,得到了3种优势类,并构造了广义优势关系多粒度直觉模糊粗糙集模型;其次,基于证据理论,讨论了广义多粒度直觉模糊粗糙集的信任结构;然后,通过定义粒度重要性和属性重要性给出了属性约简方法;最后,通过实例说明了该模型在处理直觉模糊决策信息系统时是有效的。

Banach序列空间l^p(X_i)的范数k-粗性

目的研究Banach序列空间lp(Xi)的范数k-粗性。方法根据Banach序列空间lp(Xi)的范数粗性结果推广的方法。结果得到了其范数为k-强粗,k-粗与k-点态粗的几个结果。结论把lp(Xi)的粗性的结果推广到了k-粗性上。

广义优势多粒度直觉模糊粗糙集及规则获取

优势关系粗糙集模型是研究序信息系统中数据挖掘的主要方法。为了丰富现有优势关系粗糙集模型,使其更加有效地应用于实际问题,本文首先在直觉模糊决策信息系统中利用三角模和三角余模定义了3种优势关系,得到了3种优势类;其次构造了广义优势关系多粒度直觉模糊粗糙集模型,讨论了该模型的主要性质;随后给出如何从直觉模糊决策信息系统中获取逻辑连接词为"或"的决策规则;最后通过实例说明该模型在处理直觉模糊决策序关系信息系统时是有效的。

基于Lukasiewicz三角模及其剩余蕴涵的模糊粗糙集

讨论基于Lukasiewicz三角模及其剩余蕴涵的模糊粗糙集模型,研究了相应模糊粗糙集的代数性质,证明了自反模糊关系下该模型中的下近似集构成一个模糊拓扑,且上、下近似算子恰为其闭包及内部算子。

Marcinkiewicz积分的一个双权有界不等式

研究带粗糙核Marcinkiewicz积分μΩ的一个双权有界不等式,其中核函数Ω满足Grafakos和Stefanov引进的一类条件.作为应用,得到了μΩ的一个向量值不等式.