区间值Fuzzy测度的两种扩张与比较

本文应用文[2、4]引进的区间值泛函和Sugeno[1]意义下的Fuzzy积分,分别把文[3]的区间值Fuzzy测度扩张到可测区间值Fuzzy集空间上,并在这两种意义下研究扩张区间值Fuzzy测度的关系。

区间值Fuzzy测度的两种扩张与比较

引进区间值Ｆｕｚｙ测度和区间值泛函的概念，针对Ｓｕｇｅｎｏ的Ｆｕｚｙ积分和区间值泛函，分别把区间值Ｆｕｚｙ测度扩张到可测区间值Ｆｕｚｙ集空间上，并在这两种扩张意义下，研究扩张的区间值Ｆｕｚｙ测度的关系．

Fuzzy蕴涵代数的区间值fuzzy滤子

将Zadeh提出的区间值fuzzy集的概念应用于Fuzzy蕴涵代数(简称FI代数),提出了FI代数的区间值fuzzy滤子概念并研究其性质。给出了区间值fuzzy集成为区间值fuzzy滤子的两个充要条件;讨论了区间值fuzzy滤子与MP滤子以及fuzzy滤子间的关系;定义了区间值fuzzy滤子的象与原象,获得了它们成为区间值fuzzy滤子的条件。

直觉区间值模糊集的熵、距离测度和相似测度

熵、距离测度和相似测度是模糊集理论中的三个基本概念。本文中,我们给出了直觉区间值模糊集的熵、距离测度和相似测度的公理化定义并讨论了它们之间的基本关系。有别于以往的交、并运算,我们提出了直觉区间值模糊集的加法、乘法运算,并在此基础上讨论了直觉区间值模糊集的熵、距离测度和相似测度的性质。

区间值Fuzzy域上的Fuzzy代数

提出了区间值Ｆｕｚｚｙ域及区间值Ｆｕｚｙ代数的概念，给出了一个区间值Ｆｕｚｙ集为区间值Ｆｕｚｙ代数的充分必要条件，并应用区间值Ｆｕｚｚｙ集的扩张原理，讨论了区间值Ｆｕｚｚｙ代数在代数同态下的象和逆象问题．

直觉区间值模糊集的σ-熵、σ-距离测度和σ-相似测度

σ-度量和弱σ-度量是模糊信息度量的重要概念。熵、距离测度和相似测度是σ-度量和弱σ-度量的特例。在直觉区间值模糊集定义的基础上,给出了σ-熵和弱σ-熵、σ-距离测度和弱σ-距离测度、σ-相似测度和弱σ-相似测度的定义与性质,并讨论了它们之间的关系。

区间值模糊软集的信息测度及其聚类算法

针对区间值模糊软集信息测度难以精确定义的问题,提出了区间值模糊软集的距离测度、相似度、熵、包含度、子集度的公理化定义,给出了区间值模糊软集的信息测度公式,并讨论了它们的转换关系。然后提出了一个基于相似度的聚类算法,该算法结合区间值模糊软集的特性,着重对给出评价对象的具有相似知识水平的专家进行聚类,同时讨论了算法的计算复杂度。最后通过实例说明该算法能有效地处理专家聚类问题。

区间值直观模糊集的相似测度和距离测度

对现有的模糊集和直观模糊集的相似测度和距离测度的公理化定义进行分析,并做出改进;然后提出区间值直观模糊集的相似测度和距离测度的公理化定义,并各引入它们的一种计算方法;最后给出区间值直观模糊集的相似测度和距离测度在模式识别中的一个应用实例。

区间值对偶犹豫模糊集的距离测度及其在多属性决策中的应用

基于区间值对偶犹豫模糊集的定义,提出了距离测度的公理化定义,给出了区间值对偶犹豫模糊集的各种距离测度的公式,如Hamming距离测度、Euclidean距离测度和Hausdorff距离测度,最后,通过一个实际案例研究了距离测度在多属性决策中的应用。

格区间值Fuzzy集的分解定理(Ⅰ)

对格区间值Fuzzy集作了进一步的研究,分别给出了[λ1,λ2]、(λ1,λ2]、[λ1,λ2)、(λ1,λ2)上的下截集、上截集、下重截集和上重截集的新的定义及一种新的闭区间与格区间值Fuzzy集的运算,并给出了与此相应的四条重要的分解定理.

区间值函数和Fuzzy值函数常微分方程解的存在区间及解的延拓性

给出了区间值函数和Ｆｕｚｚｙ值函数常微分方程解的存在区间，并讨论了解的延拓性．

区间值直觉Fuzzy度量空间及其完备性

给出区间值直觉Fuzzy数的定义 ,并引入区间值直觉Fuzzy数间的区间值直觉Fuzzy距离 ,建立区间值直觉Fuzzy度量空间并讨论其完备性 .

基于区间值模糊概率测度的多粒度区间值决策粗糙集模型

在区间值模糊概率近似空间中,提出了基于IVF(区间值模糊)概率测度的多粒度IV(区间值)决策粗糙集模型,分别讨论和刻划了平均、乐观和悲观三种情形,结果和算例验证了模型的实用性和广泛性.

区间和Fuzzy(值)凸函数及凸泛函

在区间与Fuzzy(模糊)(值)函数、区间与Fuzzy(值)泛函变分的基础上,提出了区间和Fuzzy(值)凸函数与凸泛函的概念,给出了区间、普通函数在模糊点,模糊函数在普通点和模糊函数在模糊点的凸函数与凸泛函的定义,以及判断它们凸性的条件,为Fuzzy最优化理论和Fuzzy变分法在物理及近似计算方面的应用奠定了基础.

区间值直觉Fuzzy集的结构

引进区间值直觉 Fuzzy集的截集的概念 。

区间值fuzzy集的隶属原则及其应用

讨论了区间值ｆｕｚｙ集的模型识别问题．首先，引入了区间数的两种排序方法；并以此给出了区间值ｆｕｚｚｙ集的隶属原则；其次，给出了区间值ｆｕｚｚｙ集的模型识别的两个具体实例；最后，为了度量所得结论的可靠程度，引进了可信度的概念；并提出了可信度的计算公式．

Fuzzy区间值函数的含参量积分及一致收敛性

在一元实函数无穷积分定义的基础上,定义了含参量Fuzzy区间值函数的正常积分和无穷积分,给出了含参量无穷积分一致收敛的定义和判定定理。

格区间值Fuzzy集分解定理的扩充

对已知的格区间值Ｆｕｚｚｙ集分解定理予以扩充

区间值Fuzzy数与其扩张运算

在文[3]的基础上,定义区间值Fuzzy数,并研究其扩张运算,从而为进一步讨论区间值Fuzzy函数奠定了基础。

格区间值Fuzzy集分解定理的二种表现形式

文［１］定义了闭区间乘格区间值Ｆｕｚｚｙ集，在此定义下给出了格区间值Ｆｕｚｚｙ集分解定 理．本文重新定义了闭区间乘格区间值Ｆｕｚｚｙ集，并给出格区间值Ｆｕｚｚｙ集分解定理的新形式．