基于最大最小值的Vague集相似度量方法

通过分析现有Vague集相似度量方法,指出这些方法虽然满足相似度量基本准则,但是在描述Vague集相似性上存在不足之处,并且度量的准确度较低,在分析Vague值的支持度、反对度及其补集之间的最大最小值关系的基础上研究Vague集相似度量方法,给出一种新的Vague集相似度量方法,并证明该方法满足相似度量的基本准则。通过与现有相似度量方法的比较,说明该相似度量方法克服了现有相似度量方法的不足,符合人们的直观感受,能够合理、有效地区分数据。

广义测度空间（X，ψ，μ）中的集合的性质与结构

本文从测度值出发，研究了广义测度空间（Ｘ， μ）中一些具有特殊意义的集合的性质与结构，得到了较好的结论。并利用其研究了Ｈａｈｎ分解等问题。

广义测度空间中的最大测度集的几个性质

从测度值出发 ,研究了广义测度空间中的一些具有特殊意义的集合的性质 ,并得出结论。