纯正半群上的模糊核正规系

文中引入了纯正半群上的模糊核正规系的概念，证明了纯正半群上的每个模糊同余由它的模糊核正规系所唯一确定。     

环中模糊理想决定的模糊同余关系的性质

本文证明了环上的一个模糊理想决定一个模糊同余关系,给出了在模糊同余关系的截集。应用截集的一些性质,研究了环决定的模糊同余关系的一些性质。     

不完备模糊信息系统

以不完备模糊信息系统为研究对象，建立了其中的模糊相容关系及模糊粗糙上、下近似集。在此基础上，探讨了论域上的模糊覆盖问题并提出了覆盖的3种运算形式；定义了2种新的模糊粗糙熵以讨论不完备模糊信息系统中的不确定性因素，证明了不确定因素的变化与度量强度之间的重要关系；建立了一种度量部分模糊知识依赖的新方法，获得了一些新的定理结果证明。     

基于提升小波包和模糊模式识别的结构损伤识别

针对网架结构的损伤特点,提出基于提升小波包特征提取的模糊模式识别的结构损伤诊断方法。该方法首先利用提升框架,将结构振动测试信号进行提升小波包分解,提取小波包信号分量能量作为损伤识别的特征向量,以此建立模糊模式识别的模糊子集,最后利用模糊C均值聚类分析与择近原则相结合的模糊模式识别方法对结构进行损伤识别,并研究噪声对该算法的影响。为了证明该方法,对一个二层网架结构模型进行数值仿真,结果表明该方法能够有效地识别损伤。     

模糊逻辑控制技术在莱钢带钢加热炉的研究与应用

模糊逻辑是建立在模糊子集理论之上的，此理论使经典数学的精确性与现实世界的不精确性趋于接近。本文简要介绍了模糊逻辑在现代数字加热炉的应用，并与传统PID控制进入了深入比较，证实了模糊逻辑对于现代生产过程的明显改善。     

基于模糊证据理论的船舶安全评估

针对船舶安全评估过程中的诸多不确定因素，提出了一种基于模糊证据理论的安全评估方法,将证据体空间中的事件视为模糊子集，并引入模糊概率，更好地描述了专家意见（或知识），给出了质量分配函数的表示．最后，结合某船舶系统，给出了其安全评估的具体实现过程．结果表明，该方法可靠、有效.     

基于提升小波包和模糊模式识别的结构有限元模型修正

该文提出了基于提升小波包特征提取和模糊模式识别的结构有限元模型修正方法，首先建立以节点固结系数表示的空间网架单元刚度矩阵，然后利用提升框架，将结构振动测试信号进行提升小波包分解，提取小波包信号分量能量作为特征向量，以此建立模糊模式识别的模糊子集，最后利用模糊模式识别方法对结构进行有限元模型修正，并研究了噪声对该算法的影响。为了证明该方法，对一个二层网架结构模型进行了数值仿真，结果表明该方法能够有效的修正结构的有限元模型。     

模糊关系方程的解的模糊遗传导优算法

在一般遗传算法ＧＡ的基础上，基于模糊集理论中的模糊关系方程的解的寻优问题提出了模糊遗传算法ＦＧＡ，它能有效地找出模糊关系方程的解的寻优问题的近似最优解。美学 给出了一个重要的定理：模糊模式定理。     

模糊关系方程的解的模糊遗传寻优算法

在一般遗传算法ＧＡ的基础上，基于模糊集理论中的模糊关系方程的解的寻优问题提出了模糊遗传算法ＦＧＡ，它能有效地找出模糊关系方程的解的寻优问题的近似最优解。还给出了一个重要的定理：模糊模式定理。     

模糊聚类分析在模糊神经网络结构优化中的应用

研究了模糊聚类分析在多变量模糊神经网络的结构确定中的应用,在传统的模糊C－均值算法的基础上,给出了一个衡量聚类有效性的函数和确定模糊指数的启发式方法,并给出了应用该算法的具体的模糊神经网络模型。     

房间空调器性能的模糊综合评判

针对目前房间空调器性能的研究仅局限于某一方面而不能全面评价其综合性能的问题,利用模糊数学理论,从技术性、经济性、安全可靠性、维修性、健康舒适性和环保性等6个因素对其性能进行了模糊综合评价.实例分析表明,利用模糊综合评判对房间空调器的性能进行综合评价是可行的;模糊综合评判的结果,可为其性能的改进指明方向;模糊综合评判的结果在很大程度上取决于专家的判断,应用该方法时应综合各方面的意见.     

基于模糊因子法的模糊桁架结构动力特性分析

研究了模糊桁架结构动力特性的分析方法,在结构的物理和几何参数同时为模糊变量的情况下,利用模糊因子建立了结构的刚度矩阵和质量矩阵;从结构振动的瑞利商表达式出发,利用区间运算法则推导出结构模糊特征值的表达式。通过算例考察了结构各参数的模糊性对其动力特性模糊性的影响,并获得了一些有意义的结论。该法对模糊结构进行一次动力分析便可求得动力特性,且可充分地反映任一模糊参数对结构模糊动力特性的影响。     

模糊决策属性约简及其在工位评估中的应用

受粗糙集理论中知识约简的启发,在模糊多属性决策理论中提出属性约简的概念,构建属性约简方法,寻求属性集合中所有最简单的保序属性约简子集以及属性约简核.用属性约简子集代替原有的属性集合,通常可以显著简化模糊多属性决策问题.还将此属性约简方法应用到生产线工位绩效评估中,表明此属性约简算法的实用性.     

Robust Design Rule with Definite Purpose Character Based on Fuzzy Probability and Study of its Characteristics

The design target with definite purpose character of product quality was described in a real fuzzy number(named fuzzy target for short in this paper),and its membership functions in common use were given.According to the fuzzy probability theory and the robust design principle,the robust design rule based on fuzzy probability(named fuzzy robust design rule for short)was put forward and its va-lidity and practicability were analyzed and tested with a design example.The theoretical analysis and the design examples make clear that,while the fuzzy robust design rule was used,the fine design effect can be obtained and the fuzzy robust design rule can be very suitable for the choice of the membership function of the fuzzy target;so it has a particular advantage.     

规则库自提取和简化的模糊系统

介绍了一种新的规则自提取和简化的模糊模型算法，该算法由3个步骤组成：首先，通过构造一个模糊软划分判别准则对输入输出空间进行模糊划分，得到最佳分类数，从而得到了最佳的规则数；其次，根据最佳规则数和神经网络来构造初始的模糊模型；第三，通过运用模糊相似分析法，可以得到计算2个模糊集相似度的方程，从而根据事先确定的阈值来合并相似的模糊集。这样就得到了一个既满足对精度的要求又简单且具有可解释性的模糊系统。最后，用该算法对我国全要素生产力进行了模糊规则的提取。     

关于模糊逻辑与模糊推理逻辑基础问题的十年研究综述

自从1993年发生关于模糊逻辑的一场争论以来,模糊逻辑和模糊推理研究在十年里得到了迅速的发展。本文对这十年国内外关于模糊逻辑和模糊推理研究的大致情况做一个回顾,简要分析这些研究工作的主要特点。     

Multimodal Fuzzy Downstream Petroleum Supply Chain: A Novel Pentagonal Fuzzy Optimization

The petroleum industry has a complex, inflexible and challenging supply chain (SC) that impacts both the national economy as well as people’s daily lives with a range of services, including transportation, heating, electricity, lubricants, as well as chemicals and petrochemicals. In the petroleum industry, supply chain management presents several challenges, especially in the logistics sector, that are not found in other industries. In addition, logistical challenges contribute significantly to the cost of oil. Uncertainty regarding customer demand and supply significantly affects SC networks. Hence, SC flexibility can be maintained by addressing uncertainty. On the other hand, in the real world, decision-making challenges are often ambiguous or vague. In some cases, measurements are incorrect owing to measurement errors, instrument faults, etc., which lead to a pentagonal fuzzy number (PFN) which is the extension of a fuzzy number. Therefore, it is necessary to develop quantitative models to optimize logistics operations and supply chain networks. This study proposed a linear programming model under an uncertain environment. The model minimizes the cost along the refineries, depots, multimode transport and demand nodes. Further developed pentagonal fuzzy optimization, an alternative approach is developed to solve the downstream supply chain using the mixed-integer linear programming (MILP) model to obtain a feasible solution to the fuzzy transportation cost problem. In this model, the coefficient of the transportation costs and parameters is assumed to be a pentagonal fuzzy number. Furthermore, defuzzification is performed using an accuracy function. To validate the model and technique and feasibility solution, an illustrative example of the oil and gas SC is considered, providing improved results compared with existing techniques and demonstrating its ability to benefit petroleum companies is the objective of this study.