语言真值直觉模糊逻辑的知识推理

针对格蕴涵代数、直觉模糊集及知识表示、基于语言真值直觉模糊代数的相关性质及运算方法,提出了六元语言真值直觉模糊代数的相关逻辑性质,并在六元语言真值直觉模糊知识表示的基础上,将模糊推理的CRI方法进行扩展,研究得出了六元语言真值直觉模糊推理的方法即6LTV-CRI算法。而后将直觉模糊推理与六元语言真值直觉模糊推理方法进行对比分析,验证了6LTV-CRI推理算法的合理性,并分析了其优缺点。     

语言真值直觉模糊命题逻辑系统的推理规则

提出了一种基于语言真值直觉模糊代数的直觉模糊命题逻辑系统。基于语言真值格蕴涵代数生成语言真值直觉模糊代数,可同时处理具有可比性或不可比性信息。该方法可以同时处理不确定性问题的正面证据和反面证据。研究了语言真值直觉模糊命题逻辑系统LP(S)的性质,得到了其公理及推理规则,也获得了LP(S)中的证明与定理。实例说明,该方法在处理同时具有可比性和不可比性的直觉模糊决策问题中更灵活、更有效。     

复合模糊命题的弱逻辑关系及其运算方法

对模糊专家系统中的复合模糊命题的真值计算方法进行探讨,从实际应用中总结出复合模糊命题中的子命题之间所具有多种逻辑关系,诸如合联关系、析取关系、加权平均关系和弱逻辑关系,其中弱逻辑关系是笔者开发模糊专家系统时根据实际情况首次提出的一种新的逻辑关系,并总结出复合模糊命题的各种真值计算方法的适用范围。进而提出处理弱逻辑关系的方法,最后将弱逻辑关系与其它逻辑关系作比较。     

基于中介真值度量的模糊综合评判

中介逻辑是一种以清晰的和模糊的事物为研究对象的非经典逻辑系统。基于中介逻辑与距离测度,以中介真值程度函数为工具,建立了模糊评判矩阵,并综合评判因素中肯定信息与否定信息的真值程度确立评判指数,进而以评判指数作为总体评判的数量依据,对评判对象进行比较,从而建立了一种新的模糊评判模型;并讨论了它在一个具体的模糊评判实例中的应用。     

加权模糊逻辑及其广泛应用

本文引进了一种加权逻辑演算,在这种逻辑中,合取式的真度是各子式的真度之加权累加和,这与传统逻辑中合取式只要有一项子式为假全式就假的定义不同。因此它很适用于不完全知识和模糊知识的推理,也可用在复杂对象的模糊检索或模糊匹配中,具有广泛的实际应用,文中列举了一些实例以说明如何运用加权逻辑。     

加权模糊逻辑及其应用

推理的不确定性是人类思维的重要特征之一。如何正确而合理地反映这一特征是ＡＩ系统的一个重要研究课题。本文基于模糊逻辑理论，提出了加权模糊逻辑，并描述了若干应用实例。     

加权模糊逻辑的研究

本文首先指出用累加模型处理加权模糊逻辑的缺点，然后讨论处理加权模糊逻辑所应满足的若干约束。在此基础之上，给出处理加权模糊逻辑的相对权重模型。     

基于蕴涵度和蕴涵率的蕴涵型命题真值求法

文章通过分析蕴涵型复合命题的真假涵义,并引入蕴涵度和蕴涵率两种度量,而得到了一种关于蕴涵型复合命题的真值计算新方法,即支命题之间的实际蕴涵度或蕴涵率对复合命题中描述蕴涵关系特征的语言值的符合度就是该复合命题的真值。该方法统一了确定性和不确定性蕴涵型复合命题的真值求法,填补了不确定性蕴涵型复合命题真值计算的空白,因而将在机器推理特别是不确定性推理中发挥重要作用。     

命题模糊逻辑系统中有限理论的弱相容度

推广了命题模糊逻辑系统中有限理论相容性的概念。以理论Г是否同时推出命题A和命题┐A为基准点引进了有限理论弱相容度的新概念,讨论了其性质,并给出了判定它大小的一系列准则。     

基于TOPSIS的语言真值直觉模糊多属性决策

针对具有模糊语言值信息的多属性决策问题,结合传统的TOPSIS方法,提出了基于TOPSIS的语言真值直觉模糊多属性决策方法。在语言真值直觉模糊代数的基础上,用语言真值直觉模糊对来表达既有可比的又有不可比的模糊语言值信息,给出了语言真值直觉模糊对之间的归一化距离算法,并讨论了其相关性质。提出了语言真值直觉模糊正、负理想点,通过计算各方案属性值与正、负理想点之间的距离,得到各方案与理想点之间的相对贴近度,并根据相对贴近度的排序结果得到最优方案。实例说明该决策方法的合理性和有效性。     

基于中介逻辑的模糊知识表示及应用

本文基于中介逻辑理论,在知识描述中区分知识的“矛盾”与“对立”,肯定对立的模糊概念之间存在中介对象（中介概念）,将矛盾否定与对立否定运用于知识表示中;并 以一金融决策实际问题为例,采用距离比率函数为模糊谓词表达式赋予属于[0,1]区间的真值,结合中介谓词逻辑的无穷值语义模型与具体情形,给出了模型中变量（取值的的一种确定方法及其意义,最后通过一具体实例讨论了模糊知识推理。     

基于模糊卡尔曼滤波的信息融合算法

应用自适应模糊逻辑系统（AFLS）原理,研究了一种基于卡尔曼滤波器的信息融合算法;AFLS通过在线监视融合数据新息是否为零均值白噪音,然后根据模糊规则调整融合滤波器的指数加权值,从而保证了滤波器的最优估计性能;仿真结果证明该方法在高噪声环境中具有良好的信息融合能力,能有效跟踪研究对象的状态变化。     

A New Criterion for Comparing Fuzzy Logics for Uncertain Reasoning

A new criterion is introduced for judging the suitability of various fuzzy logics for practical uncertain reasoning in a probabilistic world and the relationship of this criterion to several established criteria, and its consequences for truth functional belief, are investigated.     

Multiple Fuzzy Relation and Its Application to Coupled Fuzzy Control

Using semi‐tensor product (STP) of matrix, this paper investigates the fuzzy relation of multiple fuzzy and uses this to design coupled fuzzy control is designed. First of all, under the assumption that the universe of discourse is finite, a fuzzy logical variable can be expressed as a vector, which unifies the expression of elements, subsets, and fuzzy subsets of a universe of discourse. Then, the matrix expression of set mappings is naturally extended to fuzzy sets. Second, based on STP, logic‐based matrix addition and product are proposed. These are particulary useful for the calculation of compounded fuzzy relations. Third, a dual fuzzy structure is introduced, which assures the finiteness of the universe of discourse, and is used for fuzzification and defuzzification. Finally, using the results obtained, a new technique is developed to design a coupled fuzzy controller for multi‐input multi‐output (MIMO) systems with coupled multiple fuzzy relations.     

模糊推理算法及信息不确定条件下的诊断应用

针对系统动态特征信息的随机性、模糊性和不完备性，借助模糊数学理论的逻辑推理方法，构造一种可实现农作物病虫害模糊推理诊断模型，给出在已知症状信息条件下的求解算法。仿真算例表明，模糊逻辑推理诊断模型及算法能够有效完成农作物病虫害在多因素、多症状及症状信息不完备条件下的诊断推理，具有一定智能化程度、简单实用等主要技术特点，表现出一定的诊断可靠性。     

复合模糊命题中基于弱逻辑的拟三角模算子研究

修正了f范数的概念,指出了符合弱逻辑关系的算子实际上是一种拟三角模算子中的Uninorm算子,接着给出了严格弱逻辑关系的拟三角模算子概念,在提出概念时,考虑了多维、基于单一数值和基于区间值以及加权的情况,并证明了符合弱逻辑关系的连续拟三角模算子是不存在的;给出了弱逻辑拟三角模算子的具体形式,给出了具体的四类弱逻辑关系的拟三角模算子,讨论了它们的性质,并进行了比较;定义了评价算子的边缘性测度和敏感性测度,对各算子进行了对比和评价.结果表明,文中给出的弱逻辑拟三角模算子可以在不同应用背景下,有效地处理不同类型的复合模糊命题真值运算,也可以在其它的模糊系统中有效处理多个模糊子集之间的聚集运算.     

微粒群多元最优信息的模糊自适应规划算法

在静态的微粒群多元最优信息规划模式的基础上，提出了微粒群多元最优信息的模糊自适应规划算法．该算法将模糊逻辑引入微粒群多元最优分布状态的动态规划，以实现多元最优信息间规划比例在寻优过程中的自适应调节，从而能够更大程度地改善其总体寻优性能．以最优和次最优分布信息的规划为例，构造了一种基于单变量两维状态输入模糊控制结构的微粒群模糊自适应规划引导器，并加以仿真计算．     

Fuzzy Conditional Probability Relations and their Applications in Fuzzy Information Systems

In our real-world applications, data may be imprecise in which levels or degrees of preciseness of data are intuitively different. In this case, fuzzy set expressions are considered as an alternative to represent the imprecise data. In general, the degree of similarity relationship between two fuzzy (imprecise) data in real-world applications may not necessarily be symmetric or transitive. In order to provide such a degree of similarity between two fuzzy data, we introduced the fuzzy conditional probability relation. The concept of a fuzzy conditional probability relation may be considered as a concrete example of weak similarity relation which in turn is a special type of fuzzy binary relation generalizing similarity relation. Two important applications concerning the application of Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) in the presence of a fuzzy data table (usually called fuzzy information system), namely removing redundant objects and recognizing partial or total dependency of (domain) attributes, are considered induced by the fuzzy conditional probability relation. Here, the fuzzy information system contains precise as well as imprecise data (fuzzy values) about objects of interest characterized by some attributes. Related to the dependency of attributes, we introduce the fuzzy functional dependency that satisfies Armstrongs Axioms. In addition, we also discuss some interesting applications such as approximate data reduction and projection, approximate data querying and approximate joining in order to extend the query system.