泛逻辑泛运算模型之间的关系*

研究泛逻辑的泛与运算模型、泛或运算模型与模糊非之间的关系。证明了零级泛与运算模型T(x,y,h)、零级泛或运算模型S(x, y, h)与强非N(x)=1-x形成De Morgan三元组,当h∈(0, 0.75), 零级泛或运算S(x, y, h)=(min(xm+ym, 1))1/m, N(x)=(1-xm)1/m时, T, S, N形成一个强De Morgan三元组。进一步证明了一级泛与运算模型T(x, y, h, k)、一级泛或运算模型S(x, y, h, k)与N(x)=(1-xn)1/n满足De Morgan定律;特别当h∈(0, 075), 一级泛或运算模型S(x, y, h, k)=(min(xnm+ynm, 1))1/nm, N(x)=(1-xnm)1/nm时, T, S, N形成一个强De Morgan三元组。     

基于零级N/T泛数完整簇的概率逻辑算子的研究

在人工智能中不确定性理论、主观Bayes方法、证据理论等都是基于概率论的.但是,这些不确定性推理方法仅仅是基于概率,而不能真正实现逻辑框架内的概率逻辑不确定推理,产生这种现象的主要原因是概率逻辑自身存在着缺陷.按照泛逻辑学的生成规则,基于零级N/T/S范数完整簇从泛逻辑学的角度来构造概率逻辑算子.结果表明概率逻辑是能够在泛逻辑学的框架内进行柔性化的,是命题泛逻辑在h=0.75时的一种特例.     

基于一类严格三角范数的命题逻辑

剩余模糊逻辑演算与连续三角范数是紧密相关的,三角范数是合取联结词的真值函数,三角范数的剩余是蕴涵联结词的真值函数. 在这些逻辑中,非运算都是由蕴涵和真值常量0定义的,即(→)P∶P→0-.在本文中,我们引入一种具有对合性质的强非运算联结词"～"和投影联结词"Δ",证明基于严格泛与运算模型T(x,y,h)(h∈(0.75,1))的命题演算逻辑PC(T)系统是基本严格模糊逻辑SBL;PC(T)～是基本严格模糊逻辑SBL的扩张SBL～.     

基于幂零泛与运算模型的命题模糊逻辑

本文讨论了泛与运算模型T(x，y．h)(h∈(o，0．75))的一些性质；证明了泛与运算模型T(x,y,h)(h∈(0，O.75))是一个幂零三角范数；而且泛与运算模型T(x，y．h)(h∈(0，0．75))与泛蕴涵运算模型，(x，y，h)(h∈(0，0.75))是一个伴随对；进一步证明了([0，1].∨，∧．*，→．0，1)作成一个MV-代数。给出了基于幂零泛与运算模型T(x，y,h)(h∈(0，0.75))的模糊命题演算系统PC(T),证明了此命题演算系统与Lukasiewicz逻辑命题演算系统是等价的。     

基于零级泛与运算的谓词形式系统及其完备性

泛逻辑是在研究柔性世界逻辑规律时发现的一个新的连续值的逻辑体系,它通过引入广义相关性和广义自相关性刻画命题之间的相互关系.本文主要解决基于零级泛与运算的一阶谓词演算形式系统(V)ULh∈(0,1]的完备性.通过引入全称量词和存在量词,建立与命题形式系统ULh∈(0,1]相对应的一阶谓词形式系统(V)ULh∈(0.1],并证明其完备性定理.从而得到系统(V)ULh∈(0,1]的语义和语构是和谐的.     

正态分布参量的广义自相关性

在随机系统中，许多参数都服从正态分布。文章在泛逻辑N范数和广义自相关性概念的基础上，研完了正态分布参量的广义自相关性，给出了正态分布参量的N范数、N性生成元，建立了分布函数F(x)与广义自相关性系数k之间的重要关系式，通过实例说明了k值的求解过程，这有助于加速泛逻辑在不确定性推理中的应用。     

泛逻辑的一级泛运算模型的代数性质

论文讨论泛逻辑的一级泛运算模型的基本代数性质。证明了T(x,y,h,k)(h∈(0,0.75),k∈(0,1))是幂零的阿基米德型三角范数,T(x,y,h,k)(h∈(0.75,1),k∈(0,1))是严格的阿基米德型三角范数;泛与运算模型与泛蕴涵运算模型形成一个伴随对。当h∈(0,0.75),k∈(0,1)时,有界格(眼0,1演,∨,∧,觹,→,0,1)做成一个MV-代数;当h∈(0.75,1),k∈(0,1)时,有界格(眼0,1演,∨,∧,觹,→,0,1)做成一个乘积代数。进一步,给出了一级泛与运算模型与泛或运算模型的加性生成元与乘性生成元。     

基于Schweizer算子簇的柔性概率逻辑算子的研究

Schweizer算子簇是泛逻辑学研究零级非相容T/S范数完整簇的数学基础,由它构造的与/或运算具有连续单调可变性.基于Schweizer算子簇构造的概率逻辑算子,既可满足概率测度的基本公理,又可实现概率逻辑运算的连续单调可变.     

基于泛逻辑学的柔性命题逻辑研究

现有的数理逻辑是刚性逻辑，不能满足研究不确定性问题的需要．概率测度是研究不确定性问题的重要数学工具．但作为概率推理理论基础的概率逻辑发展不够成熟，影响了它在不确定性推理中的广泛应用．本文第二作者在探索包含确定性和各种不确定性的现实世界逻辑规律的基础上．建立一个包容刚性逻辑和柔性逻辑的命题泛逻辑学体系．本文利用这一研究成果，对命题概率逻辑进行了探讨．     

泛组合运算模型研究

泛逻辑学是在模糊逻辑的基础上,分析命题之间关系的连续可变性。提出了“广义相关性”和“广义自相关性”两个重要的概念,将命题连接词运算模型定义为由相关性所控制的算子簇,实现了命题连接词运算模型的柔性化。其中泛组合运算模型是为了满足连续值逻辑中综合决策的需求而提出的。目前仅有二元模型,在实际应用中迫切需要多元模型。但由于泛组合问题的复杂度随着“元”的个数增加而急剧增大,其设计有一定的难度。提出了多元泛组合运算模型和生成元加权零级泛组合运算模型,从而不仅满足了应用中多元综合决策的要求,还进一步完善了泛逻辑学中的命题连接词理论。