模糊灰色物元空间(FHW)理论与实践——宏观复杂大系统决策方法

模糊灰色物元空间（FHW）是针对宏观复杂大系统中的决策、预测问题进行决策支持的理论方法。它以Delphi法和模糊综合评判为基础，融合了BS和K.J法的优点，综合了模糊数学、灰色系统、物元分析与可拓学等多种理论，以此理论为基础的决策支持系统已经在实际应用中取得了大量的成果。经过近20年的发展，这套理论方法在综合人工智能、复杂系统、集合论等其他学科的基础上，自身也有了长足的发展与进步。简要介绍了模糊、灰色、物元空间理论的理论体系、实际应用情况和近年来的发展和展望。     

可拓学基础理论研究的新进展

简要介绍近年可拓学研究在基础理论方面的新进展，包括可拓学的框架、基元理论、可拓集合理论和可拓逻辑等所取得的成果。     

电子商务中的Agent虚拟协商与智能决策

随着时代的发展，对商务智能化的要求与日俱增。将人工智能研究的最新成果如虚拟协商、Agent、MAS系统、可拓力、界壳论、集对分析、统一集论、智能决策支持系统、智能匹配系统等，应用于电子商务。在MAS建立过程中，提出并应用了在Vague基础上的多维加权匹配。分析了统一集论对人工智能发展的重大意义，并将其引入自动建模系统，进行了初步讨论。随后给出了Agent虚拟协商智能决策支持系统框图。     

市场智能经济控制中的统一集方法初探

将统一集与物元变换结合用于市场智能经济控制，建立了统一集智能控制模型，在此模型中把企业的始末状态抽象为可拓学中的物元，应用统一集、界壳论、模糊控制以及可拓学的方法将经济体的初始物元进行物元变换，最后得到满意的初始物元。由于统一集包容了Fuzzy set, Vague set, Extension set,SPA,FEEC等学科，将这些学科中的方法融合起来，提出统一集市场智能经济控制的初步设想，并给出几个应用实例。     

模糊灰色数量化理论应用于测试信息处理

模糊灰色数量化方法是本文提出来的一种行之有效的工程技术方法。它是在德尔菲方法的基础上,综合模糊数学、灰色系统理论、数量化理论等新兴学科的精华而发展起来的。该方法考虑了研究对象的模糊性和灰色因素,并用可拓集合将事物的定量和定性因素有机地结合起来,从而使人们在分析和处理测试等信息时,能够紧紧地抓住问题的综合特征,求得复杂问题的最佳解。     

基于图象方法的模糊推理相容系统

本文以分析模糊逻辑推理中“推论合成规则(由L.A.扎德提出)”的不相容性为出发点,提出替代它的“相容规则”系统(包括相容规则及算法)的建立及其相容性证明。又提出模糊矩阵运算的模阵图图象方法;同时发现模糊矩阵合成运算对交运算的分配律,并给出独特的图象法证明。所举实例表明,这个系统可以满足人们实际推理需要。     

基于模糊可能性测量理论零件的合格测量

在考虑零件样本不足的情况下，根据可能性理论，将零件尺寸视为模糊变量，给出了表征它的模糊约束和模糊可能性分布函数。基于模糊可能性测量理论，分析了当零件的尺寸公差带为清晰区间（普通集）和模糊允许区间（模糊集）时，测量零件合格与不合格的模糊可能性测量方法。提出了测量零件合格模糊可能性测量、零件可修复不合格模糊可能性测量和和零件不可修复不合格模糊可能性测量的计算公式，并给出了零件合格模糊可能性测量的变化规律。最后进行了实例计算。     

可拓学——研究“矛盾转化，开拓创新”的新学科

可拓学是以蔡文研究员为首的我国学者们创立的 ,研究事物的可拓性与开拓规律 ,探索矛盾转化、开拓创新方法和技术的新学科。经过可拓学研究者们多年的艰苦创业、共同奋斗 ,可拓学已初具规模 ,包括可拓论、可拓方法、可拓工程等。在理论和方法上都取得了创新性、突破性的研究成果 ,在实际应用中 ,具有多领域、多类型的成功事例。可拓学及其应用已引起国内外学术界的广泛关注 ,具有一定的影响。可拓论　可拓学的理论基础是物元理论、可拓集合理论和事元理论 ,统称为可拓论。物元理论　提出了描述事物基本元的物元概念与性质、定性与定量相结合…     

提升客户价值战略的可拓分析与评价方法研究

利用可拓学的理论和方法，通过建立可拓模型及进行可拓分析，得到企业提升客户价值的多种竞争战略，利用优度评价方法在对各种战略进行评价的基础之上，最终得到企业能够提升客户价值的较优战略。     

可拓知识库系统及其应用

知识库系统是一种专门存储、管理大量知识的机构。文章以可拓学的理论和方法为指导,提出可拓知识表示法和可拓知识库系统的特点与构架。给出了可拓知识表示的形式化语义,其基本单元是知识物元;阐述了矛盾问题求解的形式表示,其核心是问题的物元模型,通过可拓算子把不相容问题转化为相容问题;相关方式推理是可拓知识库系统推理机的特点,是传统规则推理的推广。可拓知识库采用可拓知识表示方法,是传统知识库的一个超集;可拓知识库系统由目标库、条件库、公用知识库、分类知识库、推理机与知识库管理系统组成。     

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。     

Ranking alternatives via maximizing set and minimizing set based fuzzy MCDM approach

Abstract

This work suggests a maximizing set and minimizing set based fuzzy multiple criteria decision‐making (MCDM) model, where criteria are classified into cost and benefit criteria. The final fuzzy evaluation value of each alternative is developed based on the concept of subtracting the summation of weighted normalized benefit ratings from that of weighted normalized cost ratings. Using interval arithmetic of fuzzy numbers can develop the membership functions for the final fuzzy evaluation values. Chen's maximizing set and minimizing set is then applied to defuzzify all the final fuzzy numbers for ranking alternatives. Formulas for the membership functions and ranking procedure of the final fuzzy numbers are clearly presented. The suggested method provides an extension to the fuzzy MCDM techniques available. A numerical example demonstrates the computational process of the proposed method.     

Intuitionistic fuzzy approach for enhancement of low contrast mammogram images

Mammogram image enhancement is very much necessary in diagnosing breast cancer or tumor at an early stage. Nonuniform illumination and low contrast images are commonly encountered in mammogram images. Conventional enhancement algorithms produce either some artifacts or cannot highlight minute details present in the images, particularly when dealing with mammogram images. In this article, we propose a new mammogram image enhancement scheme using Atanassov's intuitionistic fuzzy set (IFS) theory. IFS considers two uncertainties—membership and nonmembership degree apart from membership degree as in fuzzy set theory. As mammogram images are low contrast images and many of the image definitions are vague/unclear, so IFS theory may be suitable for better image enhancement. Initially, the image is transformed to an intuitionistic fuzzy image using a novel intuitionistic fuzzy generator. Hesitation degree is computed and using the hesitation degree, two membership levels are computed to form an interval type 2 fuzzy set. These two membership functions are then combined using Zadeh's fuzzy t-conorm to form a new membership function. Threshold of interval type 2 fuzzy image is obtained using restricted equivalence function. Using the threshold, modified fuzzy hyperbolization is carried out. Real data experiments demonstrate that the proposed algorithm has better performance on contrast and visual quality of the images both quantitatively and qualitatively when compared with different existing methods.     

基于Rough集理论的模糊神经网络构造方法

提出了在模糊神经网络中使用Rough集理论进行网络结构设计的方法。由于Rough集理论有强大的数值分析能力,而模糊神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度,所以通过两者的结合,可以得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型。这种网络构造方法的主要过程为：首先,利用Rough集理论对给定数据集进行规则获取;然后,根据这些规则构造模糊神经网络各层的神经元个数及相关参数初始值;最后,用BP算法迭代求出网络的各种参数,完成网络的设计。给出了一个二维非线性函数拟合的实例,进一步验证了方法的正确性。     

FMS 中加工质量检测与控制技术的研究

 介绍了一种新的变携式电子仪器用以采集加工质量数据。通过鲁棒统计,提出了一个鲁棒估计算法处理测量结果和误差。应用模糊集理论提出一个新的模糊逻辑控制器并实现了加工质量模糊自动控制。     

一种实用的自组织模糊控制器设计方法

介绍一种基于模糊智能比例因子自调整的自组织模糊控制器设计方法 ,给出这种模糊控制器与常规模糊控制器在性能指标上的比较结果 .     

模糊类知识隶属函数的管理及其软件开发

隶属函数是模糊集合理论及其应用的基本而关键的问题。本文对隶属函数这一类模糊知识进行了分析，把隶属函数作为一条针对论域X、相对参考目标Y、在某模糊等级A上、由一系列座标点连接而成的平面曲线来处理。设计和开发了隶属函数的管理软件，并以控件形式与其他模糊系统集成。详细介绍了隶属函数控件的属性和触发方法，隶属函数管理器的设计和开发，为各领域模糊分析和决策系统的开发提供了重要的工具，既有利于对已有经验知识的积累和重复使用，也可使各项模糊评价、分析或决策工作具有同一个经验基准。     

Rough Set约简与数据浓缩

讨论了以Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔ理论为工具的数据浓缩中的若干问题及方法。数据浓缩就是一种满足某种等价条件的变换，通过这种变换将繁杂且难以阅读理解或难以进一步处理的数据世界，变换为简洁且易于阅读理解或再处理的表示形式。