直觉区间值模糊集的σ-熵、σ-距离测度和σ-相似测度

σ-度量和弱σ-度量是模糊信息度量的重要概念。熵、距离测度和相似测度是σ-度量和弱σ-度量的特例。在直觉区间值模糊集定义的基础上,给出了σ-熵和弱σ-熵、σ-距离测度和弱σ-距离测度、σ-相似测度和弱σ-相似测度的定义与性质,并讨论了它们之间的关系。     

逻辑系统L*中公式的Γ-演绎真度理论

在命题逻辑系统L*中引入了公式的Γ-演绎真度概念,研究了Γ-演绎真度的若干特征性质,并给出了真度推理规则。     

Vague关系的α-分解

提出了Vague关系R是可α-分解的概念。得到Vague关系R是可α-分解的两个等价刻画。在Vague关系R是可α-分解时,分别给出了使R=AαB成立的A与B的解集。     

基于蕴涵算子族Lλ0λG的反向α-三I约束算法

提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向α-三I约束算法。     

基于蕴涵算子族Lλ0λG的反向α-三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向α-三I支持算法。     

一类蕴涵算子下的支持度及α-三I算法

研究了基于正则蕴涵算子G-λ-R0模糊推理的三I算法的支持度理论,分析了支持度的性质,给出了α-三I算法的FMP（FMT）下（上）确界的计算公式。     

二值命题逻辑中基于信息限制的随机真度

以随机真度为基础,提出了二值命题逻辑中公式的在有限信息Γ限制下的随机真度概念。以此为基础定义了公式的Γ-限制随机相似度和Γ-限制随机伪距离,得到了在有限信息Γ限制下公式到理论结论集的Γ-限制随机伪距离的Γ-限制随机真度表示式,为二值命题逻辑中基于有限信息限制的近似推理的随机化研究提供数值化工具。     

逻辑系统L*中基于Г-演绎真度的近似推理

在逻辑系统L*中引入了公式Γ-演绎真度的概念,在Γ-演绎真度的基础上,定义了Γ-演绎相似度与伪距离,并讨论了它的一些基本性质。接着在逻辑系统L*中定义了3种不同类型的近似推理模式,对Γ-演绎真度的3种不同类型的近似推理模式之间的关系进行了详细的研究,结果表明这3种不同类型近似推理模式是等价的。通过对这些理论的研究,为进一步研究基于Γ-演绎真度的发散度、相容度和近似推理奠定了良好的基础。     

基于蕴涵算子族的模糊推理的FMP三I约束算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-R₀的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R₀给出了模糊推理的FMP模型的α-三I约束算法、三I约束算法,并说明其现实意义。     

模糊λ商空间研究

把模糊商空间理论推广为模糊λ商空间理论,证明论域上的一个模糊等价关系一一对应于λ商空间上的一个归一化等腰距离函数;给定一个λ截关系序列,则唯一确定一个模糊等价关系。给出模糊λ商空间的定义,并讨论其性质,引入模糊λ商空间族来求解模糊问题。     

修正的Gödel逻辑系统中子代数的广义重言式理论

将修正的Gödel逻辑系统中的广义重言式理论进行推广,讨论其序稠密子代数的广义重言式理论,并利用可达广义重言式概念和α-矛盾式概念在G的序稠密子代数中给出F（S）关于┐同余的一个分划.     

解释模型类理论及其极小三I-算法

首先在多类（many-sorted）一阶形式系统Lukms、Gödms,∏ms和L^*ms中通过引入多类一阶模糊语言Lms的解释模型类及基于解释模型类的α-逻辑有效公式的概念,建立了多类一阶模糊语言的解释模型类理论;然后,基于上述理论探讨了模糊推理算法（CRI及三I算法）与其理论Г-推理的关系,从而进一步奠定了模糊推理的理论基础,同时得到一种新型的模糊推理算法,称为极小三I算法。     

一类Vague集间的相似度量

研究了Vague值的（α,β） 扩展的性质,提出一类基于这种扩展的Vague集间的相似度量。在模式识别中的应用实例表明这类公式是实用的。     

基于新的网格存优策略的多目标归档算法

网格方法被多个进化算法用来保持解集的分布性。基于ε支配概念的ε-MOEA本质上也是基于网格策略的。虽然ε-MOEA通常情况下都能在算法性能的各方面之间取得较为合理的折衷,但是由于其存在固有缺陷,很多时候表现出不容忽视的问题——当PF_true对某一维的变化率在该维不同区域的差异较大时,解集中边界个体或代表性个体丢失——严重影响解集的分布性。针对这一问题,定义了一种新的δ支配概念和虚拟“最优点”的概念,提出了一种新的网格存优策略,并将之应用于更新进化多目标归档算法的归档集。实验结果显示,基于新的存优策略的进化多目标归档算法（δ-MOEA）具有良好的性能,尤其在分布性方面比NSGA2和ε-MOEA好得多。     

Goguen命题逻辑系统公理化扩张的Γ-k真度理论及性质

本文首先对n值Goguen命题逻辑进行公理化扩张,Goguen_~,△,记为Π_~,△.利用公式的诱导函数给出公式在k（k任取~或△）连接词下相对于局部有限理论Γ的Γ-k真度的定义;讨论了Π_~,△中Γ-k真度的MP规则、HS规则等相关性质;最后,在Π_~,△中定义了两公式间的Γ-k相似度与Γ-k伪距离,得到了公式在连接词下相对于局部有限理论Γ的Γ-k相似度与Γ-k伪距离所具有的一些良好性质.     

基于Jerk的常增益目标跟踪及其自适应算法

针对目前高机动目标跟踪的Jerk模型存在计算复杂度高和α-β-γ模型须预先估计过程噪声标准偏差的不足,提出了一种基于Jerk模型的常增益滤波算法：自适应的α-β-γ-δ模型,并从理论上推导出了上述新模型中α、β、γ和δ的计算公式。对一种典型的目标机动形式进行了Monte Carlo仿真,结果表明了新算法对于解决机动目标跟踪问题的有效性,且运算量远远小于Jerk模型算法。     

二值命题逻辑中基于条件真度的近似推理

以公式真度为基础,给出了二值命题逻辑中基于条件真度的逻辑度量的真度表示式,提出了两类在信息Г下的误差不大于ε结论模式,证明了两类结论模式的等价性,并讨论了基于条件真度和真度的近似推理及其关系问题。     

命题逻辑中条件概率真度的相似度及伪距离

通过引入赋值密度函数、边缘密度函数等概念给出了连续值命题逻辑系统中公式条件概率真度的定义,并得到了一些条件概率真度的推理规则;给出了3种相似度的概念,讨论了其性质及关系;定义了3种伪距离,确定了三者之间的比例关系,为推理程度的数值化提供了可靠的依据。     

蕴涵算子族G-λ-0的支持度与三I算法

首先给出了一个新的蕴涵算子族G-λ-0（λ∈[0,1]）;然后,研究了基于蕴涵算子族G-λ-0的支持度理论;最后,给出了基于蕴涵算子族G-λ-0的三I支持算法。     

逻辑系统Gn中理论的真度概念及其应用

首次在命题逻辑系统中引入理论的真度概念,使得真度的概念由公式的真度推广为公式集的真度,从而简化了发散度的概念;在逻辑系统G_n中讨论了理论Γ1、Γ2和Γ1∪Γ2的真度、相容度和发散度之间的关系。