粗糙集代数与BR0代数

讨论粗糙集代数与BR₀代数的关系,以及由粗糙集代数构造BR₀代数的方法。借助近似代数的原子及同余关系,证明了在适当选取蕴涵算子及余运算之后,粗糙集代数就成为BR₀代数。     

基于蕴涵算子的粗糙集代数与R0-代数

讨论了粗糙集代数与R0-代数的关系以及由粗糙集代数构造R0-代数的方法。粗糙集本身具有格结构,证明了在适当选取蕴涵算子之后,粗糙集代数就成为R0-代数。     

粗糙集代数与FI代数

讨论了粗糙集代数与FI代数的关系以及由粗糙集代数构造FI代数的方法。粗糙集本身具有格结构,证明了在适当选取蕴含算子之后,粗糙集代数就成为FI代数。     

粗糙集代数与BL代数

讨论粗糙集代数与BL代数的关系以及由粗糙集代数构造BL代数的方法。粗糙集代数本身具有格结构,证明了在适当选取蕴涵算子之后,粗糙集代数就成为BL代数。     

粗代数与三值Lukasiewicz代数

在粗糙集的代数方法研究中一个重要的方面是从粗糙集的偶序对(〈下近似集,上近似集〉)表示入手,通过定义偶序对的基本运算,从而构造出相应粗代数,并寻找能抽象表示偶序对性质的一般代数结构.其中最有影响的粗代数分别是粗双Stone代数、近似空间代数和粗Nelson代数,它们对应的一般代数分别是正则双Stone代数、预粗代数和半简单Nelson代数.文章证明了这三种粗代数都可以化为三值Lukasiewicz代数,从而将它们统一到了三值Lukasiewicz代数的框架下.并在此基础上,更直接地证明了一个近似空间中的所有粗糙集可构成一个三值Lukasiewicz代数.最后给出一个实例,说明了从一个信息系统得到其对应三值Lukasiewicz代数的过程.     

基础R0_代数的正规MP-滤子和布尔MP-滤子

BR0-代数是MV-代数和R0-代数的共同基础,论文引入了BR0-代数的正规MP-滤子和布尔MP-滤子,讨论了他们之间的关系,给出它们的特征性质,并且给出了刻画正规BR0-代数的特征定理。     

粗糙集代数与蕴涵格

在粗糙集的代数刻画方面,一个重要方法是在偶序对〈R（X）,R（X）〉构成的集合中通过定义基本运算寻找刻画偶序对所成集合的代数结构。其中,最有影响的代数结构是正则双Stone代数和Nelson代数。本文从偶序对〈T（X）,R（X）〉构成的集合入手,通过定义蕴涵运算证明了偶序对〈R（X）,R（X）〉所成集合构成蕴涵格,讨论了粗蕴涵格与
正则双Stone代数的关系。本文的讨论可为粗糙逻辑和粗糙推理奠定基础。     

多粒化的粗糙集代数

众所周知,一个粗糙集代数是由一个集合代数加上一对近似算子构成的。一方面 ,在公理化的方法下对经典的多粒化粗糙集代数系统进行了讨论,可知经典的粗糙集代数没有很好的性质;另一方面,给出了单调等价关系的定义,并给出了基于单调等价关系的多粒化近似算子的概念,在此基础上讨论了粗糙集代数的性质,并得到了诸多结果。     

粗代数研究

在粗糙集的代数方法研究中,一个重要的方面是从粗糙集的偶序对((下近似集,上近似集()表示入手,通过定义偶序对的基本运算,从而构造出相应粗代数,并寻找能够抽象刻画偶序对性质的一般代数结构.其中最有影响的粗代数分别是粗双Stone代数、粗Nelson代数和近似空间代数,它们对应的一般代数结构分别是正则双Stone代数、半简单Nelson代数和预粗代数.通过建立这些粗代数中算子之间的联系,证明了:(a) 近似空间代数可转化为半简单Nelson代数和正则双Stone代数;(b) 粗Nelson代数可转化为预粗代数和正则双Stone代数;(c) 粗双Stone代数可化为预粗代数和半简单Nelson代数,从而将3个不同角度的研究统一了起来.     

粗糙集与BCK代数

粗糙集的代数刻画是粗糙集理论中研究的一个重要方向,在偶序对[R(X),R(X)]构成的集合中定义了二元运算[*],证明了序偶对构成的集合构成了一个有界BCK代数,给出了基本的性质,为粗糙逻辑和粗糙推理奠定了基础。     

非交换BR0-代数与其上的Quantale

提出非交换BR₀-代数的概念,然后讨论了在完备非交换BR₀-代数和完备BR₀-代数上的Quantale性质,最后得出完备Boole代数、完备MV代数、完备R₀-代数以及完备BR₀-代数都是可换的Girard quantales的结论。     

BR0代数的关联MP滤子和布尔MP滤子

引入BR0代数的关联胛滤子。研究它的特征,证明如下主要结果：F是关联脚滤子,当且仅当F是布尔仰滤子。从而BR0代数成为Boole代数的充要条件是每个胛滤子均为布尔胛滤子或关联肿滤子。     

BR_0代数中的次极大滤子

首先在BR0代数M中引入滤子,然后又给出了M中次极大滤子的概念,并讨论了它的性质,得到了BR0代数中的每个滤子都可表示为一些次极大滤子的交的结果。特别地,在满足滤子降链条件的BR0代数中,每个滤子都可表示为有限个次极大滤子的交。     

三值乘积逻辑系统Π3中的随机化研究

利用赋值集的随机化方法,在三值乘积逻辑∏₃提出了公式的随机真度,证明了所有公式的随机真度之集在[0,1]中没有孤立点;给出了两公式间的D_∏3-相似度与伪距离的概念,并建立了D_∏3-逻辑度量空间,证明了此空间没有孤立点。     

参数LP系统的三I算法与α-三I算法

给出了连续三角模族T_(p-L)及其伴随蕴涵算子族R_(p-L)的定义,并且给出了逻辑系统LP的定义;证明了逻辑系统LP与逻辑系统L的等价性,在此基础上给出了基于蕴涵算子族R_(p-L)的三I算法与α-三I算法。     

基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理α-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模型及FMT模型的α-三I约束算法。     

R0代数中的模糊正规滤子

在R₀代数中引入模糊正规滤子的概念,给出其充要条件,得到了模糊正规滤子的扩张性质,讨论了模糊正规滤子与模糊滤子、截集之间的关系,最后,用模糊正规滤子刻画了正规R₀代数M和正规商R₀代数M/f。     

基于含参数蕴涵算子族L-λ -R0的三I支持算法 ——仅就FMP模型进行讨论

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模型的三I支持算法、α-三I支持算法。     

参数IIP系统的三I算法与α-三I算法

证明了系统IIP是基于连续三角模族T_p-II及其伴随蕴涵算子族R_p-II的逻辑系统,并证明了系统IIP与系统II是等价的。在此基础上给出了基于蕴涵算子族R_p-II的三I算法与α-三I算法,这将有助于提高模糊推理的可靠性。