区间值Fuzzy集的生成结构

借助区间值模糊集中元素的区间指数，引入点算子，该算子将一区间值模糊集与一模糊集族联系起来，借助点算子剖析区间值模糊集的结构，用普通模糊集生成区间值模糊集，给出其两种形式的生成结构，其一是用一个普通模糊集生成一区间值模糊集，其二是两个普通模糊集共同生成区间值模糊集，文中给出的这两种形式的生成结构对拓广区间值模糊集的应用领域将是有益的。     

基于免疫进化的模糊集更新算法

动态模糊集在很多领域有着广泛的用途。在应用中,随着环境的变化,动态模糊集的更新是目前关注的一个问题,而动态模糊集如何反应环境的变化是动态模糊集更新的一个难点问题。本文提出了一只基于免疫进化的模糊更新算法,算法能够较好的体现环境的变化,使得更新后的模糊集更有利于模糊聚类的需要。     

从模糊集到直觉模糊集相似度的构造方法

直觉模糊集的相似度是直觉模糊集的一个重要研究内容。从模糊集相似度角度,提出直觉模糊集相似度的一些构造方法。基于模糊集的相似度得到直觉模糊集的隶属度与非隶属度的相似度,进而提出从模糊集相似度构造直觉模糊集相似度的方法;利用已有的模糊集相似度公式,得到了17个新的直觉模糊集相似度;通过一个例子演示新相似度在模式识别方面的应用。     

粗糙集与模糊集的比较

近年来，人们提出许多描述不确定性的方法。本文将给出粗糙集和模糊集的比较。粗糙集理论是描述模糊性和不确定性的一种新的数学工具。由于大家对模糊集的熟悉，本文不再给出模糊集的相关概念。     

高阶模糊集与半模糊树

引入了高阶模糊集与半模糊树的概念,并给出了二者之间的关系,探讨了高阶模糊集的运算及模糊度的刻划问题,得到了与通常模糊集相类的似结果。     

双枝模糊集（Ⅱ）

提出双枝模糊集Ｓ的理论，是（Ｉ）研究的继续。     

基于模糊集的稳态检验方法

数据校正之前,必须首先确定校正对象的状态,即稳态检验。校正对象的状态通常分为稳态、准稳态和动态3类。目前的稳态检验方法都是"动态"和"稳态"的二值判别模式,只能给出对象状态的定性判断,这在绝大多数实际情况下是不尽合理的。本研究基于模糊集的思想设计了一种新的稳态检验方法,不再将校正对象的状态定性的分为"动态"和"稳态"2类,而是将对象在时域上可能出现的所有状态作为一个模糊集,每一时刻的状态都对应模糊集中的一个具体元素,从而使校正对象的状态有了定量的衡量指标,进而可以显著提高判别的区分度,为数据校正策略提供更加精确的状态参考。     

凸模糊集与模糊闭集间的弱等价条件

在献[3]所定义的凸模糊集、[1]定义的模糊闭集及[2]定义的弱似凸模糊集等概念的基础上,讨论了三种模糊集间的构成关系,得到了模糊闭集构成弱似凸模糊集的等价条件,及模糊闭集构成凸模糊集的依赖条件,从而丰富了凸模糊理论。     

双枝模糊集（Ⅶ）

提出具有重域的非对称模糊集Ｓ理论,具有重域的非对称双枝模糊集简称重域非对称双枝模糊集。这些研究是〔１〕的继续。给出下列结果：１．提出一次生成重域非对称双枝模糊集Ｓ的普通－交分解定理：２．提出ｎ次生成重域非对称双枝模糊集Ｓ的普通－交分解定理：３．提出Ｓ的最大重域存在定理,最小重域存在定理。     

规范模糊集的定义、运算及性质

指出了模糊集立论中的不足及模糊集“取大取小”运算的局限性，在测度空间中定义规范模糊集概念、运算，讨论了规范模糊集的性质。     

模糊粗糙集的扩张定理

模糊粗糙集(FR)是基于知识的不确定性提出来的，由于其处理信息系统中知识的不完善、不确定问题较粗糙集和模糊集有其自身的优点，近年来模糊粗糙集理论越来越受到国际学术界的关注，文章所讨论了模糊粗糙变换的性质并用模糊粗糙变换的保并性质证明了模糊粗糙集的扩张定理。     

双枝模糊软集及其性质

将模糊软集和双枝模糊集理论相结合,给出了双枝模糊软集定义,进一步给出了双枝模糊软子集,双枝模糊软集相等的定义,规定了双枝模糊软集的交集、并集与补集的运算方法,研究了这些运算的若干性质。双枝模糊软集是一个全新的概念,有很多值得研究的地方。     

基于动态模糊集的高校图书馆网站综合评价

在高校图书馆网站综合评价过程中,很多概念既具有模糊性,又具有动态变化性。基于动态模糊集理论,提出高校图书馆网站动态模糊综合评价方法,解决图书馆网站综合评价中的动态模糊性问题,以期更客观、更科学、更准确地反映图书馆网站的综合评价结果。     

模糊粗糙集理论介绍和研究综述

回顾了粗糙集理论,引出了模糊粗糙集的产生背景,介绍了模糊粗糙集模型的一些主要概念和性质,并给出了模糊粗糙集属性重要性的定义,探讨了模糊粗糙集合的应用和发展现状.     

关于直觉模糊逻辑补算子

在文献[1]的基础上,利用区间值模糊集与直觉模糊集之间的关系,给出了两个新的直觉模糊逻辑补算子。并指出文[1]中的直觉线性补算子只是这两个新的补算子的一个特例。     

粗糙直觉模糊集的不确定性分析

基于粗糙直觉模糊集的基本概念和模糊熵的公理化定义,给出了直觉模糊集粗糙隶属函数的定义并讨论其基本性质,再利用粗糙隶属函数的直觉模糊熵,给出了粗糙直觉模糊集的不确定性度量,并讨论了度量的一些相关性质。     

用等价类模糊点对模糊集合进行刻划

在以往的献中对模糊集的刻划很多，但尚未完善，现利用模糊点、等价类对模糊集合等进行划分，得出了广义分明集合的概念；同时用等价类的划分将一个模糊集合变成分明集合进行研究，得到了广义分明集合的3个结论。     

区间值模糊参数软集及其在决策中的应用

定义了区间值模糊参数软集的概念,研究了区间值模糊参数软集的运算及运算性质。然后,给出利用区间值模糊参数软集进行决策的方法,并通过实例说明了方法的可行性。     

基于2型模糊集的模糊综合评判

利用隶属度本身具有的模糊性，详细介绍了2型模糊集，并引入了基于2型模糊集的综合评判模型，给出了应用实例。结果表明，基于2型模糊集的模糊综合评判对信息的利用率大大提高，对模糊现象的刻画也更加深刻。