Fuzzy半导集算子与Fuzzy导集算子

对分明集Χ，给出了半导集算子与导集算子的概念，然后在ＩΧ上引入了Ｆｕｚｚｙ半导集算子与Ｆｕｚｙ导集算子的概念，研究了它们的性质，讨论了它们与拓扑间的关系。     

Fuzzy半导集算子与Fuzzy导集算子

对分明集Ｘ，给出了半导集算子与导集算子的概念，然后在Ｉ＾Ｘ上引入了Ｆｕｚｚｙ半导集算子与Ｆｕｚｚｙ导集算子的概念，研究了它们的性质，讨论了它们与拓间的关系。     

Fuzzy拓扑空间中的强聚点与强导集

在Ｆｕｚｚｙ拓扑空间中,引入了强聚点与强导集的概念,讨论了它们与聚点,导集的关系。     

模糊双拓扑空间的连通性

本文是关于模糊双拓扑空间理论研究的继续，首先给出了模糊双拓扑空间的分离集的概念，在此基础上，引入连通性的定义，并对其作了较为系统的讨论，得到了许多良好的结论。     

模糊全有界集

文章对模糊拓扑线性空间的模糊λ－全有界集及模糊全有界集进行了比较深入的研究,得到了它们的一些重要性质。特别地,给出了模糊全有界集的一类结构定理。     

模糊全有界集

文章对模糊拓扑线性空间中的模糊λ-全有界集及模糊全有界集进行厂比较深入的研究,得到了它们的一些重要性质。特别地,给出厂模糊（λ-）全有界集的一类结构定理.     

模糊最大集与极大集的关系研究

利用模糊逻辑工具给出模糊最大集与模糊极大集的定义.用截集间的关系证明了模糊集之间的关系,得出自反条件下模糊极大集包含模糊最大集,自反、完全条件下模糊极大集与模糊最大集相等.给出反例指出在S完全或传递条件下模糊最大集与模糊极大集并不相等.     

GIS中模糊区域拓扑关系形式化描述

空间区域的拓扑关系是G IS中空间要素间最基本也是最重要的关系之一,空间区域被抽象概括为G IS中的空间目标时不可避免地会带有模糊性.为了描述模糊区域间的拓扑关系,在四交差模型基础上,利用Rough集这个强大的数学工具构建了适合于描述确定与模糊区域或两个模糊区域间拓扑空间关系的形式化模型.     

自反传递粗集中近似算子与拓扑算子的复合

在内部算子、闭包算子和近似算子概念的基础上，研究了内部算子、闭包算子与自反传递粗集中近似算子的复合以及交叉复合，得到了它们之间的一些关系．     

直觉对偶犹豫模糊集的集结算子及其应用

在对偶犹豫模糊集与直觉模糊集的基础上,提出了直觉对偶犹豫模糊集的概念和基本运算,构造了直觉对偶犹豫模糊集的算术加权平均集结算子和几何加权平均算子,并考虑有序和广义的情况,分别给出相对应的公式。同时针对某些算子的特殊性质,给出了详细描述和证明。针对模糊集的多属性群决策问题,提出了一种新的基于直觉对偶犹豫模糊集的集结算子的多属性群决策方法,通过一个实例说明了该方法的实用性和有效性。     

模糊半闭包算子

本文是文[1]的继续,在文[1]的半开集和半闭包集意义下,定义了Fuzzy半闭包和半内部,得到了半闭包算子在散集族中的一个有趣性质,此外,借助上述两种算子,给出了若干个Fuzzy映射的刻划。     

模糊关系的运算与其传递闭包算子

通过模糊关系的相关性质,探讨了模糊关系乘积运算的性质,得出模糊关系组成的集合空间的数学结构分别是幺半群、序半群及格;然后探讨了模糊等价关系、模糊关系传递闭包算子的相关性质及它们之间的关系.     

模糊集合(二)

模糊集合（二）陈大为（黑龙江水利高等专科学校）模糊集还存在其他形式的代数系统，常用的有（Ｆ（Ｘ），＋∧，·，Ｃ）和（Ｆ（Ｘ），，·○，Ｃ）定义２．２设Ａ，Ｂ∈Ｆ（Ｘ），则（１）Ａ＋∧Ｂ（Ａ＋∧Ｂ）（ｘ）＝Ａ（ｘ）＋Ｂ（ｘ）－Ａ（ｘ）·Ｂ（ｘ），?..     

基于多核粒化的模糊粗糙计算模型

传统的单核粒化粗糙集模型没有考虑不同粒化关系的相互影响. 为解决这一问题, 提出了基于多核粒化的模糊粗糙计算模型. 以一族核关系构成的多粒度空间为研究对象, 将乐观和悲观粗糙集模型拓展到多核空间, 定义了基于S-T算子的多核下、上近似算子. 给出了基于多核粒化粗糙逼近的属性选择算法. 实验结果验证了不同核粒化关系之间"求同存异"和"求同排异"的相互作用.     

Fuzzy拓扑学错了

本文运用《新模糊集合理论》和《清晰集》中的理论指出了Fuzzy拓扑学存在的问题,并且给出清晰拓扑空间的概念,用以代替模糊拓扑空间。     

一种粗糙模糊神经网络识别器及其应用

结合粗糙集和模糊神经网络提出了一种粗糙模糊神经网络识别器的模型.该模型根据粗糙集理论对训练样本进行建立决策表、离散决策表、约简决策表、提取分类规则等推理过程设计.粗糙模糊神经网络识别器的输入层、两个隐含层、输出层的神经元个数分别根据决策表的约简结果、离散结果和分类规则、决策属性决定.将该识别器用于车牌字符识别,实验表明:该方法比粗糙集规则匹配识别方法识别率提高了18%,比BP神经网络识别方法识别率提高了2.7%.     

模糊诱导有序加权平均算子

给出了诱导有序加权平均算子的矩阵表示,在此基础上提出了模糊诱导有序加权平均算子,讨论了模糊诱导有序加权平均算子的相关性质,并将模糊诱导有序加权平均算子用于一个投资决策实例分析中。     

模糊诱导有序加权平均算子

给出了诱导有序加权平均算子的矩阵表示,在此基础上提出了模糊诱导有序加权平均算子,讨论了模糊诱导有序加权平均算子的相关性质,并将模糊诱导有序加权平均算子用于一个投资决策实例分析中。