基于区间距和区间侧距的初等关联函数构造

可拓集合是可拓论的三大支柱之一．关联函数是可拓集合的核心,是可拓学的定量化工具．由于系统的复杂性和事物信息的不确定性,使得人们难以获取事物有关特征的精确量值,因而难以建立精确的关联函数．基于此,在提出区间距、区间侧距和区间位值等概念的基础上,探讨了有关性质,并分别构造基于区间距和区间侧距的区间型初等关联函数的计算公式,获得一些性质,较好地解决了非精确基元的定量化问题,是精确初等关联函数的拓展．该方法与前有关工作相比,具有结论简单明确、易于操作等特点．区间型初等关联函数的提出为人们对不精确基元进行可拓分析和评价提供了有效的工具．     

可拓集合与关联函数

研究了可拓集合与关联函数，提出了可拓集合的代数和概念及确定关联函数的两种常用方法     

空间环型区域上的关联函数

本文利用锥函数方法，给出空间环型区域上关联函数的一种计算方法。     

空间环型区域上的关联函数

本文利用锥函数方法，给出空间环型区域上关联函数的一种计算方法。     

可拓集与关联函数空间

本文对可拓集进行研究，在此基础上提出了关联函数空间Ω（Ｘ↑￣）的概念，分析了Ω（Ｘ↑￣）的特点，得到了关于λ（ｘ）乘积定理，λｉ（ｘ）组合定理和符号乘积定理等主要结果，并给出了两个例子。     

区域论域上的区域可拓集合及其关联函数

在控制、信息、决策等领域中 ,由于测量、计算所带来的数据误差和信息不完全性 ,使数据不完全 ,设这些因素可能造成关联函数的量值为一区间 ,将区间可拓集合进行推广并引入了区域可拓集合的概念 ,同时引入点与区域之距、区域与区域之距的概念。在此基础上 ,定义了区域位值 ,并构造区域关于区域套的关联函数。研究了区域与区域套的位值、区域的关联函数为区间数时 ,区域论域上的可拓集合理论 ,并将可拓集合只限于实轴拓展到空间的区域。同时探讨了一类满足一定条件的区域的关联函数的构造及其性质。在可拓集合理论中 ,如何在量化过程中构造关联函数仍是有待进一步探讨的课题     

可拓集与关联函数空间

本文对可拓集进行研究，在此基础上提出了关联函数空间Ω（Ｘ）的概念，分析了Ω（Ｘ）的特点，得到了关于λ（ｘ）乘积定理，λ＿ｉ（ｘ）组合定理和符号乘积定理等主要结果，并给出了两个例子。     

区间上的可拓集及其关联函数

提出了区间上的可拓集及其区间距、区间位值等概念，并讨论了这些概念的性质，在此基础上建立应用性更广的关联函数。     

关于可拓集合零界的几个结论

本文给出了可拓集合的正域，负域及零界的若干结论。     

平面环型域T上的关联函数

利用实区间上关联函数的计算方法。给出平面上环型区域上关联函数的两种作法。     

可拓学研究中的若干问题

根据目前可拓学研究的进展 ,分析可拓论研究中的几个本质性问题和可拓学研究必须注意的若干问题 ,并列出了目前可拓学研究的主要方向 .     

区间论域上的区间可拓集及其关联函数

从实际应用出发 ,考虑区间与区间之距为区间数、区间与区间套的位值为区间数、区间的关联度也为区间数时 ,区间论域上的区间可拓集理论与关联函数 .     

基于区间值可拓集员工绩效评价模型研究

利用可拓集理论建立了基于区间值可拓集的员工绩效评价模型,并应用该模型进行了销售人员绩效评价实例分析。实例研究结果表明该模型通过关联度和等级特征值的计算,可以确定员工的绩效等级以及其在某个等级中的位置,能直观地反映员工绩效水平质与量的变化,而且该方法采用区间值对员工的绩效状态进行度量,反映的信息更加完整,另外采用这种方法不需要对数据进行标准化处理,减轻了计算难度。     

n-维线性空间上两类凸函数的几个控制不等式

相应于一维实值凸函数的定义及相关不等式,引入线性空间中的轨道和有关排序实数组的优先顺序等概念,基于n 维线性空间上一般意义下两类(广义的)凸函数n 维线性空间上凸函数及强凸函数的定义,得到广义凸函数及强凸函数的几个控制不等式.在某种意义下推广有关文献的结论.     

基于包含度的区间直觉模糊粗糙集模型

利用区间直觉模糊包含度的概念建立区间直觉模糊粗糙集模型。首先,将直觉模糊集中的包含度拓展到区间直觉模糊集上,给出区间直觉模糊包含度定义和计算公式;其次,在区间直觉模糊等价关系下,基于区间直觉模糊包含度,建立了区间直觉模糊粗糙集模型,并对近似算子的重要性质进行了讨论。     

一种基于SPA的不确定多属性决策的排序方法

针对具有不确定性区间数的多属性决策问题,提出了一种基于集对分析的排序方法.通过介绍一个决策分析模型,把属性权重和决策矩阵均为区间数的多属性问题转化为区间数表示的决策方案综合评价值.然后把该区间评价值转化成联系度的形式,并给出排序准则.最后,通过算例验证该算法的有效性.     

基于三维点云的奶牛乳房外形特征分析方法

针对奶牛乳房外形特征分析,提出一种利用计算机技术的奶牛乳房外形分析方法．首先,通过机器视觉技术获得奶牛乳房的三维点云,并利用封闭算法将非封闭的三维点云封闭化后,计算奶牛乳房的体积;随后,将封闭的三维点云与一组平行平面相交,从而获得一组二维曲线集合;最终,通过分析二维曲线的特征,使奶牛乳房的外形特征分析与对比成为可能．本方法为进一步深入研究高产奶牛与低产奶牛在乳房外形特征方面的差异奠定了基础．