严格凸模糊集与强凸模糊集、凸模糊集间的关系

首先引用扎德定义的凸模糊集、强凸模糊集、严格凸模糊集等概念，在此基础上研究了这三种集合间的转换条件，得到了严格凸模糊集与凸模糊集、严格凸模糊集与强凸模糊集的转换条件．     

赋序列范数的矢值Banach序列空间的接近严格凸和弱一致凸

讨论了赋序列范数的矢值Banach序列空间SS（E）的接近严格凸和弱。一致凸,给出了他们的判据．主要结果为：设SS具有AK性质,ss和ss＊是严格单调的,则SS（E）是接近严格凸的当且仅当ss和E是接近严格凸的;设ss具有AK性质,则ss（E）是弱＊一致凸的当且仅当ss和E是弱＊一致凸的．     

一种新的区间值模糊集推理方法

在两向量相似度的基础上, 定义了两个区间值模糊集在一点处相似度, 然后在此基础上提出了一种新的模糊推理方法--区间值模糊集相似度推理方法.并且对该种方法的还原性进行了讨论,给出了满足还原算法的条件.     

一种新的区间值模糊集推理方法

在两向量相似度的基础上,定义了两个区间值模糊集在一点处相似度,然后在此基础上提出了一种新的模糊推理方法——区间值模糊集相似度推理方法.并且对该种方法的还原性进行了讨论,给出了满足还原算法的条件.     

Cesaro矢值序列空间的一些凸性

讨论了Cesaro矢值序列空间cesp(Ek)的中点局部一致凸、弱局部一致凸和强凸性，给出了它们的判据．     

凹凸模糊集在R^n上的性质

利用凹凸模糊集的概念及凹凸模糊集在一维空间上的性质,定义了凹凸模糊集在n维空间上的单调性,运用分析学的方法将凹凸模糊集在R1上特征函数的性质推广到Rn上.     

凹凸模糊集在R^n上的性质

利用凹凸模糊集的概念及凹凸模糊集在一维空间上的性质,定义了凹凸模糊集在n维空间上的单调性,运用分析学的方法将凹凸模糊集在R1上特征函数的性质推广到Rn上.     

隐式曲面的保凸条件

给出了隐式代数曲面的保凸条件,此条件是由曲面的Bernstain-Bezier表达式的Bezier系数的关系式给出。特别对三次隐式代数曲线给出经简化、易于应用的保凸条件形式,数值例说明这些保凸条件在隐式曲面光滑逼近中能有效地控制曲面。     

隐式曲面的保凸条件

给出了隐式代数曲面的保凸条件,此条件是由曲面的Bernstain-Bezuier表达式的Bezier系数的关系式给出.特别对三次隐式代数曲线给出经简化、易于应用的保凸条件形式.数值例说明这些保凸条件在隐式曲面光滑逼近中能有效地控制曲面.     

凸模糊映射的复合及线性性质

利用了模糊数的定义、序关系和运算．将实数转化为模糊数后，建立了从模糊数全体到自身的凸模糊映射，并且给出了凸模糊映射单调性的概念；之后运用模糊数的性质结合凸分析的理论，探讨了此类映射的特点，得到凸模糊映射的复合及线性性质．     

凸模糊映射的复合及线性性质

利用了模糊数的定义、序关系和运算.将实数转化为模糊数后,建立了从模糊数全体到自身的凸模糊映射,并且给出了凸模糊映射单调性的概念;之后运用模糊数的性质结合凸分析的理论,探讨了此类映射的特点,得到凸模糊映射的复合及线性性质.     

Representation Theorems for Fuzzy Random Sets and Fuzzy Stochastic Processes

The fuzzy static and dynamic random phenomena in an abstract separable Banach space is discussed in this paper. The representation theorems for fuzzy set-valued random sets, fuzzy random elements and fuzzy set-valued stochastic processes are obtained.     

模糊粗糙集的表示定理

通过对偶方式定义了模糊集的上、下近似算子，给出了模糊粗糙集在相应的模糊关系及模糊集的截集下的表示定理，证明了这种模糊粗糙集关于模糊近似空间的上近似恰为其在二元模糊相似关系下导出的广义扩张原理之下的像。证明了Zadeh模糊推理合成规则(CRI)与特定的广义扩张原理具有相同的形式。推理结果也可由此获得，这样可借助广义扩张原理的性质及粗糙集理论研究模糊推理．     

基于模糊神经网络的Horn集上的输入归结

关于定理机器证明的归结原理已应用到人工智能的很多领域，同时提出了各种改进方法，其中，输入归结是一种非常好的推理方法，它对于Horn集是完备的，模糊神经网络是模糊逻辑与神经网络的融合，文中利用模糊神经网络的知识表示及学习的特点，结合输入归结的优点，进行Horn集上的输入归结。     

基于模糊粗糙集案例推理的应急物资需求预测

突发事件发生后,需要对应急物资需求进行预测,以减少损失。突发事件本身具有的特性使得突发事件的相关数据难以获得。引入案例推理的预测方法,通过模糊粗糙集理论,对突发事件的特征属性进行约简、权重,并进行分配。摒除属性间的相互影响,减少存储空间,提高检索效率,使得权重分配更加客观、合理。最后,通过地震实例验证该方法的可行性和合理性,能够在信息不完备的情况下,很好地解决应急物资的需求预测问题。     

工程模糊集理论在边坡稳定性评价中的应用

为了准确地评价公路边坡的稳定性,通过分析有关的模糊因素,建立模糊判断矩阵,结合层次分析法确定各评价指标的目标权重,用工程模糊集理论对边坡进行综合评价,并应用该模型对某高速公路典型边坡的稳定性进行综合评价。实践表明,本方法考虑因素全面、计算结果合理。