富足半群上的模糊理想

利用kuroki在文[9]中的结论,研究了富足半群上的模糊理想, 得到了富足半群上模糊理想的一些性质,最后,通过举例,证明了富足半群在非正则的情形下,其上的模糊理想所具有的好性质.     

完全正则序半群上的模糊理想

称(S,·,≤)为序半群,若(S,·)是半群,(S,≤)是偏序且偏序对乘法运算是相容的.称序半群(S,·,≤)为完全正则的,若对任意α∈S存在x∈S使得α≤a2xa2.近来,Kehayopulu和Tsingelis将模糊集,模糊理想等概念引入到序半群中,得到了一些好的结果.作为后续研究,这里讨论了完全正则序半群上的模糊...     

拟理想与型-Α半群

主要研究了型-Α半群的富足拟理想,证明了在型-Α半群S上存在富足拟理想,其上的幂等可分良同余可扩张为S上的幂等可分良同余.     

纯阿基米德半群与其理想之间的等价关系

在阿基米德半群的性质的基础上讨论得出了关于纯阿基米德半群与其理想之间的等价关系.得到结论:半群S的每一个理想是纯阿基米德半群(=)(S)(S中全体理想之并)是纯阿基米德半群(=)S满足以下条件之一:S是纯阿基米德半群或S有极大理想M,M是纯阿基米德半群且M(∈)M a,a ∈ S\M.     

型-A半群基本矩形带上的自然偏序

主要研究了-A半群基本矩形带上的自然偏序,证明了型-A半群基本矩形带上的自然偏序关于乘法是相容的,给出了型-A半群基本矩形带上的一些性质.最后,刻划了型-A半群基本矩形带上的理想.     

纯阿基米德半群与其理想之间的等价关系

在阿基米德半群的性质的基础上讨论得出了关于纯阿基米德半群与其理想之间的等价关系.得到结论:半群S的每一个理想是纯阿基米德半群I(S)(S中全体理想之并)是纯阿基米德半群S满足以下条件之一:S是纯阿基米德半群或S有极大理想M,M是纯阿基米德半群且M M a,a∈S\M.     

π—逆半群上的几个有限性条件

被所有的有限半群所满足的半群的任一性质称为半群的有限性条件，研究了π-逆半群上的几个重要的有限性条件。     

模糊决策的不动点定理

在求解模糊决策问题中,当φ(α)为连续函数时,φ(α)的不动点问题已经解决,文中讨论一般条件(φ(α)可以不连续)下,φ(α)的不动点问题,给出了φ(α)有不动点的充分必要条件;研究当M~,C~都为r-型模糊集时φ(α)的不动点的存在性问题,并证明了不动点的存在定理.     

全序模糊数模糊关系方程的解

本文用分析的方法得到了全序模糊数模糊关系方程组存在解的一个充要条件及关于 模糊数运算的一些结果。      

Fuzzy子群和拟Fuzzy正规子群

给出了Fuzzy子群的一种等价定义，利用这种定义讨论了Fuzzy子群的截集，强截集，水平截集之间的关系，同时讨论了Fuzzy正规子群的一些性质，并给出了拟Fuzzy正规子群的概念，在讨论中发现，在某些方面拟Fuzzy正规子群可以代替Fuzzy正规子群。     

基于R-THIOWGA集成算子的模糊关联多属性群决策方法

属性间的关联性破坏了独立多属性决策信息的测度可加性,为了更客观地反映决策者的决策意图,更准确地融合决策信息,同时提升算子对决策属性的描述能力,定义了三角犹豫直觉模糊数新的比较规则,引入模糊测度及Choquet积分定义了三角犹豫直觉模糊关联有序加权几何平均算子(R-THIOWGA),并构建了R-THIOWGA的数学模型,证明了RTHIOWGA幂等性、有序单调性、有界性等算子性质.以R-THIOWGA集成算子为基础,提出了模糊关联多属性问题群决策方法,并应用于我国海军远海维修保障平台选型的算例分析.研究结果表明,应用R-THIOWGA算子及基于R-THIOWGA的群决策方法解决模糊关联多属性决策问题是可行的、有效的.     

三角模糊数的立方根及在模糊系统上的应用

以往的文献很少讨论模糊数的立方根表示和成员关系函数.模糊数的立方根能够用来解决模糊控制系统中的一些问题.本文新提出了一种三角模糊数的立方根代表值和隶属度函数.最后,作为一个数值示例,模糊数的立方根被应用到一个模糊系统例子中.     

论加强大学生理想信念教育

当代大学生是社会主义现代化建设的核心力量,我们党长期以来非常重视对广大青年学生进行理想信念教育.本文从当前大学生理想信念的现状及产生的问题人手,分析了产生这些问题的原因,进一步探讨了完善理想信念教育的形式、内容、方法及途径.     

基于格序偏好的模糊多目标决策方法

运用格论,将方案优选的全序刻画拓展为格序刻画.基于决策理论和模糊集理论,提出了模糊多目标格序决策的概念,建立了模糊多目标格序决策模型.基于正、负理想解的概念,提出了该模型的2种算法.算法1是先对模糊指标值进行加权,然后确定模糊正、负理想解,通过比较每个方案与两者之间的差异选择满意解.算法2是直接在原模糊指标值的基础上确定模糊正、负理想解,并引入满意度的概念刻画每个方案与两者之间的差异,最后通过加权得到满意解.算法1较简单,算法2则能始终保持模糊元素的线性性质.算例表明,2种算法结果一致.     

用于数据分析的变精度模糊粗糙模型

利用模糊集理论扩展Ziarko的变精度粗糙集模型,得到变精度模糊粗糙数据模型(VPFRDM).以属性重要性为启发式信息,提出了模糊信息系统中的属性约简方法.通过计算各模糊模式类相对于决策类的分类能力,生成相应的模糊规则.仿真实验表明,与Ziarko的变精度粗糙集方法相比,VPFRDM具有更好的数据概括能力.