粗双枝模糊集的表示定理

在双枝模糊集和粗糙集的基础上,给出了粗双枝模糊集的概念;利用模糊集的截集,讨论了粗双枝模糊集的数学结构.     

单向奇异粗模糊集合的结构与性质

讨论模糊集合与单向奇异粗集之间的联系.首先给出单向奇异粗模糊集合的概念,讨论单向奇异粗模糊集的并、交、补运算;其次给出单向奇异粗模糊集的运算性质.特别地,给出单向奇异粗模糊集是单向奇异粗集的推广.单向奇异粗模糊集是研究系统动态模糊特征、不确定数据处理与挖掘、知识发现与知识表示的一种新工具.     

单向S-粗模糊集

结合模糊集理论和单向S-粗集理论,基于动态系统提出了单向S-粗模糊集的概念、结构及其性质,对此进行了讨论并给出应用实例。     

关于凸直觉模糊集的研究

在对凸模糊集理论研究的基础上,介绍凸直觉模糊集、严格凸直觉模糊集、半严格凸直觉模糊集、拟凸直觉模糊集、严格拟凸直觉模糊集和半严格拟凸直觉模糊集的定义,并对几种凸直觉模糊集间的关系进行研究。     

粗糙模糊集的性质

粗糙集理论和模糊集理论都是研究信息系统中知识的不完善、不准确问题，前者基于信息系统中知识的不可分辨性，后者基于信息系统中知识的模糊性，将二者结合形成了粗糙模糊集。本文讨论了粗糙模糊集的性质。     

粗糙模糊集的数字特征

粗糙模糊集的数字特征能很好地描述粗糙模糊集的各种特性，有广泛的应用前景。本在粗糙模糊集的概念上，定义了粗糙模糊集的各种数字特征。     

模糊变异粗集与[α/R]知识

从问题的内、外两方面出发，结合模糊集理论与变异粗糙集理论提出了模糊变异粗集模型，并对模糊变异粗集和模糊变异知识进行了讨论，给出了模糊变异知识及其相关定理。     

关于粗糙模糊集模糊度的计算方法讨论

粗糙集理论和模糊集理论都是研究信息系统中知识的不完善、不准确问题,前者基于信息系统中知识的不可分辨性,后者基于信息系统中知识的模糊性,将二者结合形成了粗糙模糊集模糊度是模糊集的一种重要的数字特征,我们用模糊度来刻画模糊集的整体模糊程度。本文定义粗糙模糊集的几种模糊度,并通过实例给出了粗糙模糊集的模糊度计算方法。     

关于模糊集值随机积分的一种新定义及相关性质

利用集值随机积分定义和水平截集方法,给出了模糊集值随机积分的一种新定义,并研究了模糊集值随机积分的鞅性和可加性．     

L-模糊等价关系的同态与同构及推广

模糊集理论几十年来在各个领域都得到非常广泛的应用,特别是它在模糊控制方面的应用,说明模糊集理论在很大程度上确实反映了客观的规律。模糊技术应用最关键的一步是确定相关模糊集合的隶属函数。然而,隶属函数的确定却很大程度上依赖于研究者的主观理解,这种主观性与科学客观性的矛盾一直成为人们关注的缺陷。本文在作者的另一篇文章《L-模糊集的同构和同态》中讨论了两个L-模糊集同构（同态）的的充要条件及有关性质,进而给出L-模糊集的本质刻画。在此基础上,我们研究了模糊关系的同构和同态,定义了L-模糊集合的局部同构和局部同态,讨论了基于同构和同态条件下的L-模糊集运算的性质。揭示了“由于研究者的主观理解不同,所给出的模糊隶属函数也不相同,但往往研究的结果却相同或相似”这一现象的本质原因,加深了人们对模糊集的本质理解。