这篇文章,主要以实数域的联合概率分布、完全相关和线性相关的模糊替换过程以及线性相关的模糊导数为工具,获得时标中联合概率分布、完全相关和线性相关的模糊替换过程以及时标中的模糊函数的导数.为此,本文先介绍了实数域中相关的模糊替换过程及概念和结论,再将这些概念和结论应用到时标中.在现有的参考文献中,大多是讨论了实数域中Hukuhara导数及其推广,以及相关模糊微分方程的线性或非线性解的存在性,当然也有人将结果推广到n阶问题.近年来对时标中的Hukuhara导数及其推广,以及相关模糊微分方程的线性或非线性解的存在性讨论也逐渐多起来,但总体看还是比实数域中的结果少得多,也没有那么深刻.因此值得深入讨论.本文主要研究了时标中的模糊替换过程及线性相关的模糊导数,讨论了时标中线性模糊微分方程和非线性模糊微分方程的解的存在性结果.文章内容分为四章:第一章是绪论.主要介绍了时标中模糊微分方程的研究背景,近几十年来国内外的研究现状和发展趋势,最后给出了本文的主要内容.第二章,预备知识.主要介绍了模糊数、联合概率分布、完全相关和线性相关的概念,用这些概念来定义的差与和.第三章,一类时标模糊导数.主要讨论了时标中的线性相关模糊导数以及性质和线性相关积分及其性质.第四章主要讨论了某些时标模糊微分方程.本章主要分为两部分,第一部分主要讨论了以下线性模糊微分方程的解的存在性:(?)其中t ∈[t0,T](?)T,λ(t):T→(0,∝)且y0∈Tf,以及(?)其中t ∈[t0,T](?)T,λ(t):T→(0,∝)且y0,b(t)∈Tf.第二部分主要讨论了非线性模糊微分方程的解的存在性:(?)其中t∈[t0,T](?)T,s∈T,y∈0Tf,且F:∈ T×Tf→Tf是连续的,K:T× T× Tf→Tf是连续的.我们证明了当导数是线性相关导数时,上述方程的解是存在的.第五章对全文进行归纳总结及工作展望.