【摘 要】
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模糊推理在模糊集理论中扮演着重要的角色.目前,模糊推理的研究已经取得了丰硕的成果.但基于单值智集的模糊推理算法研究成果很少,处于起步阶段.单值智集在处理不确定和不一致的信息具有显著的优势,并且可以有效避免信息的丢失.本文研究了基于单值智t-可表示三角范数的模糊推理算法和单值智集间的一种新的距离.具体研究内容及创新点如下:（1）给出了基于单值智t-可表示三角范数诱导的剩余蕴涵的模糊推理全蕴涵算法,证
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模糊推理在模糊集理论中扮演着重要的角色.目前,模糊推理的研究已经取得了丰硕的成果.但基于单值智集的模糊推理算法研究成果很少,处于起步阶段.单值智集在处理不确定和不一致的信息具有显著的优势,并且可以有效避免信息的丢失.本文研究了基于单值智t-可表示三角范数的模糊推理算法和单值智集间的一种新的距离.具体研究内容及创新点如下:（1）给出了基于单值智t-可表示三角范数诱导的剩余蕴涵的模糊推理全蕴涵算法,证明了该算法的还原性,分析了基于三种特殊的单值智蕴涵算子的全蕴涵算法解的鲁棒性,并将该算法应用到模式识别问题中.（2）给出了基于单值智t-可表示三角范数诱导的剩余蕴涵的模糊推理五蕴涵算法,该算法充分考虑了输入和规则前件的近似程度,讨论了该算法的还原性和鲁棒性,并将该算法应用到模式识别问题中.（3）基于严格二元单调函数和矩阵范数给出了单值智集间的一种新的距离,进一步基于该距离给出了模式识别算法,并通过模式识别例子将该距离与现有距离进行分析,说明了该距离应用于模式识别时,可信度是比较高的,充分证明了该距离的有效性及其具有的优势.
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