一、扰动模糊命题逻辑及其广义重言式（论文文献综述）
彭家寅[1]（2019）在《BCI-代数的扰动模糊q-理想》文中研究指明将扰动模糊集应用于BCI-代数中,引入了BCI-代数的扰动模糊q-理想的概念,研究了它相关性质,讨论了扰动模糊q-理想与扰动模糊理想、扰动模糊子代数之间的关系,给出了扰动模糊q-理想的几个等价刻画和扩展定理,指出了BCI-代数的扰动模糊q-理想的同态象与同态原象在一定条件下仍是扰动模糊q-理想。
裴道武[2]（2017）在《模糊逻辑中的一些问题与研究进展》文中进行了进一步梳理在过去的30多年里,模糊逻辑在理论和应用2个方面都取得了较大的进展.时至今日,在该领域中还存在一些值得关注的研究方向和研究课题.就以下4个问题对于这个领域的部分进展展开讨论:为什么需要模糊逻辑?早期模糊逻辑有哪些不足?现代模糊逻辑有哪些主要成就?以及模糊逻辑未来何处去?
刘军,莫智文,孙淑芹[3]（2017）在《扰动模糊并有限状态机》文中指出引进了扰动模糊有限状态机的并概念,讨论了建立在自动机上的扰动模糊集之间的运算关系,得到了扰动模糊集下并有限状态机识别语言集合之间的一些等式。
冯腾蛟[4]（2014）在《基于电力线载波通信的家庭能量管理技术研究》文中研究指明随着能源可持续发展战略的深入实施，节能作为其内涵之一也逐步深入人心。节能从自身做起的一个最小节点就是家庭。因此对家庭能量的管理便显得尤为重要。家庭能量管理系统的技术研究就是在这样一个具有广泛应用前景下开发的。它既可以作为一个独立的系统对家庭能量进行管理分析，又可以作为智能家居系统的组成部分融合在一起。本文主要完成了三方面的工作。第一通过对比无线通信技术和电力线载波通信技术的优缺点选择电力线载波作为家庭能量管理系统的通信方式。对智能家居的结构和应用前景作了较为系统的研究和分析，认为今后智能家居将和智能电网和分布式能源联系更加紧密。第二对家庭能量管理系统的电能检测部分做了硬件设计以及软件编程，使其可以按用户要求测量家用电器的用电情况并通过电力线载波通信方式传输给电脑做出数据统计。第三研究了居民用电行为习惯，通过对用电情况运用模糊综合评判的数学方法建立起节能和舒适度的数学模型。然后提出更节能舒适的建议，使用电与节能找到更好的平衡点。家庭能量管理系统还会把用户所节约电能的效果展示给用户，减少用户对节电量相对较小无意义的认知误区，从而让居民认识到节能的意义，主动去节能。经过实验测试该系统具有简单实用，安全可靠，低功耗，可扩展，成本低的特点达到了预期的效果。对今后家庭能量管理系统的技术研究有一定的借鉴和参考价值。
岳菊梅[5]（2013）在《面向后件集的模糊推理机制及在Type-1与Type-2模糊逻辑系统中的应用》文中指出目前,模糊系统与模糊控制已广泛应用于工业领域。在社会学、经济学、环境学、生物学及医学等领域也得到了成功应用,其中一些是探索性甚至是突破性的应用成果。但模糊控制也一直是个充满争议的领域,理论基础尚需完善,实际应用也有待进一步深入研究。本文针对目前广泛应用于工程领域的模糊推理方法的内在缺陷,即规则输出集往往只由其中一个前件集决定,忽略了其它前件集对推理结果的影响；或者,虽然推理过程考虑了所有前件集,但推理结果并不是由每个前件集按照其对后件集的影响程度所共同决定,提出了适用于Type-1、区间型Type-2、以及一般型Type-2模糊逻辑系统的面向后件集的模糊推理方法,并对这三种推理方法的共同点进行理论抽象,提出了相关型模糊集合的概念。本文的创新工作在于：提出了一种在模糊集合相互关联的环境下进行模糊推理的机制,克服了传统的在前件集与后件集相互独立的环境下进行模糊推理会丢失信息的缺陷,这种推理机制可以捕获到规则中更多的模糊信息,推理结果更加合理,并且也为模糊逻辑系统（包括Type-1、区间型Type-2以及一般型Type-2）的设计提供了更大的自由度。论文主要内容包括：（1）考虑到目前大多数模糊推理方法均没有利用规则中前件集与后件集的相关性信息,本文提出了模糊集合O-O变换的概念,变换后的模糊集合包含了参考对象的相关性信息。基于让规则的每个前件集的O-O变换集而不是前件集本身参与模糊推理的思想,提出了适用于Type-1、区间型Type-2、以及一般型Type-2模糊逻辑系统的面向后件集的模糊推理机制。（2）对模糊集合之间的相关性信息分类研究。当两个模糊集合的相关度可以用一个清晰数来表达时,提出了具有清晰相关度的面向后件集的模糊推理机制。并将这种推理方法应用到Type-1、区间型Type-2、以及一般型Type-2模糊逻辑系统中。继而又研究了模糊集合间的相关性信息不宜或不易用一个清晰数来表示的情形。这种情形下,上述面向后件集的模糊推理机制无法将这种不明确的相关信息引入到模糊推理过程。为此,对模糊集合O-O变换的概念进行扩展,提出了合成Type-2模糊集合的概念,在此基础上,对具有清晰相关度的面向后件集的模糊推理方法进行推广,提出了具有模糊相关度的面向后件集的模糊推理机制。该推理方法适用于Type-1、区间型Type-2以及一般型Type-2模糊逻辑系统中。（3）对上述两种情形、三种系统下的面向后件集的模糊推理机制的共同点进行理论抽象,提出了相关型模糊集合的概念。相关型模糊集合使人们可以在一个模糊集合是彼此相关的环境下研究模糊集合与模糊逻辑系统。并针对三种模糊系统,分别定义了相关型Type-1、相关型区间Type-2、相关型一般Type-2模糊集合的概念。并将普通模糊集合的基本概念,如包含关系、并运算、交运算、补运算等,相应地推广到相关型模糊集合中。同时,初步探讨了它们的一些性质以及在三种模糊逻辑系统中的应用。
黄阿敏[6]（2010）在《基于蕴涵算子族的模糊逻辑理论》文中提出近年来,模糊控制在应用方面取得了举世瞩目的成功。然而,作为其核心的模糊推理的数学基础却并不完善。所以,以研究模糊推理的数学基础为核心的模糊逻辑,作为一个全新的数学领域,引起了世界上众多学者的关注,并取得了一系列重要的研究成果。模糊逻辑的应用范围也十分广泛。一方面,它丰富和发展了纯数学理论的研究。另一方面,它在近似推理及模糊控制等领域也有广泛的应用。在模糊控制中,利用含参数的蕴涵算子设计模糊控制器,可以通过参数的选取,改进模糊控制的效果,因而具有一定的合理性。所以本文的主题是研究基于含参数的蕴涵算子（即蕴涵算子族）的模糊逻辑理论,为模糊控制提供新的方法和途径。本文的主要研究工作与结果如下:1.模糊蕴涵算子族的性质研究。由一些t-模族得到相应的蕴涵算子族,并考察这些蕴涵算子族满足16个约束条件的情况,进一步给出这些蕴涵算子族与几个重要蕴涵算子族之间的关系。2.广义重言式理论研究。由于RDP逻辑系统在模糊逻辑理论中占据重要的地位,因此我们选择该系统中的蕴涵算子族R p作为研究对象,详细分析基于该蕴涵算子族所建立的模糊逻辑系统中的广义重言式理论。研究结果表明,该系统中只有三种不同的广义重言式。另外,我们还将在一些多值逻辑系统和模糊逻辑系统中行之有效的升级算法运用于该系统,证明了在该系统中对非重言式有限次利用升级算法未必能得到重言式。3.模糊推理三I方法研究。讨论基于蕴涵算子族Rp的模糊推理全蕴涵三I方法与α-三I方法理论,分别得到了FMP问题与FMT问题的三I方法的计算公式,这将有助于提高模糊推理的灵活性,减少模糊推理产生的盲目性。4.模糊推理算法的性质研究。讨论了模糊推理三I方法的一致连续性问题,得到基于本文所研究的蕴涵算子族的模糊推理三I方法是一致连续的,这在一定程度上说明该算法的优越性。5.仿真实验。将模糊推理三I方法应用于模糊控制中,设计合理的模糊控制器来指导实践。系统仿真实验表明:对于参数取不同值时,控制指标也不尽相同。因此,在推理过程中可以通过选取合适的参数,优化模糊控制的效果。
韩莹,陈森发,陈胜[7]（2007）在《扰动模糊集的粗糙度》文中研究指明首先,将扰动模糊集和粗糙集理论相结合,提出了粗糙扰动模糊集的概念并研究了其基本性质.接着,通过引进扰动模糊集水平上、下边界区域的概念,克服了粗糙集理论中普遍存在的两个集合的上近似的交不等于两个集合的交的上近似（两个集合的下近似的并不等于两个集合的并的下近似）的缺陷.最后,定义了依参数的扰动模糊集的粗糙度的定义,讨论了其基本性质.
韩莹,陈森发,陈胜[8]（2007）在《扰动值模糊推理的三I算法》文中认为以D2上的三角模及其伴随为基础,给出了扰动值模糊推理的三I算法,为模糊信息处理的方法和应用提供了新的理论基础。
王国俊,刘华文,宋建社[9]（2006）在《三I方法综述——它的提出、发展、应用和逻辑版本》文中研究说明对三I方法提出的背景、三I方法的推广与应用作了综述,介绍三I方法在数理逻辑学中的版本。
韩莹,陈森发,陈胜[10]（2006）在《TD型扰动值模糊正规子群》文中研究表明将幂等扰动范数TD引入到扰动值空间上,以此为基础定义了TD型扰动值模糊正规子群,并研究了其性质与结构特征,从而拓广了扰动模糊集的代数结构理论。
二、扰动模糊命题逻辑及其广义重言式（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、扰动模糊命题逻辑及其广义重言式（论文提纲范文）
（1）BCI-代数的扰动模糊q-理想（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 预备知识 |
| 3 BCK-代数的广义 (∈, ∈∨q) -模糊蕴涵理想 |
| 4 结束语 |
（2）模糊逻辑中的一些问题与研究进展（论文提纲范文）
| 1 早期模糊逻辑的不足 |
| 2 现代模糊逻辑研究的主要成就 |
| 3 模糊逻辑研究的未来 |
| 4 结论 |
（3）扰动模糊并有限状态机（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 扰动模糊有限状态机 |
| 3 主要结果 |
| 4 结论 |
（4）基于电力线载波通信的家庭能量管理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的意义和背景 |
| 1.2 智能家居发展现状 |
| 1.2.1 智能家居国外发展现状 |
| 1.2.2 国内智能家居发展现状 |
| 1.2.3 国内智能家居面临的问题 |
| 1.3 智能家居通信技术 |
| 1.3.1 ZigBee 技术 |
| 1.3.2 电力线载波通信 |
| 1.3.3 总结 |
| 1.4 文章的主要内容和结构 |
| 1.4.1 文章的主要内容 |
| 1.4.2 文章的组织结构 |
| 第2章 智能家居结构及应用前景 |
| 2.1 智能家居概念及其主要功能 |
| 2.1.1 智能家居概念 |
| 2.1.2 智能家居系统结构及功能 |
| 2.2 智能家居的节能性 |
| 2.2.1 居民电能消费心态研究 |
| 2.2.2 智能家居的节能体现 |
| 2.3 智能家居应用前景 |
| 2.4 智能家居的发展趋势 |
| 2.4.1 智能家居将跟智能电网联系更加紧密 |
| 2.4.2 智能家居与分布式能源联系会更加紧密 |
| 2.4.3 智能家居的环境控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统总体方案与软硬件设计 |
| 3.1 系统总体方案 |
| 3.2 电力线载波通信 |
| 3.2.1 电力线载波通信原理 |
| 3.2.2 电力线通信模块选择 |
| 3.2.3 Spyder v1.0 的工作特性及其优势 |
| 3.3 电能检测部分设计 |
| 3.3.1 硬件结构 |
| 3.3.2 控制核心 STC89C52 |
| 3.3.3 A/D 转换 |
| 3.3.4 STC89C52 电能检测部分 |
| 3.3.5 过零比较电路 |
| 3.4 系统软件部分 |
| 3.4.1 A/D 转换 |
| 3.4.2 各检测值的计算 |
| 3.4.3 功率因数的程序设计 |
| 3.4.4 单片机与上位机通信协议 |
| 3.4.5 单片机主程序 |
| 3.4.6 上位机界面设计 |
| 3.5 系统综合试验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 居民用电模糊分析 |
| 4.1 模糊综合评判方法 |
| 4.1.1 模糊综合评判概念 |
| 4.1.2 模糊综合评判步骤 |
| 4.2 模糊综合评判在本案中的应用 |
| 4.3 家庭用电分析 |
| 4.4 基于模糊综合评判的节能策略研究 |
| 4.4.1 改进策略 |
| 4.4.2 节能策略研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（5）面向后件集的模糊推理机制及在Type-1与Type-2模糊逻辑系统中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 第二节 模糊推理的分类 |
| 第三节 模糊推理的研究现状 |
| 第四节 模糊算子的研究现状 |
| 第五节 本文的主要工作及内容安排 |
| 第二章 Type-2模糊逻辑系统 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 Type-2模糊集合及其运算 |
| 2.2.1 Type-2模糊集合 |
| 2.2.2 Type-2模糊集合的有关运算 |
| 第三节 Type-2与Type-1模糊逻辑系统的模糊推理 |
| 2.3.1 Type-1与Type-2模糊逻辑系统及二者的比较 |
| 2.3.2 Type-2模糊逻辑系统的模糊推理 |
| 第四节 模糊加权平均 |
| 第五节 KM算法 |
| 第六节 本章小结 |
| 第三章 具有清晰相关度的COFI及在模糊逻辑系统中的应用 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 模糊集合的O-O变换 |
| 第三节 具有清晰相关度的COFI |
| 3.3.1 面向后件集的模糊推理的定义 |
| 3.3.2 面向后件集的模糊推理的实施 |
| 第四节 COFI用于自动洗衣机模糊控制器的仿真分析 |
| 3.4.1 实例1(基于Type-1模糊逻辑系统) |
| 3.4.2 实例2(基于区间型Type-2模糊逻辑系统) |
| 第五节 本章小结 |
| 第四章 具有模糊相关度的COFI及在模糊逻辑系统中的应用 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 合成Type-2模糊集合 |
| 4.2.1 基本概念 |
| 4.2.2 表示方法 |
| 4.2.3 基本运算 |
| 4.2.4 特殊性质 |
| 第三节 具有模糊相关度的COFI |
| 4.3.1 面向后件集的模糊推理的定义 |
| 4.3.2 面向后件集的模糊推理的实施 |
| 第四节 仿真结果 |
| 4.4.1 实例1(基于Type-1模糊逻辑系统) |
| 4.4.2 实例2(基于区间型Type-2模糊逻辑系统) |
| 第五节 本章小结 |
| 第五章 相关型模糊集合 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 相关型Type-1模糊集合 |
| 5.2.1 相关型Type-1模糊集合的定义 |
| 5.2.2 一般模糊集合的相关自运算 |
| 第三节 相关型Type-2模糊集合 |
| 5.3.1 相关型Type-2模糊集合的定义 |
| 5.3.2 相关型Type-2模糊集合的表示方法 |
| 5.3.3 相关型Type-2模糊集合的基本运算 |
| 第四节 相关型区间Type-2模糊集合 |
| 5.4.1 相关型区间Type-2模糊集合的定义 |
| 5.4.2 相关型区间Type-2模糊集合的表示方法 |
| 第五节 相关型模糊集合在模糊推理中的应用 |
| 第六节 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 第一节 本文的内容与创新总结 |
| 第二节 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士期间完成的论文 |
（6）基于蕴涵算子族的模糊逻辑理论（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 模糊逻辑理论诞生的背景 |
| 1.2 目前国内外的研究现状 |
| 1.3 研究目标和主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 t-模 |
| 2.2 蕴涵算子 |
| 2.3 蕴涵算子族 |
| 2.4 广义重言式 |
| 2.5 模糊推理三I 方法 |
| 第三章 蕴涵算子族的性质 |
| 3.1 蕴涵算子族 |
| 3.2 蕴涵算子族的性质 |
| 第四章 基于蕴涵算子族的模糊逻辑中的广义重言式理论 |
| 4.1 系统RDP 中的广义重言式理论 |
| 4.2 系统RDP 中的升级算法 |
| 第五章 带参数的模糊推理三I 方法 |
| 5.1 FMP 模型和FMT 模型的全蕴涵三I 方法 |
| 5.2 FMP 模型和FMT 模型的α?三I 方法 |
| 5.3 FMP 模型和FMT 模型的全蕴涵α?反向三I 方法 |
| 5.3.1 FMP 问题的反向三I 方法 |
| 5.3.2 FMT 问题的反向三I 方法 |
| 第六章 模糊推理三I 方法的一致连续性 |
| 6.1 I_p 型三I 支持度方法的一致连续性 |
| 6.2 θ_p 型三I 支持度方法的一致连续性 |
| 第七章 模糊推理方法在模糊控制中的应用 |
| 7.1 模糊控制系统的基本原理 |
| 7.1.1 模糊控制器的组成 |
| 7.1.2 模糊控制器的特点 |
| 7.2 模糊推理算法在模糊控制中的应用 |
| 7.2.1 模糊控制性能仿真的基本方法 |
| 7.2.2 基于模糊推理三I 方法的模糊控制性能仿真 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 本文工作总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间完成的学术论文目录 |
| 致谢 |
（7）扰动模糊集的粗糙度（论文提纲范文）
| §1引言 |
| §2预备知识 |
| §3粗糙扰动模糊集 |
| §4扰动模糊集的粗糙度 |
| §5结论 |
（10）TD型扰动值模糊正规子群（论文提纲范文）
| 1 预备知识 |
| 2 扰动值模糊正规子群 |
四、扰动模糊命题逻辑及其广义重言式（论文参考文献）
- [1]BCI-代数的扰动模糊q-理想[J]. 彭家寅. 计算机科学与探索, 2019(05)
- [2]模糊逻辑中的一些问题与研究进展[J]. 裴道武. 四川师范大学学报(自然科学版), 2017(03)
- [3]扰动模糊并有限状态机[J]. 刘军,莫智文,孙淑芹. 模糊系统与数学, 2017(01)
- [4]基于电力线载波通信的家庭能量管理技术研究[D]. 冯腾蛟. 河北科技大学, 2014(03)
- [5]面向后件集的模糊推理机制及在Type-1与Type-2模糊逻辑系统中的应用[D]. 岳菊梅. 南开大学, 2013(06)
- [6]基于蕴涵算子族的模糊逻辑理论[D]. 黄阿敏. 浙江理工大学, 2010(06)
- [7]扰动模糊集的粗糙度[J]. 韩莹,陈森发,陈胜. 高校应用数学学报A辑, 2007(04)
- [8]扰动值模糊推理的三I算法[J]. 韩莹,陈森发,陈胜. 模糊系统与数学, 2007(05)
- [9]三I方法综述——它的提出、发展、应用和逻辑版本[J]. 王国俊,刘华文,宋建社. 模糊系统与数学, 2006(06)
- [10]TD型扰动值模糊正规子群[J]. 韩莹,陈森发,陈胜. 模糊系统与数学, 2006(05)