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《【信息与计算科学专业】【毕业论文】区间值XOR模糊蕴涵性质研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、本科毕业论文（20届）区间值XOR模糊蕴涵性质研究15摘要Bedregal给出了由经典t-模、s-模和模糊补生成的模糊XOR蕴涵的概念和特征.然而在实际应用中,经典模糊集无法更好地描述事物的模糊性和不确定性.因此讨论由区间值t-模、s-模和模糊补生成的区间值模糊XOR蕴涵的性质和构造方法更有实际意义.于是本文构造了由区间值t-模、s-模和模糊补生成的区间值模糊XOR蕴涵,进一步探讨了区间值模糊XOR蕴涵满足的模糊蕴涵公理化体系条件,并讨论了它们之间的关系.最后给出了由不同区间值t-模,s-模和模糊补生成的区间值模糊XOR蕴涵的一些例子.关键词:区间值t
2、-模;区间值s-模;区间值模糊补;区间值模糊XOR蕴涵;特征15AbstractThecharacterizationofXORimplicationsgeneratedfromt-norm,s-normandnegationswaspresentedfirstlybyBedregal.However,theclassicalfuzzysetscannotreflecteffectivelythefuzzinessanduncertaintyinhandlinginformation.Itisveryimportanttodiscusstheprope
3、rtiesofinterval-valuedXORimplicationsgeneratedbyinterval-valuedt-norm,s-normsandfuzzynegations.Inthisdissertation,wefirstconstructtheinterval-valuedXORimplicationsgeneratedbyinterval-valuedt-norm,s-normsandfuzzynegations.Andthendiscussthecharacterizationsofinterval-valuedXORimpl
4、icationsaswellastherelationshipsamongthem..Finally,someinterval-valuedXORimplicationsareshown.Keywords:Interval-valuedt-norm;Interval-valueds-norm;Interval-valuedfuzzynegation;Interval-valuedXORimplication;Characterization15目录摘要IAbstractII1前言12预备知识33区间值模糊XOR蕴涵特征及其之间的关系64强补生成的区间值
5、模糊XOR蕴涵的特征之间的关系115小结15参考文献16致谢17151前言1965年,美国自动控制论专家Zadeh在《模糊集合(FuzzySets)》一文中首次引入了隶属函数(membershipfunction)的概念.用其刻画一个元素属于模糊集合的程度.进一步引入语言变量和近似推理来处理客观世界不能精确描述的问题.Zadeh首次用数学的观点来刻画模糊现象,这就标志着一门新的学科---模糊数学的诞生[1].短短几十年人们对模糊数学的研究卓有成效.1972年Lee迈出了模糊逻辑中自动演绎的第一步[2].1975年Zadeh提出真值取在“语言集”上的模糊
6、逻辑,成功地描述了命题的模糊性质,但是语言真值之间的运算无法封闭[3].1980年刘叙华提出了值域为格的模糊逻辑,并于1984年提出了值域为格的算子模糊逻辑[4].1985年Schwarz讨论了语言真值的区间值表示[5].1986年Turksen研究了基于范式的区间值模糊集[6].模糊连接词是模糊逻辑的重要构件.通常用三角范数t表示逻辑“与”,三角余范数s表示逻辑“或”,强补n表示逻辑“非”,蕴涵算子表示逻辑“蕴涵”.然而人们关于蕴涵算子取法的争论越来越多,并且一直没有定论.我们常常提及的蕴涵算子有S-蕴涵、R-蕴涵、QL-蕴涵[7][8].它们从不同
7、的方面阐述了人们对于蕴涵算子的理解.1991年法国学者Dubois和Prade对蕴涵算子提出了10个条件,称为D-P条件[9].值得一提的是10条D-P条件不是相互独立的,其中有一半均可删去.当然,把这些可由其他条件推得的条件一一并列出也有其好处,使人可以清楚的看到全部性质.从直观上、理论上和应用上都能较好的反映了人们对蕴涵算子的要求,所以D-P条件成为人们分析所给蕴涵算子的“标尺”之一.XOR连接词在电脑编程中起着非常重要的作用.例如许多加密算法中进行原始运算.在二元数据处理中,一次性密钥是一种加密算法,它的码薄结合随机密钥通过模加法或异或运算生成.
8、XOR连接词也广泛的应用于别的领域.例如它在神经网络中作为门槛;用于光谱鉴定;用算法来消除缓存
