二維模糊語言信息的研究.pdf

1、智能信息處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容之一，而在智能信息處理過程中，人們會遇到許多的不確定性信息。作為一種典型的不確定性信息，二維模糊語言信息不僅可以刻畫評估者對事物的評價(jià)，而且可以描述評估者對自身所給出評價(jià)結(jié)果可靠性的評價(jià)。二維模糊語言信息之間存在可比較關(guān)系與不可比較關(guān)系，而格蘊(yùn)涵代數(shù)結(jié)構(gòu)可以同時(shí)描述不確定性信息的可比較關(guān)系與不可比較關(guān)系。
　　本文主要是對二維模糊語言信息的理論進(jìn)行深入研究，進(jìn)而研究其應(yīng)用。首先分析二

2、維模糊語言信息與格蘊(yùn)涵代數(shù)的結(jié)構(gòu)，建立了二維語言格蘊(yùn)涵代數(shù);然后討論了二維語言格蘊(yùn)涵代數(shù)的微分結(jié)構(gòu);建立了二維模糊語言信息的表示模型與計(jì)算模型;給出了二維模糊語言信息之間的不同度量理論;最后研究了二維模糊語言信息度量理論的應(yīng)用。主要取得了以下研究成果:
　　第一部分建立了二維語言格蘊(yùn)涵代數(shù)，并研究了二維語言格蘊(yùn)涵代數(shù)的微分。首先建立了二維語言格蘊(yùn)涵代數(shù)，利用二維語言格蘊(yùn)涵代數(shù)的結(jié)構(gòu)，可以刻畫二維模糊語言信息之間的可比較關(guān)系與不可比

3、較關(guān)系;隨后將微分的概念引入到二維語言格蘊(yùn)涵代數(shù)中，給出了二維語言格蘊(yùn)涵代數(shù)中微分的性質(zhì)，并研究了二維語言格蘊(yùn)涵代數(shù)中一些特殊微分（保序微分，嵌套微分，同構(gòu)微分和正則微分），最后討論了二維語言格蘊(yùn)涵代數(shù)中一些代數(shù)子結(jié)構(gòu)（理想，sl-理想和LI-理想）的微分。
　　第二部分給出了二維模糊語言集的定義和運(yùn)算，并建立了二維模糊語言集之間的距離與相似度概念。首先將模糊語言集擴(kuò)展為二維模糊語言集，給出了二維模糊語言集的定義，然后定義了二維模

4、糊語言集之間的交、并、補(bǔ)及蘊(yùn)涵運(yùn)算，研究了運(yùn)算的性質(zhì);其次，給出了二維語言標(biāo)簽之間的一般距離測度、一般相似度測度、Hausdorff距離測度、Hausdorff相似度測度及混合距離測度的概念;基于二維語言標(biāo)簽之間的距離測度與相似度測度，建立了二維模糊語言集之間的距離測度與相似度測度，并討論了這些測度的簡單應(yīng)用。
　　第三部分建立了二維模糊語言信息的2-tuple表示模型與計(jì)算模型，定義了二維模糊語言集的期望、方差、相關(guān)性、相關(guān)系數(shù)

5、與熵測度等概念。首先將語言2-tuple模型從一維推廣到二維，建立了二維模糊語言信息的2-tuple表示模型與計(jì)算模型，討論了二維模糊語言信息的二元語義聚合算子的性質(zhì);其次，定義了二維語言標(biāo)簽的期望，研究了期望的性質(zhì);進(jìn)而基于二維語言標(biāo)簽的期望，定義了二維模糊語言集的期望、方差、相關(guān)性、相關(guān)系數(shù)概念，并研究了這些概念的性質(zhì);最后建立了二維語言標(biāo)簽的熵測度公式和二維模糊語言集的熵測度公式。
　　第四部分建立了二維猶豫模糊語言信息的表

6、示模型與計(jì)算模型，給出了二維猶豫模糊語言集的期望、方差、相關(guān)性、相關(guān)系數(shù)與熵測度等概念。首先重新定義了猶豫模糊語言集，并給出了猶豫模糊語言標(biāo)簽的得分函數(shù)和猶豫模糊度函數(shù)的概念;將猶豫模糊語言標(biāo)簽推廣為二維猶豫模糊語言標(biāo)簽，建立了二維猶豫模糊語言信息的表示模型與計(jì)算模型;然后給出了二維猶豫模糊語言標(biāo)簽期望的定義，并研究了期望的性質(zhì);進(jìn)而基于二維猶豫模糊語言標(biāo)簽的期望，給出了二維猶豫模糊語言集的期望、方差、相關(guān)性和相關(guān)系數(shù)的定義，隨后研究了

7、這些概念的性質(zhì);最后給出了二維猶豫模糊語言標(biāo)簽的熵測度公式與二維猶豫模糊語言集的熵測度公式。
　　第五部分給出二維模糊語言信息度量理論的應(yīng)用。首先給出了二維模糊語言信息的二元語義聚合算子的應(yīng)用，并與現(xiàn)有的方法進(jìn)行比較;然后研究了二維模糊語言信息的二元語義距離測度在模式識別中的應(yīng)用;進(jìn)而討論利用二維模糊語言信息的距離測度與熵測度來分別確定屬性的權(quán)重;其次，討論了二維猶豫模糊語言信息聚合算子的應(yīng)用;給出了利用二維猶豫模糊語言信息的熵測