知识处理领域中的模糊性知识及其不同否定的逻辑基础和集合基础以及应用研究

对模糊性知识及其各种否定的认知、区分、表示、推理与计算等是当前知识处理领域发展的一个重要内容。目前国外学者的研究主要集中在对某个知识处理领域中知识的不同否定如何处理等方法性研究,不是从理论上专门研究一般知识处理领域中普遍存在的模糊性知识及其各种否定的认知、区分、表示、推理与计算以及所具有的性质和规律。本项目从构成知识的最小成分既概念的本质上对模糊性知识及其不同否定进行研究,在概念的内涵和外延上区分模糊性知识的"否定"中的矛盾否定、对立否定与中介否定，研究模糊性知识中的各种否定关系及其性质与规律；研究建立能够完全刻画知识处理领域中模糊性知识与其矛盾否定、对立否和中介否定及其规律的形式化逻辑理论和集合理论，研究逻辑理论的形式表达能力，推理模型与算法化；研究它们对实际知识处理领域中的模糊性知识及其三种否定予以区分、表达、推理与计算等具体应用，研究数值计算模型与程序设计，以及在计算机上的实现。

项目完成情况及取得成果简述如下：(一) 从知识组成的最基本成分—概念这一层面上非哲学性的进行研究，在概念的内涵和外延上研究区分模糊性概念中的矛盾关系和对立关系、以及对立概念间存在的中介概念的性质和规律，提出了模糊性概念中存在三种不同否定即矛盾否定、对立否定与中介否定。(二) 为了建立能够完全刻画这些不同否定及其关系的集合基础和逻辑基础，建立起一种新的“具有矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊集FSCOM (Fuzzy Set with Contradictory negation, Opposite negation and Medium negation)”和一种新的“具有矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊命题逻辑形式系统FLCOM (Fuzzy Propositional Logic with Contradictory negation, Opposite negation and Medium negation)”。(三) 研究了FSCOM和FLCOM的理论及其应用：(1) 关于FSCOM的理论，研究了FSCOM的基本运算与性质，FSCOM与Zadeh模糊集、直觉模糊集以及粗糙集等的关系及其特征，定义了基于FSCOM的新模糊度与贴近度概念、以及模糊聚类分析概念与方法等；(2) 关于FSCOM的应用，研究了FSCOM用于实际问题中模糊性知识及其不同否定的区分与表示，给出一种确定中介否定模糊集中参数λ的方法，研究了FSCOM在模糊决策、模糊评判等领域中的应用。(3) 关于FLCOM理论，我们具体研究了FLCOM的基本运算以及特有的性质，研究给出FLCOM的一种语义模型Φ并证明了FLCOM的可靠性定理，研究了FLCOM的推理模型与算法，提出基于FLCOM中三种否定的模糊拒取式推理模型及算法，证明了算法的还原性定理等；(4) 关于FLCOM的应用，我们研究了FLCOM对于实际问题中的模糊性知识及其三种否定的形式表达能力，给出一种确定语义模型Φ中的中介否定的参数λ的方法，研究了FLCOM在模糊决策、模糊推理中的应用，基于Φ模型的数值计算模型，研究了FSCOM与FLCOM在处理模糊决策实际问题的计算机实现。(四) 本项目组迄今拟写出32篇学术论文。其中，22篇学术论文已在国内外学术刊物及国际学术会议上发表，6篇已录用，4篇已投稿。已培养4名硕士生毕业。