信息聚合的数学模型及其在专家系统中的应用

在许多情况下，为客观地获取命题的可信度，需要考虑基于该命题的多个证据。 因此,在这样的情况下，要处理一个由多证据以及基于多个标准判断证据结果的集合，然后将这些判断结果融合到一起产生一个新的全面评价结果。然而，融合各个判断结果并产生新结果的过程通常是由聚合算子完成的。考虑到一般情况下，聚合类型的选择应该反映专家在使用标准时的个人行为。本项目将研究uninorm算子。具体说来，将刻画一般的uninorm、非连续的左（右）nullnorm、具有零因子的非交换性的聚合算子和格上uninorm的结构。 刻画分配性方程关于在(0,1)^2 内连续的uninorm类和nullnorm的解的结构,回答Ruiz- Aguilera关于蕴涵分配方程的公开问题，寻找求解基于uninorm的模糊关系方程的方法，讨论基于uninorm的模糊系统，建立对应专家系统的数学模型，基于此，开发学生学习成绩综合评价专家系统