1) fuzzy relation equation
模糊关系方程
1.
focusing on fuzzy relation equation with no-solutions,in this paper,we give the definition of the best approximate solution,prove the existence of the best approximate solution and offer the algorithm of the best approximate solution.
对无解的模糊关系方程给出了最优近似解的定义，证明了最优近似解的存在性，给出了求最优近似解的算法。
2.
An algorithm based on Genetic Algorithm(GA) for solving fuzzy relation equation,which means the inverse problem of fuzzy synthesis judgment,was proposed.
针对模糊关系方程的求解问题,即模糊综合评判逆问题,提出了一种基于遗传算法的求解方法。
3.
Thus fuzzy relation equation was formed and converted into the optimization problem,which could be used to decide the weight of factors.
该模型利用人们处理复杂问题的逻辑思维方式,通过评价空间和单位评价空间的映射,建立模糊关系方程并将其转化为优化问题得到权重。
2) fuzzy relation equations
模糊关系方程
1.
A method of solving fuzzy relation equations is designed by means of neural networks.
借助于神经网络的学习功能，从一个简单的数学神经网络出发，设计出有限集上模糊关系方程解法，可以方便地求出这种方程的最大解和全部极小解。
2.
The resolution problem of fuzzy relation equations (FRES) is a very important subject in fuzzy sets and systems, the majority of fuzzy inference systems can be implemented by using FERS.
模糊关系方程的求解问题是模糊集与系统中极其重要的研究课题之一，大部分模糊推理系统都可以通过模糊关系方程实现。
3.
Let"if x is A_i then y is B_i,i=1,…,n"be a group of fuzzy rules,fuzzy inference is realized by the composition operator o,then the input-output relation of C fuzzy system can be represented as AοR=B,where A is fuzzy input,B is fuzzy output,and R,a solution of fuzzy relation equations A_iοX=B_i(i=1,.
设"if x is A_((i)) then y is B_((i)),i=1,…,n"是一模糊规则组,模糊推理通过合成运算ο来实现,则C模糊系统的输入输出关系可表示为AοR=B,其中A是模糊输入,B是模糊输出,R是模糊关系方程组A_iοX=B)i(i=1,…,n)的一个解。
4) Fuzzy relation equation(FRE)
模糊关系方程(FRE)
5) minimum solution of a fuzzy relational equation
模糊关系方程的最小解
6) maximum solution of a fuzzy relational equation
模糊关系方程的最大解
补充资料：模糊关系
论域（直积空间）X×Y＝{(x，y)│x∈X，y∈Y}中的模糊关系垾就是X×Y中的模糊集垾的隶属函数在实轴闭区间[0，1]上取值,的大小反映元素x与y之间的关联程度。一般，X＝X1×X2×...×Xn中的n项模糊关系,是X1×X2×...×Xn中的模糊集垾,它的隶属函数用表示,xi∈Xi，i＝1,2，...,n。模糊关系是普通关系的拓广。普通关系描述事物之间是否有关联，而模糊关系则描述事物之间关联程度的多少。L.A.扎德将模糊关系应用于输入、输出和状态间有模糊关系的模糊系统中。模糊关系还应用于有限自动机、算法、语言学等方面。
模糊矩阵和模糊关系图 设X＝{ x1, x2，...， xm}和Y＝{ y1，y2，..., yn}是有限论域，则X，Y 的模糊关系垾可用n×m 矩阵R 表示： 矩阵R称为模糊关系垾的模糊矩阵。模糊矩阵还可以用相应的图来表示，称为模糊关系图（见图）。
模糊关系的性质 X×Y上的模糊关系有下述运算性质：两个模糊关系垾与捪，如果对任何的(x，y)∈X×Y都有，则称捪是垾的补集。
两个模糊关系垾1与垾2的并垾1∪垾2,是指对任何的(x，y)∈X×Y都有，其中"a∨b"表示在ɑ，b中取较大者。
两个模糊关系垾1与垾2的交 垾1∩垾2, 是指对任何的(x，y)∈X×Y 都有，其中"a∧b"表示在ɑ，b中取较小者。
两个模糊关系垾与垾-1，如果对任何的(x，y)∈X×Y，都有，则称 垾-1是垾的逆转关系，又称倒置关系。
模糊关系嫢称为恒等关系，是指当且仅当对任何的(x，y)∈X×Y，都有
模糊关系捊 称为零关系,是指当且仅当对任何的(x，y)∈X×Y 都有。
模糊关系啇 称为全称关系，是指当且仅当对任何的(x，y)∈X×Y，都有。
X×Y上的模糊关系垾与Y×Z上的模糊关系慒 的合成，记作垾⋅慒,是指对任何的(x,z)∈X×Z,都有＝,式中,,表示对所有y ∈Y求[ ]中的最大值,∧表示求其前后两项中的最小值。
X×X上的二元模糊关系 垾具有自反性、对称性、反对称性和传递性。
自反性是指对任何的x∈X，都有。
对称性是指对任何的(x，y)∈X×X，都有。
反对称性是指对任何的(x，y)∈X×X，的充分必要条件是。
传递性是指对任何的(x，y),(y，z),(x，z)∈X×X，都有。
模糊相似关系和模糊等价关系 若X×X上的模糊关系 垾满足自反性与对称性，则称垾为X的一个模糊相似关系，又称模糊相容关系。表示x与y对于模糊关系垾的相似程度。当X为有限集时,模糊相似关系可用一个主对角线元素为1的对称模糊矩阵来表示。若X×X上的模糊关系 垾满足自反性、对称性和传递性，则称垾为X的一个模糊等价关系。模糊相似关系和模糊等价关系是模糊聚类分析和模糊综合评判的基本数学工具。
模糊关系方程 在模式识别、综合评判等方面经常遇到模糊关系方程的问题。如果已知模糊关系捜和慒，要求解出满足捜⋅垾＝慒的模糊关系垾，这时捜⋅垾＝慒就是一个模糊关系方程。
模糊矩阵和模糊关系图 设X＝{ x1, x2，...， xm}和Y＝{ y1，y2，..., yn}是有限论域，则X，Y 的模糊关系垾可用n×m 矩阵R 表示： 矩阵R称为模糊关系垾的模糊矩阵。模糊矩阵还可以用相应的图来表示，称为模糊关系图（见图）。
模糊关系的性质 X×Y上的模糊关系有下述运算性质：两个模糊关系垾与捪，如果对任何的(x，y)∈X×Y都有，则称捪是垾的补集。
两个模糊关系垾1与垾2的并垾1∪垾2,是指对任何的(x，y)∈X×Y都有，其中"a∨b"表示在ɑ，b中取较大者。
两个模糊关系垾1与垾2的交 垾1∩垾2, 是指对任何的(x，y)∈X×Y 都有，其中"a∧b"表示在ɑ，b中取较小者。
两个模糊关系垾与垾-1，如果对任何的(x，y)∈X×Y，都有，则称 垾-1是垾的逆转关系，又称倒置关系。
模糊关系嫢称为恒等关系，是指当且仅当对任何的(x，y)∈X×Y，都有
模糊关系捊 称为零关系,是指当且仅当对任何的(x，y)∈X×Y 都有。
模糊关系啇 称为全称关系，是指当且仅当对任何的(x，y)∈X×Y，都有。
X×Y上的模糊关系垾与Y×Z上的模糊关系慒 的合成，记作垾⋅慒,是指对任何的(x,z)∈X×Z,都有＝,式中,,表示对所有y ∈Y求[ ]中的最大值,∧表示求其前后两项中的最小值。
X×X上的二元模糊关系 垾具有自反性、对称性、反对称性和传递性。
自反性是指对任何的x∈X，都有。
对称性是指对任何的(x，y)∈X×X，都有。
反对称性是指对任何的(x，y)∈X×X，的充分必要条件是。
传递性是指对任何的(x，y),(y，z),(x，z)∈X×X，都有。
模糊相似关系和模糊等价关系 若X×X上的模糊关系 垾满足自反性与对称性，则称垾为X的一个模糊相似关系，又称模糊相容关系。表示x与y对于模糊关系垾的相似程度。当X为有限集时,模糊相似关系可用一个主对角线元素为1的对称模糊矩阵来表示。若X×X上的模糊关系 垾满足自反性、对称性和传递性，则称垾为X的一个模糊等价关系。模糊相似关系和模糊等价关系是模糊聚类分析和模糊综合评判的基本数学工具。
模糊关系方程 在模式识别、综合评判等方面经常遇到模糊关系方程的问题。如果已知模糊关系捜和慒，要求解出满足捜⋅垾＝慒的模糊关系垾，这时捜⋅垾＝慒就是一个模糊关系方程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条