最小化基于合成模糊变换的模糊自动机
通过重新定义模糊自动机,使得模糊自动机的识别过程与一个合成模糊变换(CF变换)一致,而且得到了尊重合成模糊变换的最粗分类即为状态集的最粗等价分类这一重要结论.在对尊重合成模糊变换的最粗分类的讨论中,给出了找到尊重合成模糊变换的最粗分类的有限步算法,亦即状态集的最粗等价分类和最小化模糊自动机的算法.该算法不仅给出了最长运算时间,而且还给出可终止算法的条件,使得运算更为可行和简便.
模糊变换 模糊自动机 模糊集
胡红莉 莫智文
四川师范大学数学与软件科学学院(四川成都)
国内会议
武汉
中文
337-340
2004-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）