| 评审组： | 计算机与系统科学组 | | 项目名称： | 模糊逻辑与模糊粗糙集及其AI应用研究 |
| 提名单位： | 陕西省教育厅 |
| 提名等级： | 二等奖 |
| 提名单位意见： | 以模糊集与粗糙集理论为代表的不确定性理论为人工智能与数据科学的基础理论构建提供了关键支撑。本项目以模糊逻辑、模糊粗糙集与模糊积分为核心工具，聚焦近似推理、高维特征选择与复杂关联决策等基础科学问题，构建了涵盖逻辑形式化、信息粒化建模与非线性融合决策的完整理论体系。主要科学发现如下：(1) 模糊逻辑形式化方面，建立了基于一般左连续t-模的命题演算系统UL，并拓展至非可换情形，提出了PL与PUL*系统，严格证明了各系统的可靠性与完备性。同时，应用各种模糊积分对模糊语句进行语义计算，并在此基础上形成带量词的一阶逻辑系统及带量词的近似推理，为智能推理规则的一致化设计与验证提供了形式化工具。(2) 模糊粗糙集信息度量与特征选择方面，引入多模糊β-覆盖近似空间，构建了融合精度与粗糙度的自信息度量，提出了基于单调条件熵的前向启发式约简算法，有效克服了覆盖参数的干扰，为高维数据降维奠定了具有理论保障的数学基础。(3) 模糊粗糙集与非线性积分融合方面，基于属性特异度导出粗糙属性模糊测度，构造Choquet-like积分实现权重客观获取；提出TI-模糊β-邻域测度及相应的Choquet积分，与模糊PROMETHEE方法融合，为复杂场景下的智能决策提供了非线性融合新途径。本成果包括专著2部、权威期刊的论文5篇。提名材料齐全规范，经完成单位公示无异议，知识产权及人员排序无争议，符合陕西省科学技术奖提名条件。 |
| 项目简介： | 
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| 客观评价： | 
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| 代表性论文专著目录： | 
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| 主要完成人情况： | - 姓名：张小红
排名：1
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：陕西科技大学
完成项目时所在单位：陕西科技大学
对本项目主要学术贡献：作为项目负责人，是代表作1、2、3、6和7的第一或通讯作者，对本项目的第1和3科学发现点均作出了贡献。主要贡献包括：（1）提出基于一般左连续t-模的命题演算系统UL及非可换系统PL、PUL*，并且也提出了带量词的一阶逻辑系统及带量词的近似推理和广义对当理论；（2）构建(I,O)-模糊粗糙集模型，提出基于粗糙属性模糊测度的Choquet-like积分，实现权重客观获取；（3）提出TI-模糊β-邻域测度及其广义Choquet积分，与PROMETHEE方法融合，形成粒约简与多准则决策统一框架。
- 姓名：代建华
排名：2
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：湖南师范大学
完成项目时所在单位：湖南师范大学
对本项目主要学术贡献：作为项目的第二完成人，是代表作4的第一和通讯作者，代表作5的通讯作者，代表作3的合作者，对本项目的第2科学发现点作出了主要贡献。主要贡献包括：（1）引入多模糊β-覆盖近似空间，系统构建融合精度与粗糙度的自信息度量并证明其单调性；（2）提出基于单调条件熵的前向启发式约简算法，有效克服覆盖参数干扰，为高维数据特征选择提供了具有理论保障的数学基础；（3）通过模糊信息粒化建立从原始决策系统到多模糊β-覆盖决策系统的转换框架。
- 姓名：王敬前
排名：3
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：陕西科技大学
完成项目时所在单位：陕西科技大学
对本项目主要学术贡献：作为项目的第三完成人，是代表作2和3的第一作者，代表作1的合作者，对本项目的第1科学发现点作出了主要贡献。主要贡献包括：（1）基于粗糙集数据驱动优势，利用属性特异度导出粗糙属性模糊测度，构造Choquet-like积分实现属性权重客观获取；（2）融合t-模、蕴涵算子与模糊测度，提出TI-模糊β-邻域测度及其诱导的广义Choquet积分，建立面向模糊β-覆盖近似空间的粒约简与多准则决策统一框架；（3）将所提方法应用于故障诊断与分类问题，验证了模糊粗糙集与非线性积分融合决策方法的有效性。
- 姓名：李梦园
排名：4
行政职务：无
技术职称：讲师
工作单位：陕西科技大学
完成项目时所在单位：陕西科技大学
对本项目主要学术贡献：作为项目的第四完成人，是代表作1的通讯作者，对本项目的第1科学发现点作出了贡献。主要贡献包括：参与构建(I,O)-模糊粗糙集模型，将模糊蕴涵与重叠函数融入粗糙近似建模，并参与提出基于该模型的新型特征选择算法和图像边缘提取算法。
- 姓名：邹雄滔
排名：5
行政职务：无
技术职称：无
工作单位：湖南师范大学
完成项目时所在单位：湖南师范大学
对本项目主要学术贡献：作为项目的第五完成人，是代表作5的第一作者，代表作4的合作者，对本项目的第2科学发现点作出了主要贡献。主要贡献包括：（1）在多模糊β-覆盖近似空间下探讨了几种信息度量方法，提出了基于单调条件熵度量的模糊β-覆盖约简方法；（2）基于R-蕴涵算子定义广义模糊β-邻域，建立满足上近似包含下近似关系的粗糙集模型，提出融合精度与粗糙度的自信息度量并证明其单调性。
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| 主要完成单位： | - 单位名称：陕西科技大学
单位贡献：本项目第一、第三和第四完成人来自陕西科技大学，完成了代表作1、2、3、6和7。主要学术贡献包括：（1）系统研究了各类模糊逻辑的形式化系统及其可靠性、完备性等理论问题，创建了基于一般左连续t-模的命题演算系统UL及非可换系统PL、PUL*，并且也提出了带量词的一阶逻辑系统及带量词的近似推理和广义对当理论，为非经典逻辑提供了系统性理论框架；（2）构建了(I,O)-模糊粗糙集模型，提出了基于粗糙属性模糊测度的Choquet-like积分实现属性权重客观获取，并在此基础上发展出高精度特征选择算法与低噪图像边缘提取方法；（3）融合t-模、模糊蕴涵与模糊测度，提出TI-模糊β-邻域测度及其诱导的广义Choquet积分，与模糊PROMETHEE方法耦合，建立了覆盖粒约简与多准则决策的统一计算框架。
本单位主要负责该项目的整体规划和组织工作，具体如下：
1. 提供了良好的科研条件、积极营造良好的学术氛围；
2. 负责本项目的申报和管理工作；
3. 开放与项目研究相关的设备及设施；
4. 人力、物力、财力等方面的支持。
- 单位名称：湖南师范大学
单位贡献：本项目第二和第五完成人来自湖南师范大学，完成了代表作4和5。主要贡献包括：（1）从模糊信息粒化的角度，引入多模糊β-覆盖近似空间的概念，系统研究了该空间下的信息度量方法，提出了基于单调条件熵度量的模糊β-覆盖约简方法，并设计了基于模糊β-覆盖约简的属性约简通用框架；（2）基于具有自反性的R-蕴涵算子，定义了广义模糊β-邻域，建立了满足上近似包含下近似关系的模糊β-覆盖粗糙集模型，构造了融合精度与粗糙度的自信息度量并证明其单调性，有效克服了覆盖参数β对约简结果的干扰；（3）设计了两种前向启发式约简算法，在30个公开数据集上与七种主流方法进行了系统对比，从特征子集大小、分类精度、统计分析、鲁棒性等多个维度验证了方法的有效性和优越性。
湖南师范大学作为本项目的合作单位，为本项目的完成人提供了学习交流、定期讨论的机会，为本项目的完成提供了直接、有效的帮助和重要的辅助推动作用。
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| 完成人合作关系说明： | 完成人合作关系说明：1
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