矩形张量的S-型奇异值包含集

利用矩形张量A的指标集的一个划分——非空真子集S及其补集、分类讨论思想和三角不等式,研究了A的奇异值定位问题,得到了A的S-型奇异值包含集.     

一维离散平均曲率方程Neumann问题解的存在性

用紧向量场方程的解集连通理论给出一维离散平均曲率方程Neumann问题的上下解方法, 并给出其解的存在性结果.     

从定积分的角度看粗糙集

对于粗糙集的定义及其基本性质,从定积分的角度,给出了一种全新的描述.     

广义模糊粗糙集的粗糙度

提出基于模糊关系的广义模糊粗糙集的α,β上、下近似算子,讨论近似算子的性质.给出广义模糊粗糙集的粗糙度,就给定的模糊集研究模糊关系对粗糙度的作用.通过算例验证该粗糙度的有效性.     

新型软子格

将软集与格代数相结合,给出新型软子格的新概念,得到了它的等价刻画。另外,利用软集的交和与运算,得到了新型软子格的交和与运算也是新型软子格。     

基于粗糙集的转炉炼钢知识发现模型

针对转炉炼钢知识发现的特点,采用粗糙集理论进行分析,应用数据清洗、标准化及离散等方式对转炉炼钢生产数据进行预处理,以炼钢生产的主要影响因素作为知识发现的条件属性,以转炉冶炼终点控制目标作为知识发现的决策属性,建立了基于粗糙集方法的转炉炼钢知识发现模型,实现转炉炼钢生产知识的自动发现、获取和规则提取。以转炉冶炼终点钢水温度的变化规律做为知识发现的决策属性,采用210 t转炉炼钢实际生产数据进行模型的应用测试,结果表明提取出的铁水硅含量、铁矿石质量、氧气消耗量等影响因素对转炉冶炼钢水终点温度存在重要影响,且模型提取出的转炉炼钢终点钢水温度知识规则与现行转炉炼钢现场的变化规律一致,证明基于粗糙集方法的转炉炼钢知识发现模型的有效性。     

基于模糊近似空间的S-粗集模型研究

基于近似空间,对原始S-粗集模型进行了扩展.提出了基于模糊近似空间的S-粗集模型,讨论了模型的上下近似算子的性质;接着分析了此模型与已有模型的相互关系,最后通过实例对此模型进行了说明.     

基于Vague集记分函数的一种构造方法

在分析已有Vague集记分函数的基础上,构造了一种新的Vague集记分函数,该记分函数能有效地刻画不同风险偏好关系,克服了传统记分函数的缺陷与不足.讨论了新构造记分函数的涵义及构造准则.最后,通过实例分析比较了该记分函数的可行性和有效性.     

基于一类完备格诱导的直觉模糊集的多元扩展运算

基于一种二元序完备格引入了直觉模糊集的截集的概念,给出了直觉模糊集的加、减和乘法等算术运算,获得了这种截集的算术运算性质,并通过实例说明这些包含关系可以严格成立.此外,在完备格诱导的直觉模糊集的截集基础上,得到了直觉模糊集的多元扩展原理,进而讨论了多元扩展运算的2个基本性质.     

基于粗糙集的增强学习型分类器

为了提高分类的精确度,提出一种基于粗糙集理论的增强学习型分类器。采用分割算法对训练数据集中连续的属性进行离散处理;利用粗糙集理论获取约简集,从中选择一个能提供最高分类精确度的约简。对于不同的测试数据,由于离散属性值的变化,相同的约简可能达不到最高的分类精确度。为克服此问题,改进了Q学习算法,使其全面系统地解决离散化和特征选择问题,因此不同的属性可以学习到最佳的分割值,使相应的约简产生最大分类精确度。实验结果表明．该分类器能达到98％的精确度．与其它分类器相比．表现出较好的性能。