二值变换法及其应用

在对关系模式中普遍存在的多值依赖关系进行分析的基础上，提出了一种可将多值依赖关系转化为单值依赖关系的二值变换法，该方法能方便地实现多关系模式的化简与归并，提高关系模式的规范化程度和减少每一实体在关系中占据的元组数量，从而大大压缩存储容量和提高检索效率。     

模糊关系数据库系统中的函数依赖与多值依赖

用模糊关系数据模型来描述不分明的模糊数据是关系数据库理论发展中的一个重要的新课题。本文用模糊等价关系及其隶属函数来描述模糊函数依赖与多值依赖,看出经典数据依赖是模糊数据依赖的特例。并且证明相应于Armstrong公理的一套模糊数据依赖的推理规则是正确、完备的。     

二值变换法及其应用

在对关系模式中普遍存在的多值依赖关系进行分析的基础上，提出了一种可将多值依赖关系转化为单值依赖关系的二值变换法。该方法能方便地实现多关系模式的化简与归并，提高关系模式的规范化程度和减少每一实体在关系中占据的元组数量，从而大大压缩存储容量和提高检索效率。     

多值依赖与不完全信息数据库

本文讨论了含空值的关系实例对于多值依赖的满足性。与若干现有文章相比,本文着重讨论了各种情况下满足多值依赖集的合法完全实例的存在性的判定方法。     

函数依赖与多值依赖的再研究

从不同角度对关系数据库理论中函数依赖(functional dependency,FD)与多值依赖(multi-valued dependency,MVD)及其关系进行了深入研究。从经典关系数据库理论、粗糙集与形式化概念分析出发,探讨了它们对函数依赖与多值依赖的研究视角,得出了关于两种依赖的一些重要结论。     

标准函数依赖覆盖集及其求解算法

对函数依赖集进行优化数据库设计的重要环节。本文对数据库模式中函数依赖的标准函数依赖覆盖集进行了研究和对其内涵进行了分析,导出了求解标准函数依赖覆盖集算法,并给出了正确性证明。     

多值依赖无分裂覆盖问题的研究

基于函数依赖规范化理论及多值依赖基本概念，给出了多值依赖的分裂、无分裂多值依赖集等定义，提出了满足无分裂多值依赖集的良好特性，以及无分裂多值依赖集的判定算法，并且提出分裂多值依赖集存在无分裂覆盖满足的条件及其算法．这对于多值依赖集化简、规范化设计和无环数据库设计提供了理论基础．     

基于Vague关系数据模型的数据依赖

基于提出的Vague关系数据模型和Vague集之间的相似度量,研究了Vague关系数据库中的数据依赖问题,给出了Vague函数依赖(VFDs)和Vague多值依赖(VMVDs)的定义及其相应的推理规则.该规则类似于经典关系数据库中函数依赖和多值依赖的Armstrong公理系统,称之为Vague公理系统.并对Vague公理系统的有效性和完备性进行了证明.同时还给出了VFDs满意度的概念及计算VFDs满意度的公式.     

XML弱多值依赖的推理规则

数据约束是数据库规范化理论的基础,不完全信息引入XML文档后,需要重新定义数据约束。基于XML Schema、符合XML Schema的不完全XML文档树、子树信息等价和子树信息相容等定义给出了XML弱多值依赖的定义和性质;为了研究数据依赖的逻辑蕴涵问题,给出了XML弱多值依赖的推理规则集,并对其正确性进行了证明。以上研究为不完全信息环境下存在XML弱多值依赖的XML文档的规范化研究奠定了基础。     

多值依赖MVD保持性的研究

基于数据依赖基于概念给出了保持多值依赖MVD集的定义，提出了构造联接树的算法，生成MVD集与保持MVD集的检验算法，同时对算法给出了证明。     

集值向量优化问题近似有效解的最优条件和对偶性

在Banach空间中考虑集值向量优化问题的Henig近似有效解和Global近似有效解的最优条件和对偶性. 在锥 次不变集值映射的假设条件下, 建立集值向量优化问题Henig近似有效解最小点和Global近似有效解最小点的充分性最优条件与Mond-Weir型、 Wolfe型两类对偶定理. 作为应用, 分析集值向量优化问题的Henig近似有效解最小点和Global近似有效解最小点与一类向量变分不等式两种近似有效解最小点之间的关系.     

集值向量优化问题近似有效解的最优条件和对偶性

在Banach空间中考虑集值向量优化问题的Henig近似有效解和Global近似有效解的最优条件和对偶性. 在锥 次不变集值映射的假设条件下, 建立集值向量优化问题Henig近似有效解最小点和Global近似有效解最小点的充分性最优条件与Mond-Weir型、 Wolfe型两类对偶定理. 作为应用, 分析集值向量优化问题的Henig近似有效解最小点和Global近似有效解最小点与一类向量变分不等式两种近似有效解最小点之间的关系.     

约束锥和控制锥扰动多目标规划的稳定性

研究了Banach空间中的约束锥和控制锥同时受扰动时,其锥有效点集和锥弱有效点集在半连续意义下的稳定性.在此基础上,得到了约束锥和控制锥扰动多目标规划问题的锥有效解集和锥弱有效解集在半连续意义下的稳定性.     

用关联度和海明距离确定多目标优化问题的最优解

本文提出了一种用灰色系统关联度概念来确定两模糊子集隶属函数形状间的差异程度,并用海明(Hamming)距离确定两隶属函数间的接近程度,从而确定出多个有效解中的最优解的方法。其作法是:将多目标优化问题的理想解(由各单目标最优解构成)和有效解(非劣解)模糊化,求得各个模糊有效解与模糊理想解间的关联度和Hamming距离。最后,通过排序打分法确定出有效解中的最优解。     

Pareto弱有效集的性质探讨

给出了多目标最优化中关于Pareto弱有效集表示的一种新型的方法,即把弱有效集表示成两个集合之差,从而得到了一系列与目标集及控制锥的和、差、交及并相关的弱Pareto有效集的性质.     

一类多目标优化问题的有效解

证明了半局部η-伪线性多目标优化问题有效解的一个性质并考虑与其相关的两个多目标问题的有效解间的关系．     

循环图及单圈图的有效控制集与完美控制集

图的完美控制集和有效控制集是两类特殊的控制集．通常要判断一个图是否存在有效控制集是困难的．该文证明了无向循环图一定存在有效控制集．此外，给出了单圈图的完美控制数与其阶数的关系．     

基于理想点法的DEA有效单元的效率评价及应用研究

针对DEA模型有效单元较多问题,提出采用理想点法对有效的单元继续进行评价的方法。并采用这种方法对我国副省级城市的效率进行了测算,测算结果显示了这种方法的合理性。     

NB-MAFIA: 基于N-List的最长频繁项集挖掘算法

本文在深度优先搜索的框架上, 引入基于项集前缀树节点链表的项集表示方法N-List, 提出一个高效的最长频繁项集挖掘算法NB-MAFIA。N-List的高压缩率和高效的求交集方法可以实现项集支持度的快速计算, 同时采用对搜索空间的剪枝策略和超集检测策略来提高算法效率。在多个真实和仿真数据集上, 通过实验评估了NB-MAFIA和两个经典算法。实验结果表明NB-MAFIA在多数情况下优于其他算法, 尤其在真实和稠密数据集上优势更为明显。     

集值映射的广义梯度与弱有效解

通过介绍弱有效解、Contigent切锥、以及切导数等的定义，引进弱有效意义下集值映射的两种广义梯度概念，并在一定条件下证明他们的包含关系，以及一些其它的性质，并给出了集值映射优化问题一些有效解的最优性条件．