基于16S rRNA和16S-23S rRNA基因间隔区序列探讨陆生和水生螺原体菌株的系统发生关系

采集江苏省养殖池塘内发病的中华绒螯蟹、克氏原螯虾和南美白对虾,利用已有螺原体16S rRNA和23S rRNA基因序列保守引物扩增并测序16S rRNA和16S-23S rRNA基因间隔区序列(ISRs).基于已获得的序列和GenBank中下载的螺原体序列分别进行同源性比对,比对的结果分别利用PAUP软件和MrBaye...     

基于邻域粗糙集的不完整决策系统特征选择算法

针对不完整决策系统属性约简算法时间复杂度较高问题,基于正域不变条件下,决策系统分类能力保持不变原则,提出不完整决策系统前向顺序特征选择算法.该算法从约简集为空集开始,根据在约简集合中加入各属性后对正域影响程度大小将属性降序排列,采用顺序前向搜索,选择当前最佳特征加入特征约简集合,确定最佳特征子集.将该算法扩展到基于邻域...     

构建新包空间的多示例学习方法

针对已有神经网络方法采用示例决定标记从而导致多示例学习(MIL)中包结构信息丢失的问题,提出了一种新的RK_BP多示例学习方法.在示例空间,首先采用粗糙集对其进行属性约简;然后进行K均值聚类,利用聚类点构造新包空间;在新空间中,利用误差反向传播神经网络算法进行分类.在多个测试数据集上对算法进行测试,结果表明该算法可有效解决已有神经网络方法包结构信息丢失问题,明显提高分类性能.     

融合粗糙集和证据理论的车地无线通信设备故障诊断

针对车地无线通信设备故障诊断信息不一致的情况进行故障推理和诊断,提出了一种融合粗糙集与证据理论综合集成的车地无线通信设备故障诊断方法.该方法首先利用粗糙集剔除故障特征数据的冗余成分,提取互不相关的必需特征,将车地无线通信设备故障诊断问题用一个不同简化层次的故障决策网络表示,由网络节点根据定义出的规则置信度和覆盖度可推导出对应有效的故障诊断规则集合.在建立规则库的基础上,引入基于证据理论的信息融合技术,解决多传感器故障监测数据与诊断规则准确匹配的问题,建立故障推理机制,便可方便得出车地无线通信单元故障诊断结果,实例分析表明该方法能有效提高模型故障诊断能力,具有较强实用性.     

GFC-空间中的参数型KKM定理及其应用

首先证明了GFC-空间的一个特征性质,然后通过引进线性序空间,在非紧的GFC-空间中证明了一个参数型KKM定理.应用参数型KKM定理得到了一些新的非紧的极大极小不等式.     

关于局部对偶平坦且具有迷向S-曲率的Matsumoto度量

找到了一些方程去刻画局部对偶平坦的Matsumoto度量F=α2/α-β,其中α=√aijyiyj,β=biyi.同时对局部对偶平坦且具有迷向S-曲率的Matsumoto度量进行了分类.     

关于有限群S-弱拟正规子群

从某一个特殊的子群出发研究一些子群对群结构的影响是群论研究的一个重要方向,利用S-弱拟正规子群及弱拟正规子群来研究一些群的结构,得出了一些群的可解性,超可解性以及幂零性.     

精度与程度的逻辑差近似算子及其性质

首先研究了程度近似与变精度近似的关系与转化,再利用变精度近似算子与程度近似算子定义了精度与程度的逻辑差近似算子,其具有与精度与程度2个量化指标相关的逻辑含义,最后研究并得到了精度与程度的逻辑差近似算子的一般性质与幂作用性质.精度与程度的逻辑差近似算子部分拓展了程度近似算子与经典近似算子,进而得到了这些已有近似算子幂作用...     

一种高效的启发式属性约简算法

属性约简是粗糙集的精髓,差别矩阵算法是属性约简中的常见方法之一。差别矩阵算法需大量空间存储差别元素,且有很高的时间复杂度。为降低时间、空间复杂度,给出不可鉴别信息量定义,计算属性重要性,并以此为启发信息,设计一种启发式约简算法,使原来的时间复杂度由O(|R|~2|U|~2)降为max(O(|R|~2|U/R|),O(|R||U|)),空间由O(|R||U|~2)降为O(U/R),并通过实例验证该算法的高效性和正确性。     

不同覆盖产生相同覆盖近似集的条件研究

覆盖粗糙集是处理不确定性问题的一种有效方法,在最近几年日益受到研究人员的关注.由于覆盖具有很强的一般性,使得出现了许多从不角度构建的覆盖粗糙集模型.然而,由此引发的一个现实而关键的问题还未得到全面有效的解决,即:对于某个模型而言,不同的覆盖产生相同覆盖近似集的条件是什么针对这个问题,以六类主要的覆盖粗糙集模型为研究对象,对它们的上下近似产生原理展开了深入分析.研究发现各模型的近似集与覆盖中的极大块或极小块有着紧密联系,基于此提出了最小覆盖和最大覆盖的概念,利用它们的特性对该问题进行了探讨和解决.