基于粗糙集理论的复方拆方研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则．因此，将粗糙集理论引入复方拆方，将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究，从而改变药味与药效之间的分离状态．     

基于克隆选择的粗糙集属性约简方法

基于免疫克隆选择的原理，提出了一种新的粗糙集属性约简方法，将属性集合的分类近似质量作为进化目标，利用免疫反应的分布性特点通过局部并行搜索实现全局优化，并采用抗体更新和亲和力抑制手段来维持群体的多样性，保证了各抗体局部优化解的稳定性，从而获得了多个优化约简集合，通过机械故障诊断数据的实例应用，表明该方法可以获得多个符合分类质量要求的属性约简集合，因此满足了设备故障诊断的特征优化选择要求。     

一种基于二进制可辨矩阵的属性约简算法

基于可辨矩阵的属性约简算法都是从信息系统中直接求得约简，提出了分两步求得约简，降低了算法的时间复杂度为O(mn^2)，第一步计算出近似约简，第二步去掉其中的冗余属性。改变了过去人们认为基于可辨矩阵的特征选择算法的时间复杂度不低于O(m^2n^2)的观点(其中m为数据集中特征／属性的个数，n为数据集中样本的个数)。最后给出了实验结果.     

模归约算法的数学基础研究

 多项式模归约算法是计算机代数中的基本问题之一,在编码算法和密码体制设计中有着广泛应用.提出了模归约算法中的2类基本算子:字归约算子、半字归约算子,并进一步证明了2类算子的计算量具有某种形式的不变量(如果满足一定的条件),从而证明了模归约算法计算量的线性性质,为其算法设计和分析提供了理论基础.还通过实例给出了2个算子在ECC和AES密码算法中的一些应用.     

基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

IF钢铁素体区热轧工艺参数对深冲性能的影响

IF钢具有优良的深冲性能是由于其具有纯净的钢质和强的{111} //ND织构.而在铁素体区热轧时,可以通过控制轧制及退火工艺参数得到强的{111}织构.IF钢铁素体区热轧实验采用润滑轧制,采取了不同的压下制度、温度制度、退火制度,并且对深冲性能进行了检测,比较了不同工艺参数对深冲性能的影响规律.通过ODF织构分析,与检测结果一致.     

基于分布约简的获取规则的增量式方法

根据粗糙集的理论,在信息系统中使用了分布约简的概念,并利用相应的可辨识属性矩阵,提出了一种在决策表中获取规则的增量式方法,该算法对决策表中出现的各种新对象进行分析,在原有的分布约简的基础上进行增量式更新,从而避免了重新计算.     

PT二次回路压降自适应补偿方法研究

通过分析电压互感器二次回路的特点及其压降产生的原因，设计了电压互感器二次回路压降自适应补偿控制器，为提高电能计量准确度、减小由于计量误差造成的电量损失提出了一种新的思路。     

不一致决策表的分配序约简

在不一致决策表中定义了分配序约简，给出分配序一致集的判定定理。通过定义分配序区分矩阵给出求分配序约简的区分矩阵法。为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小的增加而指数增长的缺陷，通过定义属性的相对重要性，提出一种求分配序约简的启发式算法。通过实例分析说明启发式算法的有效性，为从不一致决策表中获取知识提供了一种有效方法。     

建筑火灾事故的混沌特性及其控制方法研究

针对火灾事故的严峻形势,在建筑火灾事故特性进行分析的基础上,应用混沌理论对建筑火灾事故的混沌特性及控制方法进行了初步探讨,并初步建立建筑火灾事故混沌特性分析模型,对预防和控制建筑火灾事故的发生具有指导意义.图3,参8.