关于“模糊数学”课程教学的一些思考

由于计算机智能的快速发展,与其相关的各种学科越来越受到广泛的重视．模糊数学在计算机智能技术中发挥着非常重要的作用,并已获得巨大的经济效益．“模糊数学”课程对于应用数学、信息与计算科学、统计学等学科的学生,是一门应用价值较强的选修课程．文章探讨了该课程当前的教学现状,并提出了提高该课程教学效果的一些策略．     

信息系统中属性重要性的等价刻画

信息系统是一个具有对象与属性关系的数据库,揭示属性的本质特点、刻画属性的重要性是考虑各类约简问题的基础.本文改进了已有的基于等价关系的属性重要性的度量,并给出了基于划分的属性重要性的刻画,在一定程度上简化了相关运算步骤,提高了运算效率.     

蕴含K5-P2可图序列的刻划

对于给定的图H，称π是蕴含H可图的，如果π有一个实现包含H作为子图．Kk，Ck，Pk分别表示k阶完全图，圈长为k的圈和路长为k的路．K5-P2表示从5阶完全图中删去长为2的路．LuoRong考虑了蕴含Ck可图序列的刻划问题，并刻划了当k=3，4，5时，蕴含Ck的可图序列．此外，Luo等人刻划了蕴含K4的可图序列，Eschen和Niu刻划了蕴含K4-e的可图序列，Yin Jianhua等人刻划了当r=2，S=3和r=2，S=4时，蕴含Kr,s的可图序列，其中Kr,s是r×S完全二部图．Hu Lili等人刻划了蕴含K5-C4，K5-Z4，K5-E3的可图序列，徐正华等人刻划了蕴含K1．4＋e的可图序列，王艳刻划了蕴含K1,4＋P2的可图序列，刘明静等人刻划了蕴含K5-Z5的可图序列．本文刻划了当n≥5时，蕴含K5-P2的可图序列．     

信息系统中属性重要性的等价刻画

信息系统是一个具有对象与属性关系的数据库,揭示属性的本质特点、刻画属性的重要性是考虑各类约简问题的基础.本文改进了已有的基于等价关系的属性重要性的度量,并给出了基于划分的属性重要性的刻画,在一定程度上简化了相关运算步骤,提高了运算效率.     

蕴含K5-K2可图序列的刻划

对于给定的图H,称π是蕴含H可图的,如果π有一个实现包含日作为子图.Kk,Ck,Pk分别表示k阶完全图,圈长为k的圈和路长为k的路.K5-P2表示从5阶完全图中删去长为2的路.LuoRong[14]考虑了蕴Ck可图序列的刻划问题,并刻划了当k=3,4,5时,蕴含Ck的可图序列.此外,Luo等人[15]刻划了蕴含K4的可图序列,Eschen和Niu[16]刻划了蕴含K4-e的可图序列,Yin Jianhua等人[23]刻划了当r=2,S=3和r=2,S=4时,蕴含Kr,s的可图序列,其中Kr,s是r×s完全二部图.Hu Lili等人[3-5]刻划了蕴含K5-K4,K5-Z4,K5-E3的可图序列,徐正华等人[18]刻划了蕴含K1,4+e的可图序列,王艳[17]刻划了蕴含K1,4+P2的可图序列,刘明静[13]等人刻划了蕴含K5-Z5的可图序列.本文刻划了当n≥5时,蕴含K5-P2的可图序列.     

基于边界域的变精度粗糙集

粗糙集理论作为分类学习的一种工具,借助一对极值映射的一元算子,利用已知的知识结构表示未知的研究对象.具体主要体现在已知知识包含于未知对象集或与对象集相交不空.随着数据规模的不断增长以及数据形式的日趋复杂,严格意义的包含常常不能满足现实的需要.因此,经典粗糙集忽略了非常接近于严格包含的情况.变精度粗糙集放宽了严格包含关系.弥补了经典粗糙集理论的这一不足.然而,和经典粗糙集相比,变精度粗糙集不可避免地失去了一些基本性质.为了进一步探讨这些性质的本质内涵,在研究已有变精度粗糙集结构和性质的基础上,提出了3类基于边界域的变精度粗糙集模型,比较研究了这些模型之间的联系和区别.结果表明,第Ⅰ类变精度模型是已有变精度粗糙集模型的推广,第Ⅱ类变精度模型则是经典粗糙集的直接拓展形式之一.这2类变精度模型都侧重于从局部多数包含的角度刻画对象集.第Ⅲ类变精度模型侧重从对象集的整体边界域,即整体多数包含的角度描述了未知知识.     

广义粗集公理化的一个注记

广义粗集理论是基于等价关系的粗集理论的各种拓广。本文讨论了基于一般二元关系的广义粗糙集的公理化,通过实例分析了确定二元关系的必要公理组条件,并给出了各公理组的充分条件。     

蕴含K5-P2可图序列的刻划

对于给定的图H,称π是蕴含H可图的,如果π有一个实现包含H作为子图.K k,C k,Pk分别表示k阶完全图,圈长为k的圈和路长为k的路.K 5-P2表示从5阶完全图中删去长为2的路.Luo Rong[14]考虑了蕴含C k可图序列的刻划问题,并刻划了当k=3,4,5时,蕴含C k的可图序列.此外,Luo等人[15]刻划了蕴含K 4的可图序列,Eschen和Niu[16]刻划了蕴含K 4-e的可图序列,Yin Jianhua等人[23]刻划了当r=2,s=3和r=2,s=4时,蕴含K r,s的可图序列,其中K r,s是r×s完全二部图.Hu Lili等人[3-5]刻划了蕴含K 5-C4,K 5-Z4,K 5-E3的可图序列,徐正华等人[18]刻划了蕴含K1,4 e的可图序列,王艳[17]刻划了蕴含K 1,4 P2的可图序列,刘明静[13]等人刻划了蕴含K 5-Z5的可图序列.本文刻划了当n≥5时,蕴含K 5-P2的可图序列.     

多粒度粗糙集近似集的增量方法

利用正确分类率来考虑属性论域同时变化时基于向量矩阵的经典多粒度粗糙集上下近似集的动态近似更新。首先讨论了论域缩小属性增加时,多粒度粗糙集的上下近似算子一些性质的改变,并给出了基于向量矩阵的近似集更新方法;其次讨论了论域缩小属性减少时,相应算子性质的变化,并给出了基于向量矩阵的近似集更新方法。新方法有效地缩小了经典多粒度粗糙集近似集更新时的搜索区域。