单向变异S-粗集的概率特征

利用单向变异S-粗集的结构,给出元素迁移的概率特征:属性集α的下近似概率特征,属性集α的上近似概率特征,利用这些结果,给出单向变异S-粗集的概率特征,提出单向变异S-粗集的随机结构与随机定理.单向变异S-粗集的结构是单向变异S-粗集的随机结构的特例,单向变异S-粗集的随机结构是单向变异S-粗集结构的一般形式.     

函数S-粗集与规律积分度量

利用函数单向S-粗集和函数单向S-粗集对偶,给出f-规律知识,规律知识,f-规律和规律的概念,利用这些概念,给出规律知识生成的规律之间的关系和积分度量.     

F-规律推理与规律挖掘

对S-粗集给出改进,把函数这个分析工具引入到S-粗集中,提出函数S-粗集(function singularrough sets)。函数单向S-粗集(function one direction singular rough sets)是函数S-粗集的基本形式之一,它是以R-函数等价类[u]定义的;ui∈[u]是一个函数,函数是一个规律。函数单向S-粗集具有单向动态特性与规律特征:利用函数单向S-粗集的规律特征,给出F-规律推理与F-规律推理的规律挖掘概念,提出F-规律推理的规律挖掘定理,F-规律推理的规律挖掘原理与F-规律推理的规律挖掘应用。F-规律推理的规律挖掘是寻找系统中未知规律研究的一个新的研究方向。     

信息向量的粗相似度与知识掺掘

利用粗信息矩阵与相似度的概念，提出信息向量的粗相似度矩阵的概念，完整地讨论了粗相似度、粗相似度矩阵的性质，给出了粗相似度矩阵的生成特性及重要的定理。     

F-粗规律分离与风机盘管运行-识别

提出F-粗规律分离、F-粗规律分离簇的概念,给出F-粗规律分离定理。将F-粗规律分离、F-粗规律分离簇运用到风机盘管运行-识别系统的研究中,为实现风机盘管运行-识别的智能性与稳定性研究提供了一个新思路。     

函数单向S-粗集与系统状态检测-识别

函数S-粗集具有动态特性, 规律特性; 函数S-粗集具有三种形式: 函数单向S-粗集, 函数双向S-粗集, 函数单向S-粗集对偶。将函数单向S-粗集的概念引入到系统状态检测-识别中, 提出系统状态偏离, 状态偏离距离的概念, 给出系统状态识别准则与应用。 利用函数单向S-粗集, 在离散的时间区间上对系统状态进行检测, 是系统状态识别与检测的一个新的研究方向。     

信息向量的粗相似度与知识挖掘

利用粗信息矩阵与相似度的概念,提出信息向量的粗相似度矩阵的概念,完整地讨论了粗相似度、粗相似度矩阵的性质,给出了粗相似度矩阵的生成特性及重要的定理。     

S-粗集知识的动态推理与识别

利用数理逻辑中命题逻辑的形式, 给出知识系统受到外部属性干扰时, 干扰的逻辑推理结构, 知识的动态推理与识别, 提出知识的推理识别定理, S-粗集的推理识别定理, 知识的动态推理识别原理。 给出知识的动态推理与识别在知识动态识别中的应用。