Rough Sets and Nuclear Safety

It is well-known that rough set theory can be applied successfully to rough classification and knowledge discovery. Our work is concerned with finding methods for using rough sets to identify classes in datasets, finding dependencies in relations and discovering rules which are hidden in databases by means of decision tables and algorithm D. We use these methods to analyze and control aspects of nuclear energy generation.     

线性自动机理论(Ⅳ)——状态迁移图型(非奇异情形)

本文本部分在前面结果的基础上,来全面刻划非奇异线性自动机的图型,并确切回答图形的线性实现问题。即是,给出线性自动机图型的一般表达形式,给出一组平面图形得以实现为线性自动机之图型的充要条件或特征性质,并在得以实现的情况下求出实现所给图形的线性自动机。     

线性自动机理论(Ⅴ)——状态迁移图型(一般情形)

本文给出一般线性自动机图型的一般表述形式,给出一组平面图形得以实现为一般线性自动机之图型的充要条件或特征性质,并在得以实现的情况下求出实现所给图形的一般线性自动机。     

线性自动机理论(Ⅱ)——状态迁移图型——非奇异情形

本文研究了部分标准元素,一个由圈环R的元素a所表示的图形可非奇异线性实现,当且仅当a在R中可完全分解为标准元素和部分标准元素的乘积。     

关于线性内动机理论中一个命题的简化

在作者的“线性内动机理论(Ⅲ)”一文(本刊1963年第3期)中,§7命题3(pp.41—50)的叙述与证明可简化如下。命题3.对于任意一组具有同一 k 和 m 的准标元素     

双向双阈值控制策略

本文提出了一种既能保证推理的有效性,又能提高推理效率的双向双闽值控制策略。已在航空物探专家系统中投入使用。     

专家系统

多年来,人们期望有更多的专家来为人类服务,但是培养一名专家并不是一件容易的事。专家系统的产生解决了这一难题,为人类展现了一幅美妙的远景。《专家系统》一文介绍了什么是专家系统,专家系统研究的现状和展望,以及它与第五代计算机、人工智能的关系。     

关于广义局部类域论之存在定理

古典局部类域论(Local class field theory)之主题在于研讨强正则(Stron-gly regular)域之Abel扩张,而近挽新兴之广义局部类域论(Generalized localclass field theory),益将强正则域扩充而为正则者(见G.Whaples 1952,M.Mo-riya 1942),于此扩充中,奇异者莫若存在定理(G.Whaples 1954,T.Naka-yama,M.Moriya 1943),盖其将不复尽然而为无条件者矣!就此方言,首有M.     

用于地质填图的专家系统—AMARA

本文系统地介绍了一个用于地质填图的专家系统—AMARA。该系统的目的是在地质岩性填图方面为航空物探解释人员提供咨询。系统能够识别异常和区分引起异常的地质体的岩性。系统采用了正反向混合双阈值不精确推理策略,而且把知识处理与数值处理有机地结合起来。这些新技术不仅保证了推理效果,而且提高了推理效率。     

推理网络中的证据理论方法

提出了一种基于证据理论的推理网络上不确定性描述及传播的方法,特别是引入了“认可”函数,能直观地表示对一概念的了解程度。此法已应用于测井信息综合解释专家系统WELIES,取得了满意的效果。