p-集合及其测度空间

将P-集合的概念从有限集合推广到任意集合,在给定测度空间的基础上依据测度论的有关知识给出了P-集合的动态盯一代数,提出了具有动态特征的P-测度空间。在任意普通集合的基础上研究P-集合,为P-集合在信息安全中的应用提供了可靠的理论保证。     

数学基础教育功利化倾向的表现及危害

数学基础教育的功利化倾向使数学教育的作用被扭曲地发挥,造成数学教育的异化.数学教育的功利化倾向通常表现为权威化、教条化、狭隘化、刻板化等,对数学教育功能的发挥和学生的发展造成比较大的危害.     

有限容幂群的置换表示

通过有限容幂群在其自身上的左平移作用,给出了有限容幂群的置换表示和矩阵表示.     

P-集合及其测度空间

将P-集合的概念从有限集合推广到任意集合,在给定测度空间的基础上依据测度论的有关知识给出了P-集合的动态σ-代数,提出了具有动态特征的P-测度空间。在任意普通集合的基础上研究P-集合,为P-集合在信息安全中的应用提供了可靠的理论保证。     

函数S-粗集与F^--隐形图像生成-辨识

利用函数S-粗集,给出图像生成,提出F^--隐形图像的概念、构成结构、F^--隐形图像的属性特征和分离定理与还原定理,给出F^--隐形图像在图像信息系统中的应用。     

S-粗集上的知识特性

基于S-粗集的理论，给出了知识膨胀度与f^--知识萎缩度的概念；讨论了f-知识膨胀与f^-=知识萎缩的性质，提出了S-粗集上知识膨胀度-萎缩度等值定理,f-知识集知识膨胀定理;f^--知识集知识萎缩定理，给出f-知识f^--知识在决策识别中的应用．     

一类神经网络模型的稳定性分析

研究了一类神经网络,包括Hopfield神经网络和细胞神经网络,从神经网络的互连矩阵以及神经元输入输出的激励函数出发,通过研究特殊矩阵以及单调有界函数,利用Brouwers’不动点理论和构造Lyapunov函数的方法讨论神经网络平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性以及指数的收敛速率,获得了一些充分条件以保证神经网络的平衡点的存在性、唯一性和全局指数的稳定性,并给出了一些条件下指数收敛速率的估计值.     

关于模糊粗糙集的一个注记

指出文献[6]中定义的模糊粗糙集的补集不再是模糊粗糙集.为了克服原定义中的缺陷,给出了关于模糊粗糙集的新的补集定义,讨论了相应的运算性质.同时还证明:模糊粗糙集其实就是定义在F格L上的L-模糊集.     

(F)-知识与它的还原

利用单向S-粗集对偶, 给出(F)-知识与知识的F-还原概念,提出(F)-知识的F-还原定理与F-还原的属性补充冗余原理;单向S-粗集对偶是S-粗集的基本形式之一.     

函数S-粗集与F隐形图像生成-辨识

利用函数S 粗集, 给出图像生成, 提出 隐形图像的概念、构成结构、 隐形图像的属性特征和分离定理与还原定理, 给出 隐形图像在图像信息系统中的应用。