关联规则的更新

讨论了关联规则的更新问题。对关联规则的增量式更新算法——IUA进行了分析，指出了其存在的问题和出现问题的原因，提出了一种改进的关联规则更新算法-UA。对各种情况下关联规则的更新问题进行了讨论，说明了其均可以转化为数据库不变、支持度改变的情况来讨论。UA算法在充分利用原有信息的基础上，提高了算法的效率。     

P-信息的属性合取扩展-收缩特征与P-信息的智能发现

利用P-集合与P-推理,给出P-信息的属性合取扩展-属性合取收缩概念、特征、定理;属性合取扩展-属性合取收缩是P-集合的一个重要应用特性。利用内P-推理与属性合取扩展,给出内P-信息智能发现定理;利用外P-推理与属性合取收缩,给出外P-信息智能发现定理和准则。最后给出具有属性合取扩展特征的内P-信息智能发现在信息辨识中的应用。     

信息规律状态的函数P-推理发现与应用

利用函数P-集合,给出P-信息规律生成、信息规律亏状态、盈状态概念与P-信息规律状态的属性定理,利用函数P-推理给出P-信息规律状态发现与发现定理。最后,给出信息规律状态在经济系统、经济信息中的应用。     

基于二进制的粗糙集基本运算研究

通过讨论二进制与粗糙集之间的内在联系,提出基于二进制的粗糙集运算理论,并借助二进制的位运算操作,给出粗糙集的上近似集和下近似集、等价类的交、集合的基数的运算算法.该算法比传统的粗糙集运算算法的运算速度更快,效率更高.该算法为扩展粗糙集的应用提供了理论基础.     

函数内P(σ)-集合及其规律的动态特征

在函数内P-集合的基础上,给出函数内P-集合副集、函数内P-集合σ-副集和函数内P(σ)-集合的概念与结构及函数内P-集合与函数内P(σ)-集合的关系,证明了函数内P(σ)-集合动态变化的属性依赖、阈值依赖定理,并探讨函数内P(σ)-集合的规律动态变化依赖因素,得到了规律变化的可辨识定理.     

函数P(σ,τ)-集合及其特征

通过将副集引入函数P-集合,对函数P-集合进行扩展,给出函数P(σ,τ)-集合的概念与结构,得到了函数P(σ,τ)-集合的生成定理、动态变化的属性依赖定理与辨识定理.     

信息智能融合与它的P-增广矩阵推理生成

P-集合是一个具有动态特征的数学模型,它是把动态特性引入到有限普通元素集合X内,改进有限普通元素集合X被提出的。P-增广矩阵是改进普通增广矩阵,利用P-集合得到的。利用P-集合的动态特性与P-增广矩阵结构,本文给出P-增广矩阵推理与推理结构、信息智能融合以及信息融合与与P-增广矩阵的关系;给出信息智能融合的分离与信息智能融合的分离具有的属性智能特征;给出这些理论研究的应用。     

P-集合副集与它的性质定理

 P-集合是由内P-集合与外P-集合构成的集合对,它具有动态特性。在P-集合的基础上,给出P-集合副集、P-集合副集的(σ,τ)-生成概念与结构,讨论了P-集合副集之间、P-集合副集的(σ,τ) 生成之间的关系,得到P-集合副集的生成定理与不可辨识定理。     

S-粗等价类与知识动态挖掘-发现

在单向S-粗集(one direction singular rough sets)、单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)基础上,给出S-粗等价类、S-粗等价类对偶与粗等价类的概念与结构;讨论了三种等价类之间的关系;得到S 粗等价类与S-粗等价类对偶的属性定理与动态分离定理;给出S 粗等价类在知识动态挖掘-发现中的应用。     

随机抽题自动成卷自动评分系统的实现方法

给出了一个用 Delphi设计的考试系统 ,它以计算机理论考试试题库为基础 ,能进行计算机基础知识和各种语言的理论考试 .具有随机抽题、自动成卷、自动评分等功能