关于旅行推销员问题的一个算法

通过圈上结点下标自足方法，给出了一个关于旅行推销员问题的算法，尽管该算法实质上无法改变问题的NP－完全性的难度，但较分支定界法的执行速度快，比一些近拟算法要好。     

粗糙集的隶属度算子

在经典的Pawlak粗糙集模型中,RX是由那些根据知识尺判断可能在X中的U中元素 组成的集合.bnR(X)是由那些根据知识既不能判断肯定在X中又不能判断肯定在～X中的U中元素组成的集合.但元素隶属于RX或bnR(X)的程度却没有给出.提出并定义了一种粗糙集的隶属度算子.对于论域U, x∈U及X U,该算子可计算元素x的依R在X的上近似中的程度,以及依R在X的下近似、边界、负域中的程度,并据此建立了一种基于该算子的粗糙模糊集模型.     

基于粗糙集理论的中医方证相关性算法的研究

方证相关性问题是中医理论中的重要问题之一,是关系中医辨证论治和诊治方法现代化的重要课题.基于粗糙集理论的中医方证相关性算法研究,借助粗糙集处理模糊和不确定知识的强大功能,在现有病例集上建立知识表达系统并进行约简,求出属性核及相关支持度,进而揭示方证的相关性.本研究是对中医理论现代化的一种探索与尝试.     

拉姆齐图R(4,5)的递阶生成

对于已知经典的拉姆齐数，其对应的拉姆齐图R(3，3)，R(3，4)R(3，5)，R(3，6)，R(3，7)，R(3，8)和R(3，9)均可递阶生成．给出了一个通过R(4，4)图递阶生成的一个R(4，5)拉姆齐图，证明了R(4，5)≥25．同时发现修改所构造的R(4，5)图的10条拉姆齐临界边，该图将变为经典10-正则的R(4，5)图．     

Ramsey数r(3,10)的下界

以 Kn( p,q)表示红蓝边染色的 n阶完全图 ,图中既无 p个顶点的红边完全子图 ,也无 q个顶点的蓝边完全子图 .本文给出了 K4 0 ( 3,1 0 )的一种构造 ,以改进 Ram sey数 r( 3,1 0 )≥ 4 0的下界     

朴素贝叶斯方法在中医证候分类识别中的应用研究

中医证候和症状描述错综复杂,如何较好地对病患所属证候进行鉴别诊断,一直是临床医疗工作者的首要目标,把数据挖掘技术的朴素贝叶斯分类方法应用到中医证候的诊断识别中,是一个较好的尝试.为了提高分类识别的效率,在分类特征的选择上,使用了遗传算法对原有的特征进行了优化.在使用朴素贝叶斯分类方法对中医证候进行分类识别并用遗传算法改进时,经历了以下过程:首先合理抽象鉴别诊断过程并建立数学模型;其次,提出了使用数据挖掘技术中的朴素贝叶斯分类方法对模型求解;第三,考虑到特征数量较大,运用了遗传算法进行特征优化;最后,使用医学上常用的ROC曲线评价方法对改进前后的分类识别的效率进行分析比较.     

粗糙集理论在中医诊断学中的应用研究

粗糙集(R ough Set,RS)理论是处理模糊和不精确的问题的一种新型的数学工具,是主要应用于研究不完整数据、不确定知识的表达、学习及归纳的数学方法.它在医学领域的应用还处于萌芽状态.近年来,中医规范化和量化研究取得了明显的进展,中医的术语规范化也为计算机在中医学中的应用提供了有利的条件.本文重点论述借助于粗糙集理论的相关知识挖掘中医诊断学中证候群知识,利用粗糙集理论对临床病历建立知识表达系统,对知识表达系统进行属性约简,求出属性核,建立最小简化表,并且得出有关中医诊断的几个相应规则.     

一个实用的检验Kn(3,p)的算法

设Ｋｎ是ｎ个顶点的完全图，若对Ｋｎ的每条边着以红色或蓝色，并且图中既不包含红色团Ｋ３也不包含蓝色团Ｋｐ，这样就得到一个二色边图Ｋｎ，同时将这种染色所得的图记为Ｋｎ（３，ｐ），把使Ｋｎ（３，ｐ）成立的最大值记为Ｒ（３，ｐ），Ｒ（３，ｐ）＝ｒ（３，ｐ）－１，ｒ（３，ｐ）是Ｒａｍｓｅｙ数，本给出一个实用的算法，可以对给定连通图检验Ｋｎ（３，ｐ）是否成立 。     

二边色图K35（3,9）的生成

ｎ 个顶点的完全图Ｋｎ ,用红色或蓝色对其边着色,得Ｋｎ 的二边色图．当Ｋｎ 的这种红蓝二边染色既不包含红色团Ｋ３ ,又不包含蓝色团Ｋｐ ,则将由Ｋｎ 经这种染色所得的图记为Ｋｎ （３,ｐ）．如果把Ｋｎ （３,ｐ）成立的最大ｎ 值记为Ｒ（３,ｐ）,那么形如ＫｉＲ（３,ｐ ） （３,ｐ）（ｉ＝ １,２,…,ｍ ,ｍ １）的一系列二边色图称为Ｒａｍ ｓｅｙ 极图,与形如ｒ（３,ｐ）的Ｒａｍ ｓｅｙ 数相关,即Ｒ（３,ｐ）＝ ｒ（３,ｐ）－ １．本文给出了Ｋ３５ （３,９）的一种构造,因而得到ｒ（３,９）３６