决策系统簇的平均代价敏感并行约简

大数据背景下，数据量呈指数级增长，三支决策在处理代价敏感问题时动态机制和稳定性不足.针对这个问题，结合F-粗糙集处理动态数据方面的优势，在代价敏感决策表簇中提出基于F-粗糙集和三支决策的平均代价敏感并行约简.首先，从平均决策代价和平均测试代价的角度，定义基于F-粗糙集和三支决策的并行约简；其次，设计基于F-粗糙集和三支决策的平均代价敏感并行约简算法.与基于分类的最小代价约简和基于类特定的最小代价约简比较，实验结果显示，基于F-粗糙集和三支决策的平均代价敏感并行约简可以更好地权衡误分类代价(决策代价)和测试代价，提高分类准确率.研究结果为研究动态决策和代价敏感提供一种新的研究方法和思路.     

基于互信息的并行约简

将并行约简理论和信息论相结合，提出了信息论意义下的并行约简概念（原并行约简理论是代数意义下的并行约简），并利用互信息的概念提出了基于互信息的并行约简算法．信息论意义下的并行约简的优点在于：处理不一致数据时可以保留比代数意义下的并行约简更多的分类信息．最后从理论上探讨了信息论并行约简和代数并行约简的一致性和差异性，将两者进行了有机统一．     

首次住院精神分裂症患者求医过程调查及其影响因素分析

目的 探讨精神分裂症病人的求医过程及影响因素.方法 采用自制调查表,对300例首次住院的精神分裂症病人及监护人进行调查.结果 精神分裂症病人从发病到首次到精神科就诊,农村平均延误(4.8±6.32)月,城市平均延误(2.1±6.12)月,两者间差异有显著性(P<0.01);在首诊方式上,农村以选择非精神科中西医和宗教迷信为主,分别占45.16%和24.73%;农村和城镇分别有68.24%和70%的病人未按要求住院.结论 加强精神卫生科普知识宣传和非精神科医师的精神医学知识教育,对提高病人的精神科就诊率,避免延误病情有重要意义.     

首次住院精神分裂症患者求医过程调查及其影响因素分析

目的探讨精神分裂症病人的求医过程及影响因素。方法采用自制调查表,对300例首次住院的精神分裂症病人及监护人进行调查。结果精神分裂症病人从发病到首次到精神科就诊,农村平均延误（4.8±6．32）月,城市平均延误（2．1±6．12）月,两者间差异有显著性（P〈0．01）;在首诊方式上,农村以选择非精神科中西医和宗教迷信为主,分别占45．16％和24．73％;农村和城镇分别有68．24％和70％的病人未按要求住院。结论加强精神卫生科普知识宣传和非精神科医师的精神医学知识教育,对提高病人的精神科就诊率,避免延误病情有重要意义。     

F-粗糙集方法对概念漂移的度量

F-粗糙集是一种针对信息表簇或决策表簇的新的粗糙集模型.利用F-粗糙集模型中上、下近似的思想,定义了不确定性概念漂移的一些度量,包括概念的上、下近似漂移量和概念的上、下近似耦合度等,并初步探讨了它们的性质.     

F-模糊粗糙集及其约简

模糊粗糙集的知识约简是模糊粗糙集理论的核心内容之一,从增量式的数据、海量数据或动态数据中挖掘出人们感兴趣的知识,是数据挖掘研究的一个重点,也是一个难点.首先,给出模糊粗糙集的属性重要度的定义及属性约简的定义;其次,从F-粗糙集及并行约简出发,并结合模糊粗糙集的属性重要度,提出了F-模糊粗糙集及其约简,为增量式或动态模糊决策表的属性约简提供了一种有效的方法;最后,通过实例验证了F-模糊粗糙集及其约简的可行性.     

基于可达关系的Rough集

根据Rough集的思想提出了一种新的基于可达关系的Rough集模型,这种Rough集模型的思想是基于信息粒和可达关系的,比经典的Rough集更一般.除了Rough集原来的应用外,这种Rough集模型还可望有更广泛的应用.基于可达关系的Rough集思想将Rough集思想推广到一般的方法论.     

决策系统中约简的不一致分析

提出了用于刻画不一致程度的概念--不一致层次,讨论了不一致层次的性质;用3种粗糙集模型对决策系统中由约简引起的分类率、分类正确率、未分类率和不一致层次的变化进行了讨论.讨论结果对粗糙集理论的研究和实际应用具有一定的指导作用.     

一种求解多目标优化问题的协同演化算法

提出了一种求解多目标优化问题的协同演化算法.新算法改进了Kwee-Bo的协同演化的思想,将混合策略演化规划用于协同演化过程中,混合策略指导算法有效搜索过程,两个种群协同优化目标函数.标准测试函数的数值实验验证了新算法的有效性.