粗糙关系数据库及其发展

对粗糙关系数据库(rough relational database,RRDB)在国内外的发展状况进行了探讨。具体分为两部分,其一,对于与粗糙关系数据库相关的几个概念及它们之间的关系进行了研究;其二,从多值信息系统的规则生成及属性约简、RRDB的粗糙算子研究、RRDB的数据查询及数据更新、RRDB的度量研究及粗糙函数依赖等几方面对目前粗糙关系数据库在国内外的发展状况进行了总结回顾。     

基于粗糙关系数据库的粗糙数据查询

以粗糙关系数据库模型（RRDM）为背景，从分解原理、投影原理、粗糙关系数据库（RRDB）的可定义性及上、下近似几方面讨论了RRDB的查询理论，并以此为基础提出了一种新的RRDB查询方法--粗糙数据查询，我们把粗糙数据查询分为精确查询、粗糙完全查询、粗糙组合查询三类，并从这三方面对粗糙数据查询进行了讨论与仿真实验，仿真结果验证了这种方法的可行性和正确性。     

粗糙群的同态与同构

主要讨论粗糙集理论在代数统一群上的应用,介绍了粗糙群粗糙同态及粗糙群粗糙同构的概念,提出并证明了与此相关的性质。     

基于粗集的不完备信息系统的粗糙分类和属性约简

针对不完备信息系统(含有缺省数据或不精确数据),研究它的粗糙分类;并基于相容关系,将分布约简、最大分布约简、分配约简、近似约简引入不完备信息系统;且给出了最大分布约简的一种启发式算法:条件信息量约简算法。经实验检验,该算法是有效的。     

粗糙模糊集的分解定理及表现定理

讨论了粗糙模糊集的构造性质,给出其分解定理及表现定理。     

相容粗糙模糊集模型

在粗糙模糊集模型中,被逼近的目标概念是一个模糊集,使用的知识是等价关系,即描述对象的属性是离散值的。但在很多实际应用中,描述对象的属性是实数值的。针对这一问题,将粗糙模糊集模型中的等价关系推广为相容关系,提出了相容粗糙模糊集模型。当相容关系退化为等价关系时,相容粗糙模糊集模型即为粗糙模糊集模型。相容粗糙模糊集模型扩展了粗糙模糊集的应用范围。     

n元粗糙函数及其数学分析性质的讨论

章给出了n元粗糙函数的定义，且讨论了它的数学分析性质，诸如粗糙连续性、粗糙导数、粗糙积分，得到了一些结果，同时对一元粗糙复合函数的定义、求导法则、积分法则做了一定探讨。     

粗糙子环的判定

粗糙代数是粗糙集理论研究的一个方向,粗糙环和粗糙子环是粗糙代数的主要内容之一.以 Pawla粗糙集模型、环论为基础,给出了环的粗糙子环的定义,并研究了粗糙子环的性质及判定定理, 扩展了粗糙代数理论的研究范围.     

粗糙集理论中粗糙函数定义的改进及粗糙导数性质的证明

对二元、n元粗糙函数、k阶粗糙导数的定义进行了改进,给出了一元、二元粗糙导数的性质,并对一元、二元、n元粗糙导数的性质给出了较详细的证明.     

一种粗糙模糊神经网络分类器及其应用

提出了一种粗糙模糊神经网络分类器的模型。其过程为:利用粗糙集理论获取分类知识,根据训练样本建立决策表,进行决策表属性值离散化、属性约简和分类规则的提取;依据约简后决策表的属性、经模糊化处理的属性值及分类规则构造粗糙模糊神经网络分类器。该分类器可以有效地克服粗糙集规则匹配方法抗噪声能力和规则泛化能力差的缺点;同时可简化神经网络的结构,加快网络的训练速度。并详细介绍了该分类器用于汽车车牌字符识别的步骤和实验结果。     

用关系型数据库实现工作流机制研究与实践

提出并实现了在关系型数据库基础上直接实现传递数据的工作流机制,并介绍了该技术的设计、开发及应用等过程,总结了应用此工作流技术的管理信息系统并提出了改进建议.     

粗糙集理论在风险管理中的应用

基于容差关系的数据不完全的信息系统中数据处理理论和不完全决策表中属性约简和决策规则的发现方法,讨论了该方法在风险规避中的应用。     

利用面向对象数据库与关系数据库管理IFC数据的比较

为选择合适的数据库以高效地管理符合IFC标准的数据,分别利用面向对象数据库和关系数据库管理IFC数据并进行效率比较。首先介绍IFC标准并分析其数据特点,随后针对利用IFC实体对象所表示的简单信息、组合信息及复杂信息,利用面向对象数据库Versant Object Database 8和关系数据库SQL Server 2005进行数据管理,并对其处理效率进行了比较。结果表明:针对数万实体对象构成的大量IFC数据,面向对象数据库的管理效率更高。本研究对有效管理利用IFC数据具有一定参考价值。     

粗糙图与它的结构

将粗糙集理论和传统图论相结合,给出基于粗糙集思想的传统图的等价定义及粗糙图的定义,并进一步给出了粗糙图的矩阵表示及粗糙图的粗糙性分析．粗糙图推广了传统的图论结果,是可用于不确定性问题研究的图,它是分析系统粗特征的有效新工具．     

粗糙集理论在阳离子反浮选控制中的应用

针对阳离子反浮选生产过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制精度要求高等特点,提出了一种基于粗糙集理论的智能控制方法.通过对控制过程中的一些有代表性的状态以及操作人员在这些状态下采取的控制策略所构成的决策表进行约简,归纳出一系列控制规则.运用该方法进行准确度测试和命中率试验,结果表明控制模型的给出值与现场实际数值基本吻合,命中指标满足综合指标要求.在阳离子反浮选控制中运用粗糙集理论时,便于现场技术人员和操作工人的操作,能合理添加药剂量,避免了传统工艺由人为加药造成的浪费.     

树形结构在关系数据库中的存储与运算

通过对树形结构在关系数据库中常见存储模式的研究,提出了在管理信息系统开发中适用的树形结构的关系数据库存储模式一一先根遍历层次兄弟树表。该存储模式吸收了层次编号、先根遍历树表等存储形式的特点,能有效实现管理信息系统中树形结构的求根到某结点路径、某结点全部孩子、结点维护等常用运算。具有构建方便,查询灵活高效的特点。     

基于粗集的不完备信息系统属性约简

属性约简是粗集理论研究的核心内容之一。经典粗集理论是建立在完备信息基础之上的，然而在现实中，不完备信息系统的广泛存在极大地限制了粗集理论向实用化迈进。该文基于相容关系，将分布约简、最大分布约筒、分配约简引入不完备信息系统，提出了一种新的约简——分配序约简，并讨论了几种约简之间的关系。给出了分配约简的一种启发式算法：条件信息量约简算法，分析了该算法的时间复杂度。经实验检验，该算法是有效的。     

粗糙集模型和概率粗糙集模型的若干研究

主要叙述在等价关系、一般关系和概率论中的粗糙集模型，给出它们的定义、性质、各自的几种定义类型和它们之间的联系以及若干例子．     

XML文档与关系数据库数据转换中间件的研究

提出了一种XML文档与关系数据库数据转换中间件,通过把以XML文档形式存放的请求信息转化成相应的数据库能识别的请求信息,和把数据库返回数据转化成统一的XML文档格式的方式,实现了各种关系数据库访问的统一接口.在介绍了XML以及中间件技术基础上,着重对XML数据与关系数据库之间转换的方法进行研究,并具体讲解如何通过中间件技术来实现两者之间的数据转换工作.