提高焦化厂粗苯收率的技术改造探讨

本文针对焦化厂粗苯生产中，粗苯收率低、能耗高、洗油单耗高等问题，通过生产工艺、操作条件、生产设备的技术改造，有效地改善了粗苯生产回收效果，提高了粗苯收率。     

一种基于对象关系模型的时空查询代数stor-algebra

通过对目前已有的时空数据库技术在易于实现的时空查询代数方面进行的深入研究，提出了一种基于对象关系的时空查询代数stor-algebra，从数据结构和代数操作两方面进行了详细描述．stor-algebra兼容关系代数，并可在对象关系数据库管理系统上实现，可作为时空查询处理系统的代数基础．     

函数S-粗集的区间分解

-基于函数S-粗集区间属性，定义了区间等价类和区间函数S-粗集，并给出了闭区间等价类有限覆盖定理及闭区间函数S-粗集的有限覆盖定理，从理论上证明了函数S-粗集与S-粗集之间的关系．     

粗集代数与IMTL代数关系

讨论粗集代数与IMTL代数的关系以及由粗集代数构造IMTL-代数的方法．借助近似代数数上的原子及同余关系，验证了在合理选择蕴涵算子→及补运算-之后，粗集代数就构成了IMTL-代数．     

CS(K)上的S-粗集特征

对CS(K)（概念格）上的概念结点进行等价类划分，分析了概念格的粗集特征和S-粗集特征，给出了概念格上粗集和S-粗集的定义及其相应定理，找出概念格与粗集、S-粗集之间的关系，并通过实例说明了CS(K)上的S-粗集特征.     

粗酯精制实验条件研究

通过正交试验法，考察了搅拌时间、碱过量程度、粗酯和碱液体积比对醋酸正丁酯粗产品中和过程的影响，并对中和后含酸量合格的粗酯用筛板蒸馏塔精制，从中找到最佳工艺操作条件，为连续催化反应精馏技术备制醋酯工业化生产提供了可靠保证。     

粗煤泥脉动分选试验研究

针对目前粗煤泥分选设备的缺陷,为改善粗煤泥的分选效果、扩大粗煤泥入选的粒度范围,提出了采用脉动方式分选粗煤泥的观点。为验证脉动分选粗煤泥的可行性,研制了无风源的脉动粗煤泥分选试验机。通过7种粗煤泥煤样的试验机试验结果证明了脉动方式分选不同可选性、宽粒级的粗煤泥可获得很好的分选效果,脉动分选操作的操作条件对粗煤泥分选效果有主要影响。通过脉动分选试验机的试验,探索了不同性质粗煤泥的分选条件和操作参数,为脉动粗煤泥分选机的设计打下了基础。     

函数S-粗集

利用S-粗集(singular rough sets)，提出了函数S-粗集，给出了函数S-粗集的数学结构和特性．函数S-粗集具有两类形式：函数单向S-粗集，函数双向S-粗集．提出了函数S-粗集与S-粗集的关系定理．函数S-粗集是S-粗集的一般形式，S-粗集是函数S-粗集的特例．函数S-粗集是粗集研究的一个新方向．     

一种不完备决策表的数据补齐方法

由于经典的粗集理论不能处理原始数据中的遗漏信息,需要对这些数据进行补齐才能用于知识获取。本文针对已有的基于粗集理论的不完备系统补齐算法ROUSTIDA的缺陷,提出了基于量化相似关系模型的数据补齐算法,减少了在完备化过程中产生的临时中间信息系统,使更多的缺损数据得到科学填补,同时尽量避免可能导致的决策规则矛盾问题。     

粗集理论及其应用（四）粗集理论和模糊集合

首先将粗集与模糊集合进行简单对比，并介绍利用粗集的概念考虑模糊集合的粗近似，定义粗模糊集合，利用模糊划分的相似性关系研究集合的近似问题，定义模糊粗集，并介绍粗模糊集合和模糊粗集的基本特性等，最后讨论知识近似模型的统一。     

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。     

一种基于形式概念分析的粗糙集中的知识获取方法

文章提出了一种基于形式概念分析的粗糙集中的知识获取方法,即应用形式概念分析中的内涵集去解决属性约简、核等粗糙集中的一些重要问题.实例证明了该方法的有效性.     

基于相似度的模糊粗糙近似算子

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具.相似度是用于比较2个相似的模糊粗糙集所包含信息的精确性大小的,是模糊集理论和粗糙集理论的热点问题之一.文章利用一种改进的相似度定义了模糊粗糙近似算子,重新定义了粗糙集的一些概念,给出并证明了模糊粗糙近似算子的几个性质.     

基于粗糙集的学习优异性分析

利用粗糙集理论,对学习优异性的影响因素进行分析。定量的研究结果表明,兴趣、信心、目标、课堂、作业等因素与学习优异性粗隶属度成正比,为定性认识提供了强有力的数据支持;而预习因素与学习优异性粗隶属度成反比,"从不预习"的学生成绩优异的粗隶属度为0.286,居最高,有些出乎意料,值得思考。     

广义粗集的公理化

粗集理论在数据挖掘等领域得到了广泛的应用，对粗集理论进行推广可得到各种广义粗集。该文研究了广义粗集的多个公理组，证明了公理组中各公理的独立性，并给出了普通粗集理论的另一个公理组，它有4条相互独立的公理组成。     

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.     

基于粗集理论的一种规则提取方法

介绍了粗集理论的基本概念,通过对现有基于粗集的最小规则提取算法的分析,发现其缺陷,提出了一种改进的基于粗糙集的规则提取方法,并用UCI数据库中的9个标准数据集从规则集的规则数目、规则集的平均规则长度、规则集的平均规则支持、规则集的预测精度等4个指标对改进的算法进行了测试和对比分析,实验表明了该算法的有效性.     

双论域上的变精度粗糙集模型

在不同论域上定义了变精度粗糙集模型,并讨论相关的性质及其应用。     

基于粗糙集理论的高招预测研究

粗糙集理论是一种处理不确定性问题的有效分析工具,具有较强的学习——预测能力。在前人研究的基础上构造了粗糙集理论的属性约简算法和规则提取算法,并用此算法对某高校的招生报名数据库进行分析和预测,从中挖掘出一些有用的规则和信息,对高校的招生工作、专业设置等具有一定的指导意义。     

基于粗糙集的机载电子设备故障检测专家系统的改进

由于机载电子系统的故障征兆和故障原因之间的对应关系较为复杂,设备故障诊断领域的某些经验性专家知识具有一定的模糊性和不确定性,因此本文利用粗糙集理论较强的数据分析能力和容错性,通过对专家系统中存在的冗余信息进行约简并剔除不必要的属性,降低了故障诊断专家系统构成的复杂性,并明显改善了专家系统的整体效能.