逻辑函数的粗糙集表达及最小化方法

提出了基于粗糙集理论对逻辑函数进行知识表达的方法,给出了运用粗糙集进行组合逻辑化简的优化算法.为保证化简前后逻辑上的等价性,用化简前的逻辑矩阵中的on-set项是否被化简后的off-set项的补完全覆盖的方法进行检验,结果表明化简前后是等价的.算法通过了对20变量以下的组合逻辑函数标准的Benchmark例题和部分组合逻辑函数典型实例验证,保证了优化结果正确性和有效性.     

覆盖粗糙集的隶属函数及其约简

在覆盖粗糙集的模型下,结合覆盖约简的理论,提出相对约简的概念并讨论其约简性质,指出该相对约简算法能够保持覆盖粗糙集的隶属度不变性,通过实例说明相对约简与William所提出的绝对约简之间的区别,丰富了覆盖粗糙集的约简理论.     

信任函数的内外测度和随机集合

从概念和信任值的更新方式等方面，比较了几种主要的信任函数的概率解释方法，证明了当假设空间有限时，可将信任函数的内外测度理解为一种随机集合。     

部分四值逻辑中保三元单纯可离关系函数集最小覆盖之确定

根据部分K值逻辑的完备性理论和相似关系概念,定出并证明了属于准完备集最小覆盖的保三元单纯可离关系函数集.     

基于广义粗糙集的属性约简

目前,人们对广义粗糙集的研究主要集中在集合的近似计算上,而真正利用广义粗糙集进行属性约简的研究还很少见.基于广义粗糙集理论研究了信息系统中属性约简的问题.首先定义了关系信息系统及其属性约简的概念.然后给出了属性约简的判定定理和辨识矩阵并详细地研究了属性约简的基本性质.最后给出了计算信息系统中属性的所有约简的一般方法.     

广义回收锥与广义回收函数

研究了■~n中一般集合的广义回收锥和■~n上一般函数的广义回收函数,推广了R.T.Rockafcllar关于凸集和凸函数的回收锥和回收函数的一些结果。     

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。     

概率分布的广义函数表示

把δ函数引入概率密度,置概率分布于广义函数空间,离散型随机变量也能定义分布密度,概率的应用领域因之而拓展.     

基于相似关系的变精度粗糙集的数据约简

基于最大相似类的变精度粗糙集模型．此模型把变精度粗糙集的基础由等价关系拓展到条件更弱的相似关系,更好地利用数据间的相关信息,扩大了粗糙集理论的应用范围．讨论了相似变精度粗糙集的性质与属性约简,举例说明了相似的变精度粗糙集在大学生体质检测数据约简中的应用．     

不完备信息系统可变粗糙集模型与性质

不完备信息系统粗糙集拓展模型是近几年来粗糙集理论研究的重要内容.该文以基于相容关系、非对称相似关系及限制容差关系的粗糙集模型为特例,提出了基于一般二元关系的可变粗糙集模型,它是基于各种具体的二元关系(如相容关系、非对称相似关系、限制容差关系、量化容差关系等)粗糙集模型的推广,也是不完备信息系统变精度粗糙集模型的一般情形.文中还进一步研究了不完备信息系统可变粗糙集模型的性质.     

半群中变精度的粗糙理想

基于半群中的粗糙左理想,粗糙右理想,粗糙双侧理想与粗糙双理想的概念,本文讨论了半群在变精度的粗糙集模型下,各种粗理想相应的性质,并且讨论了半群中两个理想之积的一些性质,进一步丰富了半群中的粗糙集理论.     

基于粗集的ID3算法研究

决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法,ID3算法是经典的决策树生成算法,它的核心是通过计算各个属性的信息熵来确定最好的分枝结点.给出一种用粗集的方法计算信息熵,应用ID3算法来生成决策树.     

研究生综合素质测评权重确定中的粗糙集方法

为了削弱以往研究生综合素质测评权重的主观性,本文利用粗糙集理论中的属性重要度计算了研究生综合素质测评中评价指标的客观权重,提出了结合客观权重和主观权重的综合权重方法,最后用某届研究生的综合素质测评实例说明了该方法的有效性．     

基于粗集理论不完备数据的改进算法

由于经典的粗糙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.因此数据预处理在粗糙集理论应用中非常重要的一环,其结果将直接影响到粗糙集理论应用的效率、准确度.所以有关基于粗集理论的数据挖掘中数据预处理的方法研究具有非常重要的意义.本文分析了当前主要数据补齐算法的特点和不足,并针对已有的基于粗糙集理论的不完备系统补齐算法ROUSTIDA的缺陷,提出了改进的数据补齐算法,使更多的缺损数据得到填补,尽量避免可能导致的决策规则矛盾问题.     

基于三角模的模糊粗糙集与模糊关系之间的联系

研究了论域上模糊关系与(φ,T)-粗糙集上的近似算子之间的联系;给出了满足一定条件的(φ,T)-粗糙集与特殊模糊关系之间的等价条件;定义了上可定义模糊集合,并证明了它是完备的分配格,同时对其结构进行了刻画．     

基于粗糙集约简的水稻叶片叶绿素含量高光谱反演

利用高光谱技术可估测水稻冠层叶绿素含量,为水稻的长势遥感监测与农艺决策提供科学依据. 基于地面实测水稻叶片光谱数据,提出了一种粗糙集属性简约和支持向量回归相结合的叶绿素反演方法,解决了植被光谱指数相关性高易造成计算冗余以及降低水稻叶片叶绿素高光谱反演效率的问题. 首先选择18 个与水稻叶绿素含量相关性较大的植被光谱指数作为因变量,利用粗糙集约简植被指数数据空间得到含有6 个植被光谱指数的简约核;然后采用支持向量回归方法反演叶绿素含量. 基于全部指数反演及基于简约核指数反演的R2 分别为0.858 6与0.850 6. 因此,该方法与采用全部指数进行反演的结果相比,不但具有相当的反演精度,而且有效缩短了反演算法步骤及时间,为大数据处理提供了新的技术方法.     

基于聚类和粗糙集的智能邮件过滤系统研究

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相客知识的数学工具，随着Internet的发展，以及电子邮件的广泛应用，将有大量的邮件以待阅读和处理，介绍了一种基于聚类和粗糙集对邮件进行过滤的系统，实战证明，这是一种可行有效的过滤方法。