Szász型算子线性组合的点态收敛阶

定义Ｓｚáｓｚ型算子的线性组合,研究线性组合算子的点态收敛速度的上界估计,得到较高的逼近阶,同时给出逼近的逆定理。     

差分算子在概率论中的应用

概率论中有关离散型随机变量的矩的推导公式，特别是高阶矩的推导比较繁杂，本文通过差分算子的一些基本性质，给出离散型随机变量的各阶矩的一个统一的推导公式．     

Sz''''asz型算子的加权收敛速度的估计

令Ln(f)是Sza'sz型算子 ,研究Ln(f)加Jacobi权逼近的速度问题 ,得到逼近速度上界、下界估计     

Sza ＇ sz型算子的加权收敛速度的估计

令Ln(f)是Sza ＇ sz型算子,研究Ln(f)加Jacobi权逼近的速度问题,得到逼近速度上界、下界估计.     

一类混合概率型算子的任意阶矩

利用Γ函数在区间[0, ∞]上给出了一类加权积分型算子并得到其各阶矩，推广了关于SzaszDurrmeyer算子及Baskakov-Durrmeyer算子的相应结果，同时指出了它在研究随机过程中的意义。     

酉群上的Vallee-Poussin算子

本文讨论了酉群上的Vall(?)e-Poussin算子,给出了这种类型的算子对于酉群上H~α类函数的逼近偏差以及对于酉群上连续函数类的逼近阶与逼近常数的上界估计,此外本文还讨论了这种算子对于可微函数的逼近问题以及二阶酉群上的饱和阶等等。     

柯西型积分主值的逼近算子

对于椭圆周上的柯西型积分主值，给出了具有二阶代数奇点的逼近算子，并估计了其偏差．     

修正q-Szász-Kantorovich算子逼近性质

Szász算子和Kantorovich算子的良好性质引起了学者的广泛关注,成为研究算子逼近问题的重要工具之一.为此,构造一类新的修正q-Szász-Kantorovich算子,利用原点矩估计式和中心矩估计式得到Voronovskaja型定理,根据K-泛函和光滑模的性质研究算子的局部逼近性质,并利用Lipschitz函数类的性质对算子进行点估计.     

一种递推的Kantorovich型算子的逼近

构造出一种递推的Kantorovich型算子,利用算子分解技巧研究了其在经典空间上的收敛性和逼近特征,并给出更加精细的渐进展式以及逼近度估计.     

双参数算子半群概率逼近问题

借助Riemann-Stieltjes积分、随机过程、矩生成函数及算子值数学期望,对双参数算子半群的概率逼近问题进行了研究,给出了双参数算子半群的指数型概率逼近形式及生成定理.     

粗集模型的特征函数表示

粗糙集理论是处理不确定知识的一种工具,已在人工智能与知识发现、模式识别与分类、数据挖掘与故障检测等方面得到了较好应用。由于粗糙集在理论和应用两个方面的迅速发展,粗集模型得到拓广。本文研究粗集模型的特征函数表示形式,这种表示形式具有一般性,可以统一各种推广模型。粗集理论的核心是一对非数值型算子,即上下近似算子。粗集理论中的上下近似算子与证据理论中的一对数值算子——似然函数和信任函数有密切关系,为此作者研究了粗糙集与证据理论的关系。     

基于(p，q)-整数的一类新的Durrmeyer型Baskakov算子的收敛阶

文章引入了一类新的基于(p, q)-整数的Durrmeyer型Baskakov算子. 利用计算出的算子的矩量和中心矩量导出了该算子的加权逼近定理并利用二阶光滑模和Steklov平均得到算子的收敛阶.     

粗糙S-子系

引入S-系的上、下近似算子,定义了粗糙S-子系的概念,讨论了S-系的子集在上下近似算子作用下的性质,并讨论了S-系直积的上、下近似集的性质．     

广义区间值模糊粗糙集模型及其公理化特性

把粗糙集理论和区间值模糊集理论结合起来, 利用粗糙集理论的构造性方法, 提出了一种广义区间值模糊粗糙集理论模型。首先, 利用区间值模糊剩余蕴含算子和它的对偶算子, 定义了一种广义上下区间值模糊粗糙集近似算子。然后, 利用该蕴含算子的性质, 讨论了该模型上、下近似算子一系列有趣的性质。 在公理化方法中, 通过定义一对抽象的区间值模糊近似算子, 刻画了广义区间值模糊粗糙集模型的公理化特性。     

粗糙集代数与R_0-代数

在粗糙集的代数方法研究中,一个重要的方面是从粗糙集的偶序对(<下近似集,上近似集>)表示入手,通过定义偶序对的基本运算,从而构造出相应的粗代数并发现R0-代数能够抽象刻画偶序对的性质。讨论了粗糙集代数与R0-代数的关系以及由粗糙集代数构造R0-代数的方法,借助近似代数上的原子及同余关系,证明了在适当选取蕴涵算子和余运算之后,粗糙集代数就成为R0-代数。     

第六型覆盖粒计算模型

通过覆盖粗糙集上的邻域关系定义了一种新的Zoom-in算子,并讨论了它的性质及其与已有的Zoom-in算子之间的关系.讨论了新定义的Zoom-in算子与Zoom-out算子之间的不同复合而产生的不同的近似算子的性质.进一步建立了这些算子与拓扑空间及Galois联络之间的联系.特别地,证明了2个算子在论域上复合得到的近似算子,恰是基于覆盖的第六型粗糙近似算子.     

群中模糊集的上近似集合与下近似集合

粗糙集概念是由Pawlak于1982年提出的,现已从许多方面作了推广,粗糙集与模糊集的结合近年来越来越受到国际学术界的关注,现在研究群中模糊集的上,下近似,并且讨论了近似算子的乘积结构,定义了粗糙模糊子群的概念,证明了模糊子群一定是粗糙模糊子群,在同态映射下,子群的像的上下近似也一定是它的上,下近似的同态像。     

对粗糙集两种新算子的注记

在粗糙集中，定义了集合并的下增近似和交的上减近似2种算子，它们与确定增量算子和不确定减量算子是等价的．这2种算子简单、直观，成功地解决了粗集运算中将包含关系转化为相等关系的问题，同时，利用它们可以、简化有关算子性质的证明．     

Numerical Characterizations of Covering Rough Sets Based on Evidence Theory

<正>Covering rough sets are improvements of traditional rough sets by considering cover of universe instead of partition.In this paper,we develop several measures based on evidence theory to characterize covering rough sets.First,we present belief and plausibility functions in covering information systems and study their properties.With these measures we characterize lower and upper approximation operators and attribute reductions in covering information systems and decision systems respectively.With these discussions we propose a basic framework of numerical characterizations of covering rough sets.     

On mathematical structures of fuzzy rough set algebras

In rough set theory, the lower and upper approximation operators are important notions defined by a binary relation. In this paper, we introduce a general type of relationbased fuzzy rough model determined by a triangular norm. Properties of fuzzy rough approximation operators are examined. The fuzzy rough approximation operators are also characterized by axioms. A comparative study of the fuzzy rough set algebra with other mathematical structures such as fuzzy topological spaces, fuzzy measurable spaces, and fuzzy belief structures is investigated.