S-粗集的副集η-嵌入与η-嵌入定理

利用S-粗集，定义了单向S-粗集的副集η-嵌入，双向S-粗集的副集μ△γ-嵌入的概念；给出单向S-粗集的副集η-嵌入的特性，双向S-粗集的副集μ△γ-嵌入的特性；提出单向S-粗集的副集叩．嵌入定理，双向S-粗集的副集μ△γ-嵌入定理．     

单向副集的区间生成及其生成粒度

针对单向S-粗集副集的动态性和单向迁移特性,基于单向副集的α-生成与α-生成粒度的基础上提出单向副集AS(X°)的区间生成、区间生成粒度、区间集生成、区间集生成粒度的概念.并对其性质进行了讨论,单向副集的区间生成及其生成粒度拓展为S-粗集的应用范围.     

S—粗集理论的研究与应用

本文给出基于S-粗集的单向属性迁移集合,双向属性迁移集合以及单向信息系统的模型;又给出属性迁移的若干性质。从Skowron提出的分辨矩阵的角度出发,给出了S-粗集中的分辨矩阵,并在此基础上提出了基于S-粗集理论上的属性约简算法。最后给出该算法在化学药品合成中的应用。由实验可证明,利用S-粗集的方法对化学药品合成需要考虑的众多因素进行属性迁移与属性约简,找到了对产品合成最重要的属性,在此基础上进行试验,可以降低开发的时间,提高实验的效率和产品收率。     

函数单向SPF-粗集与它的概率特征

基于函数S-粗集,结合函数迁移的随机性,提出了函数单向S_PF-粗集概念,并给出它的数学结构。研究了函数单向S_PF-粗集概率特性。证明了在概率的意义下,函数单向S_PF-粗集是函数S-粗集,函数单向S-粗集的推广；函数S-粗集,函数单向S-粗集是函数单向S_PF-粗集的特例。     

单向S-粗集的副集代数性质

从副集的代数系统方面进行研究,讨论了近似空间上单向S-粗集的副集的代数性质,给出副集的交、并、补的定义。基于此,多方面探讨了副集的代数性质,如：它是一个偏序、分配格、软代数。     

概率S-粗集与它的生成结构

提出了概率S-粗集,给出了概率单向S-粗集与概率双向S-粗集的数学结构,分析了概率S-粗集与概率粗集以及Pawlak粗集的关系.     

多元函数单向S-粗集

给出了二元函数单向S-粗集的数学结构和特性.提出了二元函效单向S-粗集与一元函数单向S-粗集、单向S-粗集的关系定理,二元函数单向S-粗集与二元函数粗集的关系定理.最后以实例说明二元函数单向S-粗集的存在.     

广义单向S-粗集和它的一般结构

基于单向S-粗集和一般二元关系R,本文给出广义单向S-粗集,对广义单向S-粗集的一般结构进行了描述,对广义单向S-粗集的有关性质进行了讨论.广义单向S-粗集为研究一般系统动态的近似特性提供了新的途径和方法.     

函数单向S-粗集的副集的α-生成规律及其应用

给出函数单向S-粗集生成的内副集概念;副集、内副集的α-生成及其生成规律;利用系统生成规律,预见副集的α-生成对函数单向S-粗集的影响,最后举例说明副集的α-生成规律在经济系统分析中的应用.     

双向变异S-概率粗集和它的属性概率性质

利用双向变异S-粗集的属性动态迁移特性,结合知识库中的统计信息,提出了双向变异S-概率粗集.讨论了双向变异S-概率粗集的属性概率性质,为获得动态的决策规则奠定了基础.利用上述讨论,给出了一个具体的应用实例.     

制度决定国际竞争的地位——诺思制度理论新探

从诺思的原著出发,归纳了他关于国际竞争的思想.认为国际竞争的基础在制度竞争;制度竞争的关键在于推动制度变迁;制度变迁应考量人口变动、地理环境、资源和军事技术以及正式制度和非正式制度的关系等几个因素.     

Rough sets: the classical and extended views

The article is a comprehensive review of two major approaches to rough set theory:the classic rough set model introduced by Pawlak and the probabilistic approaches.The classic model is presented as a staging ground to the discussion of two varieties of the probabilistic approach, i.e. of the variable precision and Bayesian rough set models. Both of these models extend the classic model to deal with stochastic interactions while preserving the basic ideas of the original rough set theory, such as set approximations, data dependencies, reducts etc. The probabilistic models are able to handle weaker data interactions than the classic model, thus extending the applicability of the rough set paradigm. The extended models are presented in considerable detail with some illustrative examples.     

粗糙集中的近似精确问题

从粗糙集中的“边界”(可能决策)的角度出发，首次提出了上(下)边界的概念，讨论了边界的一些性质，进而提出了粗糙问题中可近似为精确问题处理的近似精确问题模型，并给出了近似精确问题的处理方法。     

中国低碳经济的发展模式与制度安排

运用比较分析的方法,从制度安排的角度,揭示我国发展低碳经济制度安排方面存在的缺陷,并以此为基础设计出我国低碳经济的3种发展模式。最后,针对我国发展低碳经济的制度缺陷,提出在低碳经济的制度安排方面应当采取加大鼓励性制度建设、强化基础性制度建设等5项措施。     

制度效率差异与制度设计技术问题探析

同样是由国家正式颁布实施的制度,为何效率存在着巨大差别呢?根据新制度经济学的外在制度理论,解析我国部分反腐制度和刚刚实施的驾驶机动车新制度的效率差异,提出正是由于一些制度的制定技术存在着巨大漏洞,使制度的约束力降低,才出现了制度实施过程中的效率差异。因此,完善制度不仅仅是制定哪些类别制度的问题,还需要根据制度类型完善制度管束行为的技术问题。     

基于新制度经济学的产学研协同创新理论架构研究

＂2011计划＂开展以来,以高校为中心的各级各类＂2011协同创新中心＂陆续成立,但理论上对产学研协同创新的理解仍未有共识,影响了中心的可持续发展。本文以高校＂2011协同创新中心＂为例,运用新制度经济学的交易费用理论、企业边界理论、契约理论和制度变迁理论,分别对产学研协同创新的本质、协同体的边界、协同体的内部治理机制以及外部制度环境演化和变迁规律尝试作出全新的阐释,从而构建一个全新的产学研协同创新理论分析架构：机会主义倾向、有限理性、信息不对称以及资产专用性,增加了产、学、研各主体之间交易费用。协同创新的本质就是通过制度设计,形成一个组织来替代市场,从而降低市场交易费用;企业边界理论确定了产学研协同创新的内容——协同体的边界;契约理论重新阐释了协同体治理结构——系列契约的优化选择;制度变迁理论则从宏观角度分析了外部制度环境促进产学研协同创新发展的配套制度改革与演化规律。     

高校人文社科专业实践教学制度创新及效应

实践教学经费保障制度的不完善性,实践教学激励及其教师资源供给制度的不科学性,教学实践基地制度建设的滞后性,实践教学考评制度的不规范性等,制约了高校文科专业实践教学的有效运行。创新和完善实践教学制度的关键在于:构建专项经费保障制度和多渠道实践教学经费筹措制度;构建以利益导向为主要内容的实践教学激励制度并通过"请进来、走出去"等方式增加高水平实践教学教师资源的供给;以"开放、合作、共赢"为指导思想,广泛开展与地方政府、企事业单位之间的合作,积极推进校外实习基地建设制度建设;构建形式多样、双向反馈、实施规范的实践教学考评制度。通过实践教学制度的创新和完善,实现校校外实践教学资源的有效整合,实现教师积极性与学生积极性的有机结合,实现教学结果与过程的有机统一,实现实践教学与理论教学的良性互动。     

多粒度邻域粗糙模糊集及其不确定性度量

邻域粗糙集是经典粗糙集的一个扩展模型,研究其不确定性度量模型具有重要意义。在邻域粗糙集理论中,当前不确定性度量方面的研究工作主要专注于度量知识空间的粒度大小或边界域尺寸。在邻域系统中,对于目标概念为模糊时的情形,其不确定性不仅来自于邻域粒的边界域,还来自于正域和负域,当前的不确定性度量方法较少考虑这种情形。为此,构建了邻域粗糙模糊集模型,从粒计算的角度出发,进一步提出了多粒度邻域粗糙模糊集模型;针对多粒度邻域粗糙模糊集具有乐观性与悲观性的特点,借鉴Vague集中支持度和反对度的思想,设计了基于模糊度的多粒度模糊熵的不确定性度量方法,不仅符合人类的认知习惯,而且可以有效刻画整个邻域知识空间的结构信息。     

粗糙集理论在模糊隶属函数辩识中的应用

提出应用粗糙集理论辩识模糊隶属函数的可行性 .它对机械化立窑水泥煅烧过程操作工的经验知识和专家知识进行综合考虑 ,归纳为知识系统决策表 .根据粗糙集理论 ,求出决策表的最小约简算法 .依此属性 ,重新划分模糊空间 ,并定义边界以确定隶属函数 .经模型有效性确认 ,表明该方法是有效的 .