Vague集上基于蕴含算子I(,■)的三I算法

给出区间集上蕴含算子的定义和一个蕴含算子。利用三I思想,给出了Vague集上基于蕴含算子I(x,y)的三IVMP算法的计算公式,分析了三IVMP算法的还原性,并给出了基于区间集上蕴含算子I(x,y)的三IVMP算法具有还原性的本质条件.由于Vague集具有表达不确定性知识比Fuzzy集更为丰富的特点,三I思想更为可信,故在不确定性的推理中,三IVMP算法是较为令人满意的算法。     

Vague集上基于蕴含算子I(,)的三I算法

给出区间集上蕴含算子的定义和一个蕴含算子.利用三I思想,给出了Vague集上基于蕴含算子I(x,y)的三IVMP算法的计算公式,分析了三IVMP算法的还原性,并给出了基于区间集上蕴含算子I(x,y)的三IVMP算法具有还原性的本质条件.由于Vague集具有表达不确定性知识比Fuzzy集更为丰富的特点,三I思想更为可信,故在不确定性的推理中,三IVMP算法是较为令人满意的算法.     

基于Vague集的元素间相似度量的近似推理

给出了Vague集元素间的一个相似度量方法,对于模糊概念(用Vague集表示)的隶属函数为连续的情况,将规则前件中Vague集的论域与后件中Vague集的论域作一一映射,然后给出基于Vague集的隶属函数为连续情况下的元素间相似度量的近似推理方法;对于Vague集的隶属函数为离散的情况,在作上述相同的映射后,再将规则前件中的vague集和事实中的Vague集的真/假隶属函数分别进行线性插值,使它们都成为连续函数,然后给出基于Vague集的隶属函数为离散情况下的元素间相似度量的近似推理方法.     

关于Vague集的新模糊熵

Vague集是fuzzy集的推广,但是与fuzzy集不同的是,它同时提供支持和反对的证据.因此,Vague集的模糊熵应该既有Vague集的未知性又有fuzzy集的不确定性.提出了一个考虑未知性和不确定性因素的Vague集模糊熵的公理化定义,给出一种新的Vague集模糊熵计算公式,得到了新的Vague熵一些良好的数学性质.通过定理证明和实例分析,表明新公式的定义是合理的.     

基于Vague集的插值模糊推理

对于模糊概念(用Vague集表示)的隶属函数为连续的情况,将规则前件中模糊概念的论域与后件中模糊概念的论域作一一映射,然后给出基于Vague集的隶属函数为连续情况下的插值模糊推理方法;对于Vague集的隶属函数为离散的情况,在作上述相同的映射后,再将规则前件中的Vague集和事实中的Vague集的真/假隶属函数分别进行线性插值,使它们都成为连续函数,然后给出基于Vague集的隶属函数为离散情况下的插值模糊推理方法.     

基于模糊熵三I算法构造的模糊系统的概率表示及其逼近性能

由几个常用的蕴涵算子基于模糊熵三I算法构造了模糊系统,给出了其概率表示.得到了几个常用蕴涵算子的概率分布;进一步,利用模糊系统的概率分布讨论其逼近性能.     

算子权移位的强不可约性

讨论以可逆算子作为权序列的无穷重的算子权移位的强不可约性.这里给出了三个充分条件:设S是以{Wk}∞k=1(其中Wk∈L(H),k∈Z)为权序列的算子权移位.(1){Wn-1Wn--11…W1-1AW1W2…Wn}n∞=1有界蕴含A=λI.(或A=λI Q,Q是严格上三角算子,λ∈C);(2){Wn-1Wn--11…W1-1AW1W2…Wn}n∞=1有界蕴含σ(A)是单点集;(3){Wn-1Wn--11…W1-1AW1W2…Wn}∞n=1有界蕴含A是强不可约的.最后给出了利用上述条件判定S强不约性的例子.     

区间集上非交换剩余格广义fuzzy奇异滤子的特征刻画

在研究区间集思想、滤子理论和奇异概念的基础上,给出了区间集上非交换剩余格与区间集上非交换剩余格广义fuzzy奇异滤子的定义,得到了I(2~U)的广义fuzzy奇异滤子的基本结构特征与基本性质表示定理,以凸显基于非交换逻辑的区间集上非交换剩余格的代数结构的多样性。     

Vague集(值)之间的相似度量定义新探

研究了现有Vague值之间相似度量的不足之处,分析这些不足之处的产生原因,给出一种解决该问题的方法:提出Vague集(值)之间的相似度量的新定义,给出一个能够满足此定义的Vague集(值)之间的相似度量新公式。将公式应用于待识别样本,得到的识别结果证明,所提出的公式结构合理,结果可信。     

区间集上R_0-代数的特征性质及其简化表示定理

首先论证了区间集上R0-代数的一组有趣特征性质及任意元与其相应的补的最小蕴涵关系式。其次,在引入两个新的运算算子的基础上,进一步讨论了区间集上R0-代数的又一组基本特征性质。最后,运用公理化思想方法简化了区间集上R0-代数表示形式的公理条数,以彰显其公理系统的相对独立性。     

密度泛函计算中基组的收敛现象:强成键体系CO分子

探讨了用密度泛函理论中7个常见交换-相关密度泛函及8种常见Dunning调和相关基组处理CO分子的三种性质(平衡键长、谐振基频和离解能)时表现出的基组收敛现象.用Dunning的单指数插补法,求得了上述性质的全基组极限值.用扩展的调和相关基组,发现键长的系统误差在0.002 9 (LDA)到0.007 3 A(BP86...     

Chan-Vese模型下的复合多相水平集图像分割

Chan-Vese模型(C-V模型)能够实现图像的二区域分割,但在多区域分割上存在局限. 目前解决C-V模型多区域分割问题有两种方案：一是采用多水平集同时收敛的并行多相分割;另一种是采用多水平集依次收敛的串行多相分割. 文中将两种方案结合起来,利用并行多相算法表示区域量大和串行多相算法分割效率高的特点,提出基于C-V模型的复合多相水平集分割算法,增加了串行结构下的分割区域量,也提高了并行结构下各水平集的实际分割效率. 实验结果表明,该方法可实现多区域分割,并能检测由弱边缘构成的子目标.     

一种求解代数方程组的混合遗传算法及工程应用

针对用遗传算法求解代数方程组时解的精度问题，提出了一种混合遗传算法，这种算法采用实数编码方法，在遗传算法的基础上，引入一种用适应度函数值构成动态变化的搜索步长的随机搜索算子，当遗传算法求解达到某一精度时，应用该搜索算子在最优个体附近进行随机搜索，使算法解较快地逼近到所要求的精度，实验表明用这种算法求解代数方程组，可以达到较高的求解精度，在工程中用于求解关节型机器人速度逆解，避免了矩阵求逆，取得了满意的效果。     

基于确定性转换的IFTS预测

模糊时间序列预测模型在对不确定数据集的模糊趋势描述和论域划分方面有局限性,对此文中规范了直觉模糊时间序列的定义,应用直觉模糊C均值聚类算法优化论域区间划分,通过加入回溯机制构建确定性转换直觉模糊规则库,在此基础上提出一种直觉模糊时间序列预测方法,较好地反映了不确定系统数据的特征分布,提高了复杂环境下时间序列的预测精度. 通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.     

一类广义非线性多值变分包含的迭代算法

在Hilbert空间中,引进了（H,η）-单调算子概念,研究了一类新的广义集值变分包含,利用与（H,η）-单调算子相关的预解算子技巧,构造了求多值变分包含逼近解的迭代算法,并讨论了由此算法产生的迭代序列的收敛特征,给出的结果改进和推广了最近文献中Fang Y.P.,Han Z.,Zeng L.C.等人的相应结果.     

（F,K）-不变凸集与不变凸优化

实向量空间中（F,K）-不变凸集是E-不变凸集的推广.针对约束集为（F,K）-不变凸集的不变凸优化问题给出基于一维搜索的优化算法,与直接采用优化工具箱的函数计算相比,计算结果有显著改善,为非线性优化算法的改进提供了新思路.     

一种协调信息系统的快速求核算法

属性核的确定对于求属性约简具有重要的意义,利用协调信息系统中条件属性的划分相对于决策属性划分的概率分布为单点分布的性质,提出一种新的求核算法.采用多个UCI数据集进行实验,结果表明该算法的效率高于基于辨识矩阵和基于信息熵的求核算法.     

代价敏感粗糙集研究综述

本文对代价敏感粗糙集（cost-sensitive rough set,CS-RS）理论的内容及发展状况进行了回顾,对其研究方向和发展趋势进行了分析和展望．首先介绍了代价敏感学习产生的缘由、数据挖掘过程中常见代价的分类及代价敏感粗糙集的基本概念;其次从数据模型、计算模型、问题及算法四个层次上对当前的研究状况进行了总结,建立了代价敏感粗糙集理论体系示意图;最后指出测试代价敏感粗糙集的发展趋势和需要重点关注的问题．