规则中不确定性的表示与传播：信任函数的情形

研究了信任函数理论框架下规则中的不确定性的表示与传播，引入信任结构表示不确定的规则。定义了信任结构的复合与分解运算，由此提出了一种新的不确定推理模式。     

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．     

基于大焦元的子焦元的信任函数逼近方法

对于证据合成过程中焦元数目过多导致计算量较大的问题,该文给出了一种综合考虑焦元的基数大小和信任值大小的信任函数逼近方法,该方法可以控制焦元数目、加快运算速度,通过算例分析验证了结论的有效性.     

关于某些特殊函数的Barnes积分表示

利用形如〔１ａｂ０１ｃ００１〕，（ａ，ｂ，ｃ为实数）的矩阵群的不可约表示，导出了Γ（ｚ）（ζ（ｘ）－１），１／Γ（１＋ｚ），Ｗｋｍ（（√ｒ１＋√ｒ２）＾２ｅ＾ｉθ）以及Ｊｍ（ｚ）的Ｂａｒｎｅｓ积分表示。     

基于多智能体的多维证据动态信任计算模型

信任度评估是基于行为的信任管理模型关注的核心内容。为使信任度评估所依据的证据源完备,运用信任管理思想方法,提出一种基于多维证据的信任度评估模型,该模型将主体网络操作行为层面的信息引入传统仅考虑交易反馈信息的信任度评估模型,基于交易反馈和网络操作行为两个层面的多维证据源进行信任计算,扩展了证据源,突破了只依据单一种类证据源进行信任评估而引起的缺陷;另外,应用改进的D-S证据理论来合成多维证据,较好地解决了证据不确定性的问题。     

一类由群表示诱导的矩阵函数

讨论了ｄ＾Ｇ Ｍ（Ａ）的性质，这里Ｇ是ｎ次对称群Ｓｎ的子群，而ｄＧＭ表示群Ｇ的酉表示Ｍ诱导的矩阵函数，所得结果推广ｄＧλ（Ａ）的性质，这里λ是群Ｇ的特征标。     

一类由群表示诱导的迹函数

讨论了ＴＭ＾Ｇ（Ａ）的性质,这里Ｇ是ｍ次对称群Ｓｍ的子群,ＴＭ＾Ｇ（Ａ）表示群Ｇ的酉表示Ｍ诱导的迹函数,定义为ＴＭ＾Ｇ（Ａ）＝∑σ∈ＧＭ（σ）∑ｔ＝１ａｔσ（ｔ）,所得结果推广了Ｔｘ＾Ｇ（Ａ）的性质,这是ｘ是群Ｇ的特征标。     

Legendre级数核函数的渐近表示

给出了Ｌｅｇｅｎｄｒｅ级数核函数精确的渐近公式，改进了一个已知的结果。     

矩阵函数的谱矩阵线性表示

利用文［２］的公式引入ｎ阶矩阵和ｎ次多项式的谱函数集和谱矩阵集的概念．得到了任何ｎ－１次多项式都可由谱函数集的元素线性表示及矩阵函数由谱矩阵集的元素线性表示的公式。作为具体应用．给出了矩阵的ｍ次方根和常系数齐线性微分方程组的标准解矩阵用谱矩阵集元素线性表示的实用公式。     

应用信任函数的容错区间估计融合方法

传感器网络是在动态的、具有不确定性的环境里运作的，所以网络设计时容错就成为一个很重要的问题．作者利用信任函数理论提出了一种新的容错区间融合函数，它根据先验信息和对融合结果的要求得到与之相应的输出区间及其信任度，可以缩短Marzu11o函数的输出区间，而且其输出结果比过去有关作者提出的函数的输出结果更为可靠.     

Legendre级数核函数的渐近表示

给出了Ｌｅｇｅｎｄｒｅ级数核函数精确的渐近公式，改进了一个已知的结果     

一类由群表示诱导的迹函数

讨论了TGM(A)的性质 ,这里G是m次对称群Sm 的子群 ,TGM(A)表示群G的酉表示M诱导的迹函数 ,定义为TGM(A) =∑σ∈GM(σ)∑mt =1 atσ(t) ,所得结果推广了TGχ(A)的性质 ,这里 χ是群G的特征标 .     

符号函数在一些分片函数及其导数计算中的解析表示

利用3种符号函数研究分片函数及其导数的解析表示.首先,利用实例和第1种符号函数的特性讨论一元分段函数及其导函数的表示,并给出了连续可导的分段函数及其导数的一般解析表达式.其次,利用实例及第2种符号函数的特性研究多元分片函数的偏导数及其简化表示.最后,借助第3种符号函数探究单增跳跃函数广义导数的解析表示.     

关于C^n中有界域上光滑函数的积分表示

文中得到C~?空间中有界域上光滑函数的两种积分表示,这两种积分表示的积分核中都含有向量函数 W,它们可以看成是有界域上全纯函数著名的 Cauchy-Fantappie 公式在光滑函数上的两种不同拓广形式,由这两种抽象的拓广式出发,通过适当选择其中的向量函数,就可相应得到许多区域上光滑函数的积分表示的两种不同形式。     

三维连续分片线性函数紧凑表示模型

为了解决三维分片线性函数的表示问题,提出一个基于三维基函数的绝对值表示理论,建立了一个紧凑绝对值表示模型并构造性地证明了其一般表示能力.因为基函数是比最小退化交更基本的结构函数,所以该模型可以视为建立在最小退化交基础上的Chua模型的修正和推广.该模型给出三维绝对值表示模型中绝对值嵌套层数的下界,这为建立高维表示理论提供了新的理论依据.三维表示模型与"找链接算法"相结合,可以构造一种新的三维非线性函数逼近算法.     

广义Cantor函数的解析表示

用压缩相似变换的反复迭代，找到了Cantor函数的解析表示式，划推广到广义Cantor函数。     

在解析簇上全纯函数的积分表示式

令D是C~n空间中解析多面体域,本文目的是用D的子簇V去代替D,我们寻求其上全纯函数的积分表示式     

证据理论中的证据合成方法

对证据合成的基本原则和Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ合成公式作了分析探讨，得到了一些有益的启示。对语气合成的另一种算法－Ｂａｒｎｅｔｔ算法的适用条件和算法的有效性做了初步分析。     

知识表示综述

本文对知识处理的核心问题之一－知识的表示进行了全面的综述，介绍了一阶谓词逻辑，规则，语义网络，框架，脚本等目前最常用的知识表示方法，最后，对知识表示的发展趋向作了展望。     

一种基于D—S证据理论的状态识别方法

通过距离函数求出待识别样本属于各类别的似然函数。对准识别和易识别错误的样本，通过新证据的引入，合成２批或多批证据下的似然函数，确定样本的类别，从而减少了非典型样本的误识率，提高了识别的正确率。