函数S-粗集与系统状态■-识别

利用函数单向S-粗集对偶,给出系统状态规律生成概念;提出系统状态识别第一定理与第二定理,给出系统状态识别准则.利用这些结果,给出函数S-粗集在系统状态-F-识别中的应用.     

函数S-粗集与系统状态(-F)-识别

利用函数单向S-粗集对偶, 给出系统状态规律生成概念;提出系统状态识别第一定理与第二定理, 给出系统状态识别准则. 利用这些结果,给出函数S-粗集在系统状态-识别中的应用.     

基于S-粗集的粗数据规律识别

利用S-粗集,给出粗数据的概念,粗数据具有动态特性;给出粗数据规律生成;提出粗数据规律生成定理,粗数据规律还原定理;给出粗数据规律识别准则与可分辨定理;给出粗数据规律的应用。     

函数单向S-粗集与系统状态检测-识别

函数S-粗集具有动态特性, 规律特性; 函数S-粗集具有三种形式: 函数单向S-粗集, 函数双向S-粗集, 函数单向S-粗集对偶。将函数单向S-粗集的概念引入到系统状态检测-识别中, 提出系统状态偏离, 状态偏离距离的概念, 给出系统状态识别准则与应用。 利用函数单向S-粗集, 在离散的时间区间上对系统状态进行检测, 是系统状态识别与检测的一个新的研究方向。     

函数S-粗集

利用S-粗集(singular rough sets)，提出了函数S-粗集，给出了函数S-粗集的数学结构和特性．函数S-粗集具有两类形式：函数单向S-粗集，函数双向S-粗集．提出了函数S-粗集与S-粗集的关系定理．函数S-粗集是S-粗集的一般形式，S-粗集是函数S-粗集的特例．函数S-粗集是粗集研究的一个新方向．     

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.     

S-粗集知识的动态推理与识别

利用数理逻辑中命题逻辑的形式, 给出知识系统受到外部属性干扰时, 干扰的逻辑推理结构, 知识的动态推理与识别, 提出知识的推理识别定理, S-粗集的推理识别定理, 知识的动态推理识别原理。 给出知识的动态推理与识别在知识动态识别中的应用。     

系统S-粗状态规律的推理-预测

给出系统S-粗状态规律的概念,及其规律的生成; 利用干扰因素与系统属性之间的逻辑推理形式, 给出系统S-粗状态规律的动态推理形式, 提出S-粗状态规律的动态推理识别定理。基于以上结果, 给出S-粗状态规律预测模型, 并给出应用。     

基于双向S-粗集的地震预测知识支持算法

针对双向S-粗集理论的元素迁移特性和地震前兆异常的区域差异、震前差异的特点,提出基于双向S-粗集的地震预测知识支持算法.首先,收集某地块边界中观测到地震前兆异常属性集,划分等价类.其次,求该地块经常出现的地震前兆异常属性集的下、上近似.最后,求该地块某个地震前兆异常属性集的下、上近似,获得该地块某个地震主要的前兆异常.该算法能让地震专家在地震预测难题研究中,有效缩小前兆异常研究的范围.但该算法的实际应用,需待完善的地块边界地震异常数据的收集.     

基于元素干扰S-粗集知识的推理-识别

利用数理逻辑中命题逻辑的形式,给出元素干扰与关系因子的逻辑推理表示,然后给出知识系统受到外部因素干扰时,知识的逻辑推理表示,以及S-粗集的逻辑推理表示,给出知识的动态推理与识别定理,S-粗集的动态推理与识别定理。解决了元素干扰对系统进行干扰时,S-粗集知识的动态推理与识别问题。     

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.     

变精度覆盖S-粗糙集模型及其性质

在覆盖S-粗糙集模型的基础上,给出了变精度覆盖S-粗糙集模型及其有关性质.即:(1)X(∈)(∈)(∈)β(X);(2)覆盖上(下)近似算子相对分类误差β具有单调性,β覆盖边界域相对分类误差β也具有单调性.     

单向S-粗集近似精度函数和依赖特性

利用单向S-粗集的动态特性和Pawlak粗集近似精度,提出了单向S-粗集的近似精度和它生成的近似精度函数,讨论并且得到了近似精度函数的数值特性与元素迁移的关系,近似精度和近似精度函数数值特性与属性的依赖之间的关系.     

单向S-粗集近似精度函数和依赖特性

利用单向S-粗集的动态特性和Pawlak粗集近似精度,提出了单向S-粗集的近似精度和它生成的近似精度函数,讨论并且得到了近似精度函数的数值特性与元素迁移的关系,近似精度和近似精度函数数值特性与属性的依赖之间的关系.     

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。