S-粗集的副集α-生成与α-生成定理

给出了S-粗集的副集α-生成，副集的集-生成概念；给出了副集α-生成特性，副集的集-生成特性；提出了副集的α-生成定理，副集的集-生成定理；给出了S-粗集的属性非空原理，S-粗集的属性基数原理．     

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.     

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．     

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．     

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.     

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.     

副集的随机特征

利用S-粗集理论和元素迁移的随机性,提出元素迁移的信度及信度函数的概念,提出随机副集的概念,给出了随机副集的(α,β)-随机生成,(α,β)-强随机生成;讨论了随机副集的生成特性．     

函数S-粗集与F^--隐形图像生成-辨识

利用函数S-粗集,给出图像生成,提出F^--隐形图像的概念、构成结构、F^--隐形图像的属性特征和分离定理与还原定理,给出F^--隐形图像在图像信息系统中的应用。     

函数S-粗集的区间分解

-基于函数S-粗集区间属性,定义了区间等价类和区间函数S-粗集,并给出了闭区间等价类有限覆盖定理及闭区间函数S-粗集的有限覆盖定理,从理论上证明了函数S-粗集与S-粗集之间的关系．     

函数S-粗集与它生成的F-遗传规律

利用函数S-粗集,给出系统粗规律的F-生成, F-遗传概念,给出了系统粗规律的F-遗传特性;提出了系统粗规律的F-遗传特性定理,系统粗规律的F-遗传依赖于属性集α上的属性补充,并提出了系统粗规律的F-遗传的属性特征定理.利用这些讨论,给出了依赖于F-遗传的规律挖掘.     

二元函数S-粗集及其关系定理

给出了二元函数S-粗集的数学结构和特性,提出了二元函数S-粗集与一元函数S-粗集、S-粗集、二元函数粗集、Pawlak粗集的关系定理。     

函数单向S-粗集生成的F-粗积分

函数单向S-粗集中的上近似与下近似均可看作是一个R-函数等价类,他们生成的函数如果在一闭区间上连续,则在该区间存在积分,这样就得到一个积分对,称这个积分对是函数单向S-粗集生成的F-粗积分。F-粗积分是普通积分的推广,而且它具有动态特性,也有一些良好的性质,为解决实际问题提供了一个方便有效的工具。     

函数S-粗集与它生成的F-隐形图像特征

利用甬数S-粗集,给出图像生成;提出F-隐形图像的概念,给出F-隐形图像的构成结构;给出F-隐形图像的属性特征;提出F-隐形图像分离定理与还原定理,给出F-隐形图像在图像信息系统中的应用.     

单向S-粗集与数据筛选-过滤

利用单向S-粗集,给出了数据属性, 数据筛选-过滤概念,提出了数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,数据筛选-过滤准则,利用这些结果,给出其应用.     

函数单向S-粗集生成的F-模型

利用函数单向S-粗集, 给出R-函数等价类［u(x)］的f-模型与f-t阶单向动态模型的生成及有关概念, 给出F-模型与F-单向动态模型生成及有关概念, 提出F-单向动态模型序关系定理及动态分离定理, F-模型的动态特征依赖于属性集α上的属性补充。利用这些讨论, 给出F-模型生成原理及应用。     

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-粗集对偶生成的F-粗积分

单向函数S-粗集对偶中的上近似与下近似均可以看作是一个R-函数等价类,他们生成的函数如果在一闭区间上连续,则在该区间存在积分,这样就得到一个积分对,称这个积分对是单向函数S-粗集对偶生成的F-粗积分．F-粗积分是普通积分的推广,而且它具有动态特性和良好的性质,为解决实际问题提供了一个方便有效的工具．