单向变异S-粗集对偶的概率特征

利用单向变异S-粗集对偶的结构,给出属性迁移的概率特征:属性集α的下近似概率特征,属性集α的上近似概率特征,利用这些结果,给出单向变异S-粗集对偶的概率特征,提出单向变异S-粗集对偶的随机结构与随机定理.单向变异S-粗集对偶的结构是单向变异S-粗集对偶的随机结构的特例,单向变异S-粗集对偶的随机结构是单向变异S-粗集对偶结构的一般形式.     

双向变异S-粗集的概率特征

利用变异S-粗集理论和属性迁移的随机性,给出双向变异S-粗集的依概率生成;讨论了双向变异S-粗集的概率特性．     

函数单向S-粗集对偶的信度特征

利用函数单向S-粗集对偶的结构,给出函数迁移的信度特征,函数集Q'的下近似信度特征,函数集Q'的上近似信度特征,利用这些结果,给出函数单向S-粗集对偶的信度特征,提出函数单向S-粗集对偶的随机结构与随机定理.函数单向S-粗集对偶的结构是函数单向S-粗集对偶的随机结构的特例,函数单向S-粗集对偶的随机结构是函数单向S-粗集对偶结构的一般形式.     

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.     

内P-集合的概率特征

利用P-集合的结构,给出元素迁移的概率特征:属性集α的内P-集合概率特征,利用这个结果,给出内P-集合的概率特征,提出内P-集合的随机结构与随机定理。普通集合的结构是内P-集合的随机结构的特例,内P-集合的随机结构是普通集合结构的一般形式。     

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.     

F-粗规律与它的属性控制

函数单向S-粗集(Function one direction singular rough sets)是用具有动态特性的R-函数等价类［u］定义的, 函数单向S-粗集具有规律(函数)特征。 利用函数单向S-粗集, 给出F-粗规律(w-(x)F,w-(x)F)的结构, 粗规律(w-(x),w-(x))的属性特征, 属性距离, 状态系数概念, 利用这些概念, 提出F-粗规律与它的属性控制, 给出属性控制准则, 属性控制定理与应用。F-粗规律与它的属性控制是函数S-粗集(Function singular rough sets)中的一个新的应用研究方向。     

F_p-规律与F_p-规律积分度量

利用函数单向S-粗集和函数单向S-粗集对偶,结合元素迁移的随机特征,给出了Fp-规律的概念及Fp-规律的随机结构,提出了的Fp-规律的积分度量,讨论了Fp-规律积分度量依概率变化的特性.并举例说明Fp-规律积分度量在系统状态识别中的应用.     

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。     

元素迁移的信度特征与F-随机结构

在S-粗集的基础上,给出元素迁移的信度特征及元素迁移的依概率实现,讨论了依概率的元素迁移对粗集结构的影响,并给出了相关定理;用元素迁移解释S-粗集的动态过程,给出了F-随机结构.     

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.     

函数单向S-粗集对偶与F--预测规律发现

函数S-粗集理论是粗集理论的拓展,函数单向S-粗集对偶是函数S-粗集的三类形式之一. 函数S-粗集具有规律特性、动态特性、遗传特性、记忆特性与预测特性. 利用函数单向S-粗集对偶的动态特征, 给出-预测规律、F-预测规律和预测度概念, 提出预测规律的预测定理, 并在通信传输识别系统中给出应用. 函数S-粗集(函数单向S-粗集、函数单向S-粗集对偶、函数双向S-粗集)与信息系统融合、交叉是粗集理论中的一个新的研究方向.     

One Direction Rough Law Generation and Its Security Transmission

By using function one direction S-rough sets (function one direction singular rough sets),the concept of one direction rough law is proposed,where one direction rough law is the law pair {w(x)-,w(x)-} composed by w(x)-and w(x)-. If the attribute set {α-,α-} of function one direction S-rough sets changes,then one direction rough law {w(x)-,w(x)-} will change,too. By employing ellipse curves,the concept of one direction rough law security is presented,the security theorem of one direction rough law is proposed and the applications are given. One direction rough law security,which is generated by the intersection and penetration between function one direction S-rough sets and ellipse curves,is a new applied research direction of function S-rough sets.     

粗规律与它的单向安全

利用函数单向S-粗集(function one direction singular rough sets),给出粗规律的概念,粗规律是被w(x)-,w(x)-构成的规律对{w(x)-,w(x)-};因为函数单向S-粗集的属性集{α-,α-}发生变化,粗规律{w(x)-,w(x)-}也发生变化.利用椭圆曲线,给出粗规律锁住概念,提出粗规律锁住定理,并给出应用.     

S-粗等价类与知识动态挖掘-发现

在单向S-粗集(one direction singular rough sets)、单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)基础上,给出S-粗等价类、S-粗等价类对偶与粗等价类的概念与结构;讨论了三种等价类之间的关系;得到S 粗等价类与S-粗等价类对偶的属性定理与动态分离定理;给出S 粗等价类在知识动态挖掘-发现中的应用。     

变异S-粗集与它的变异结构

提出了变异S-粗集，给出单向变异S-粗集与双向变异S-粗集的数学结构；提出变异S-粗集与S-粗集的对偶性定理与变异一对偶原理．变异S-粗集是S-粗集研究的一个新方向．     

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.     

S-粗语义概率及其特性

本文针对web数据挖掘中,具有动态性和不确定性语义web所存在的问题,基于单向S-粗集,提出S-粗语义和S-粗语义概率的概念,对粗语义、S-粗语义、粗语义概率和S-粗语义概率的特性进行了讨论,并给出了应用。利用语义web的概率特性,S-粗语义概率能够更好地描述web数据挖掘中具有动态特性的不确定性语义web问题。