广义粗糙Mereotopology

本文给出Mereotopology一些基本概念的广义粗集表示,并且利用子集关于子基的内部和闭包的概念讨论它们的基本性质.     

关于Kuratowski十四集定理的一个注记

作者给出了Kuratowski十四集定理的又一个等价形式,并进一步证明了拓扑空间(X,τ)中的任意子集经过取内部和闭包两种运算至多可产生7个不同的集合(包含A本身)。     

基于逆串行关系的广义近似空间

本文利用关于子基的相对内部运算和相对闭包运算的概念来建立基于逆串行关系的广义近似空间与它的导出拓扑空间之间的有趣联系.     

关于逆串行关系下广义近似空间注记

本文讨论基于逆串行且有性质(P)的广义近似空间与近似空间的联系;通过构造方法说明对称关系下的广义近似空间都对应于某个逆串行关系的广义近似空间,进而讨论对称的且有性质(P)的广义近似空间与近似空间的联系;最后讨论了自反且传递关系下广义近似空间的拓扑性质.     

对群中上近似的一个注记

研究了群中子群的上近似和下近似的相关性质,指出并证明了其中3个关于上近似的性质中的包含关系实质是相等关系,从而改进了上近似的相关结论,为上近似的应用奠定了理论基础.     

广义粗集的公理化

粗集理论在数据挖掘等领域得到了广泛的应用，对粗集理论进行推广可得到各种广义粗集。该文研究了广义粗集的多个公理组，证明了公理组中各公理的独立性，并给出了普通粗集理论的另一个公理组，它有4条相互独立的公理组成。     

利用粗集上近似处理特征提取中的噪声问题

该文针对特征提取中存在的噪声污染问题 ,分析了采用粗集上近似进行特征提取可以处理含有噪声数据的原因 ;证明了上近似质量随着条件属性的压缩而降低 ,提出了一种基于集合上近似的质量来进行特征提取的算法 ,该算法以集合上近似质量为迭代准则 ,通过设置一阈值来求取θ -约简 ,得到所要提取的特征     

广义粗糙集理论的公理化注记

首先回顾了粗糙集理论的代数表示,给出代数表示与公理化算子的相互关系.特别地,给出了广义粗糙集模型的公理化等价表示.     

关于拓扑空间中一些点集的注记

本文首先给出了拓扑空间中的一个集合为闭集的充要条件,从而进一步得到拓扑空间中的一个集合的闭包和边界集必为闭集并且它的闭包是包含着这个集合的最小的闭集。其次我们知道在一般的度量空间中一个集合的导集必是闭集,但是在一般拓扑空间中此结论不一定成立,所以本文主要给出了在拓扑空间中一个集合的导集为闭集的的充分条件和充分必要条件。     

广义单向S-粗集和它的一般结构

基于单向S-粗集和一般二元关系R,本文给出广义单向S-粗集,对广义单向S-粗集的一般结构进行了描述,对广义单向S-粗集的有关性质进行了讨论.广义单向S-粗集为研究一般系统动态的近似特性提供了新的途径和方法.     

粗糙集和拓扑空间

研究了粗糙集和拓扑空间的关系,讨论了Pawlak粗糙集模型的拓扑性质,指出Pawlak粗糙集模型等价于一类特殊的正则拓扑空间,该拓扑空间一般不是Hausdorff空间,且一般不具有连通性,还证明了一个一般的二元关系下的粗糙集模型当且仅当它是自反的和传递的时,可定义一个拓扑空间,每一个拓扑空间都是一个特殊的一般关系下的近似空间。     

群中模糊集的上近似集合与下近似集合

粗糙集概念是由Pawlak于1982年提出的,现已从许多方面作了推广,粗糙集与模糊集的结合近年来越来越受到国际学术界的关注,现在研究群中模糊集的上,下近似,并且讨论了近似算子的乘积结构,定义了粗糙模糊子群的概念,证明了模糊子群一定是粗糙模糊子群,在同态映射下,子群的像的上下近似也一定是它的上,下近似的同态像。     

覆盖粗糙集的一般化

在近似空间中给出了基于最简覆盖的等域关系定义,证明了它是论域上的一个不可区分关系·由此,覆盖粗糙集转化为经典粗糙集,使得经典的粗糙集理论的应用范围得到了进一步的扩展·举例说明了一般化方法既能化覆盖粗糙集为经典的粗糙集,又提高了一个集合的近似程度·还给出了基于覆盖的近似空间中的信息处理过程的模型,该模型应用了WilliamZhu和Fei YueWang提出的覆盖约简的方法和技术来消除冗余数据,又可以使覆盖粗糙集转化为经典的粗糙集·     

关于“鞍点逼算法”的一点注记

修正了文献[1]所提的"鞍点逼近算法"的收敛性结论.     

具限制系数广义多项式集的最佳同时逼近特征

在复赋范线性空间X中考察了具限制系数的广义多项式集G对全有界序列(xv)的加权同时逼近问题.用只含有限个点的序列逼近全有界序列(xv),然后把只含有限个点的序列的逼近问题转化为复值连续函数空间中的Chebyshev逼近问题,在X一致光滑及inf v∈N d(xv,G)>0的条件下,给出了G对(xv)逼近的特征定理.