可测函数的一些刻画

本文给出了可测函数的一些刻画，证明了定义在可测集E包含R^n上几乎处处有限的函数f（x）在E上可测当且仅当任给δ〉0，存在可测集F包含E，使得m（E-F）〈δ且f（x）是F上可测函数．这一结果对经典的卢津定理的逆定理给出了一个实质性的改进.     

分形介质分数阶反常守恒扩散模型及其解析解

建立了分形介质中分数阶瞬时点源反常守恒扩散模型．并利用分数阶微积分理论和F0x函数理论给出了解析解，同时给出了散射函数谱的表达式．结果表明，散射函数谱仍具有尺度函数的特性，经典的瞬时点源扩散问题可作为特例，所得解析解可作为基本解进行叠加．     

F值函数关于F测度的Choquet积分

为取值于F数的Choquet积分系列,探讨了F值函数关于F测度的Choquet积分。以区间分析为工具,在定义区间值函数Choquet积分的基础上,给出了F值函数Choquet积分的定义,得到了各种性质和收敛定理。     

导数具有公共原象集的亚纯函数的唯一性

本文给出了一个导数具有公共原象集的亚纯函数的唯一性定理，推广了F．Gross和C．F．Osgood以及仪洪勋等人的有关结果。     

一类不可微广义分式规划的最优性条件

提出了一类目标函数的分子和分母中都含有支撑函数的不可微广义分式规划问题，在Kuhn-Tucker约束品性下，给出了这类广义分式规划的Kuhn—Tucker型必要条件，并在不可微函数的广义（F，p）-凸性假设下，给出了它的最优性充分条件，所提的问题及所得结果相对现有文献具有一般性。     

关于F.Smarandache函数的一个猜想

本文利用初等及解析方法研究F.Smarandache函数对数均值的渐近性质,解决了F.Luca教授提出的猜想,给出了F.Smarandache函数对数均值的一个较强的渐近公式。     

F集值函数的微分

本文讨论了F染值函数微分的几个不同定义及其相互关系,在F不定积分的基础上,给出了F集位函数F Huygens微分与F不定积分问的关系得到了经典分析学中微分与不定积分间关系的相应结论.     

一种基于函数依赖的属性相似度调整算法

属性相似度的准确性是影响实体分辨准确程度的重要因素之一.为提高属性相似度的准确性,分析了属性相似度与函数依赖的关系,给出了属性相似度调整原则,提出了依据函数依赖进行相似度划分、相似度传递调整和计算相似度调整代价的方法,提出了通过属性相似度调整提高属性相似度准确性的属性相似度传递调整算法.实验结果表明,该算法能够更好地区分匹配记录对和不匹配记录对,获得更高的查全率、查准率和F1值.     

关于全纯函数与亚纯函数的正规族

在亚纯函数上讨论函数及其k阶导数与其正规族之间的联系，得到关于亚纯函数的一些正规定则：设F是单位圆盘△上的亚纯函数族，对一切f∈F,f的零点至少k级，α1≠α2，对f∈F，假如存在正数h1,h2，当f^(k)(z)=α1或f^(k)z=α2时，|f(z)|≥h1，当f(z)=0时，|f^(k)z|≤h2，则：F在△上正规，最后给出了其应用。     

广义分式规划的一个混合型对偶

在函数（F，ρ）－凸性假设下，给出了广义分式规划的一个最优性充分条件和一个混合型对偶，并且在适当的条件下，给出了相应的弱对偶定理，强对偶定理，以及严格逆对偶定理。     

基于模糊推理的管理数据库的知识挖掘

通过对学生管理数据库中学生的成绩，采用模糊数学中的多重多维模糊推理方法，首先建立了学生成绩数据的模糊推理规则及相应的隶属函数，给出与其对应的多重多维模糊推理模型，在此基础上对学生管理数据库中学生成绩数据进行知识挖掘，给出了学生个人综合素质的分类。与此同时，我们对模糊推理中隶属函数的构造方法、模糊推理过程中合成算子的选择及模糊向量的处理进行了研究，得出了比较满意的结论。     

电子电路故障诊断的模糊Petri网模型

提出了一种适用于电子电路故障诊断系统的模糊Petri网模型,用模糊Petri网表示故障诊断的模糊知识与推理机.     

Pervasive Computing Location-aware Model Based on Ontology

In order to integrate heterogeneous location-aware systems into pervasive computing environment,a novel pervasive computing location-aware model based on ontology is presented.A location-aware model ontology(LMO)is constructed.The location-aware model has the capabilities of sharing knowledge,reasoning and adjusting the usage policies of services dynamically through a unified semantic location manner.At last,the work process of our proposed location-aware model is explained by an application scenario.     

基于规则的非精确反向推理专家系统

专家系统是人工智能的重要应用领域,基于反向推理的产生式系统是其最有效的知识表示形式和逻辑推理的基本模型.在详细分析其基本结构的基础上,采用规则和确定性因子描述不确定性知识,提出了反向非精确推理的算法,分析了解释机制、知识获取机制的实现手段,为专家系统的设计与开发提供了重要依据.     

基于云理论的新的不确定性推理模型研究

深入分析了传统的基于云理论的不确定性推理模型,在模糊T S模型启发下,结合云理论的成功之处,提出了一种新的不确定性推理模型,该模型可以有效地解决传统的基于云理论的不确定性推理模型在客观地反映现实中的复杂系统方面存在局限性的问题,从而大大降低推理过程的计算量,提高运算速度。仿真结果表明:T S C Y模型的输出与人的主观感受相一致,是一种可行的、有效的推理。     

一种基矛规则Agent的工作流引擎的研究

基于Agent的工作流管理系统是目前CSCW领域研究的热点之一。结合传统的工作流模型,通过对规则的强化,改进了传统模型工作流的产生方式,推出了一种通过规则的推导产生工作流的工作引擎流,介绍了一种新的基于规则Agent的工作流引擎并给出了一个实际应用。     

能够表示缺省知识的模糊推理算法(Ⅱ)

4 真值空间上的交、并运算 1 真值空间上的交运算若V(P)和V(Q)是二个模糊真值限定,可用交运算来组合。由定理1、(7)式和(17)得:     

论法律推理中的主体因素——兼谈法律逻辑学的研究视角

适用法律的推理,既要遵从和运用人类思维共通的逻辑规则,也需考虑诸多与推理相关的实质性问题。在这一过程中,人的主体因素必定会渗入其间,并影响最终的推理结果。多重主体因素渗入法律推理过程,有正反两方面的效应,但这是排除不了、甚至不可缺少的。因此,对法律推理的研究,应将推理涉及的实质内容和人的主体因素及其影响纳入视野,建立起人的研究维度。法律逻辑学研究视角的调整,对其自身乃至整个现代逻辑的发展具有重要意义。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的SLAM算法

针对同步定位与地图创建（SLAM）问题中难以建立准确的先验噪声模型的问题,提出一种改进的模糊自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过在线监测新息的变化,利用模糊逻辑对系统噪声和观测噪声的权重进行实时调整,进而改变系统对观测信息的信赖和利用程度,使滤波器最终趋于稳定.为了保证系统的实时性,提出一种直接将输入和输出进行模糊隶属函数匹配的方法代替模糊推理.将新的滤波算法用于SLAM仿真实验,结果表明该算法能根据噪声变化进行快速调整,滤波精度较高,相比标准EKF对定位和构图精度提升了50%以上.     

知识过滤和它的依赖推理发现

知识具有颗粒，知识具有粒度；颗粒，粒度是知识的两个基本特征；知识的颗粒特征，知识的粒度特征与知识的属性保持着紧密联系，属性的变化引起知识颗粒特征，知识粒度特征的变化．本文将物理学中物质具有颗粒的概念和过渡的概念引入到粗集（rough set）理论与应用的研究中，提出了知识过滤的概念，给出知识过滤的数值度量，知识筛子原理．利用知识过滤的概念，给出知识过滤在依赖推理中的推理结构，依赖推理的数值关系和在知识发现中的应用．知识过滤与依赖推理相互交叉，互补共享，是知识发现研究的一个新方向．