关于两类对偶粗糙近似算子定义的修正

提出了文献[4]中两类对偶粗糙近似算子定义的错误,并给出了正确的定义,同时讨论了近似算子的性质。     

粗糙近似算子与可能性测度

Pawkak粗糙集理论在不精确数据分析,不完全信息系统处理,海洋数据挖掘及神经网络方面都得到了广泛应用,介绍了Pawlai粗糙集的基本概念,在定义了基于随机集的粗糙近似算子的基础上讨论了随机集,粗糙近似算子与可能性测度的关系。     

基于映射的粗糙近似算子

由论域上的一个映射定义了一对上、下粗糙近似算子,给出了粗糙近似算子的性质.并讨论了映射的性质与近似算子性质之间的关系.     

内部、闭包算子、邻域与近似算子的关系

研究了衷认与i-↑RA、R↑-clA与clR↑-A的关系。引入评价函数、外开域算子、内闭域算子等概念，得出了iA 包含于i-↑RiA、clR↑-clA包含于clA等重要结论。在邻域与近似算子的关系的研究中，定义了近似强、弱、非邻域、近似拓扑和近似拓扑邻域等概念，并研究了各种邻域之间，以及它们与近似算子的关系。     

基于相似度的模糊粗糙近似算子

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具.相似度是用于比较2个相似的模糊粗糙集所包含信息的精确性大小的,是模糊集理论和粗糙集理论的热点问题之一.文章利用一种改进的相似度定义了模糊粗糙近似算子,重新定义了粗糙集的一些概念,给出并证明了模糊粗糙近似算子的几个性质.     

基于内外因分析的粗糙近似算子

根据哲学的内外因原理,建立了基于外因驱动的动态信息系统模型,提出了属性值变迁集和变迁属性集2个概念,并提出了2对基于内外因分析的粗糙近似算子,用以研究外因对信息系统变化的作用.     

基于包含度的模糊粗糙近似算子

1965年,L.A．zadeh提出了模糊集理论,1982年,波兰数学家Z．pawlak提出了粗糙集理论,将二结合而形成模糊粗糙集及粗糙模糊集．利用包含度的概念定义上模糊粗糙近似算子,下模糊粗糙近似算子,边界．并讨论它的性质．     

模糊划分及其模糊粗糙近似算子

以含幺序半群(不必交换)为取值域,引入一种模糊划分的定义,证明它与模糊等价关系之间的一一对应性,并以交换单位quantale为取值格研究了这种模糊划分诱导的模糊粗糙近似算子的基本性质.     

程度近似算子的复合运算研究

在程度粗糙集模型中定义了程度上、下近似算子的复合运算,研究了复合运算的性质,并给予了严格的证明;最后通过一个实例验证了定理的正确性,同时说明了程度上、下近似算子的复合运算具有幂等率.程度上、下近似算子的复合运算进一步补充和完善了程度粗糙集模型理论和经典粗糙集模型理论.     

一种新的粗糙模糊集近似算子

Dubois粗糙模糊集中,上、下近似集的隶属度分别由等价类中元素隶属度的上、下确界来确定,由于没有充分反映出等价类中隶属度介于上、下确界之间的那些元素的作用,在信息处理中不免造成这些元素信息的丢失.为此提出一种新的粗糙模糊集近似算子的表示方法,该方法能够涵盖等价类中所有元素的隶属度.阐述了该方法在信息处理中的合理性,给出了相应的代数性质;在此基础上重新定义了粗糙模糊隶属函数;给出新算子下近似分类的精度、分类质量、属性的依赖度及基于依赖度的属性约简算法;最后用实例说明了算法的有效性.     

Lupas-Baskakov型算子线性组合逼近的两个结论

讨论Lupas-Baskakov型算子2r阶线性组合的逼近,并给出其高阶逼近等价定理。     

一类混合型算子的逼近性质

研究了两种混合型算子的逼近性质，并指出新引入的混合型算子和Baskakov-Durrmeyer算子有相同的逼近性质。     

一类二元关系的计数问题

利用二元关系的矩阵和组合理论给出了有限集上满足特殊性质的二元关系的计数.     

Sikkema—Kantorovitch算子的L^p逼近

研究Ｓｉｋｋｅｍａ－Ｋａｎｔｏｒｏｖｉｔｃｈ算子在Ｌ＾ｐ空间的逼近问题,给出了它的强型正定理和弱型逆定理,从而得到其逼近的特征刻划。     

关于Heilmann算子的逼近性质

该文研究M.Heilmann引入的一个算子M_n(f,x),给出逼近的正逆定理和导数的特征刻划定理。     

二元关系性质判定定理的应用

利用二元关系性质的判定定理证明与关系性质的保守性和关系的闭包有关的几个定理,比用定义证明更为简洁.     

关于两个非线性非单调二元算子的公共不动点定理及其应用

在Banach空间中,利用非线性泛函分析中的锥理论和单调迭代的方法,研究了两个非线性非单调二元算子的公共不动点的存在与唯一性,并给出了逼近公共不动点的迭代序列的误差估计式;然后作为应用,得到了Banach空间中的一类非线性积分方程组的解,改进了最近的一些结果．