随机关系数据库的证据生成与合成

本文提炼出随机关系数据库,并给出了随机关系数据库的生成与合成方法. 设Ω={ω}为基本事件集,|P为Ω上的概率分布.X为Ω上的随机变量,且取值全体为称为外延空间.不妨设p_x(x_i)=P{ω;X(ω)=x_i}0(i≤N)。设θ_j(j≤M)为Ω上一组随机变量,记为属性集,称为内涵空间.用W_i表示θ_i(i≤M)的所有可能取值集合,W=(?)W_i为W_i(i≤M)的笛卡尔乘积空间.映射I:W_x→W称为X×(?)上的关系,(X×(?),I,W)称为随机关系数据库.例如,W_i={0,1}(i≤M),I(x)表示一个M维向量,且每个分量仅取0和1.用I_j(x)表示第j个分量取值,则     

基于随机集的粗糙集模型（Ⅱ）

为了说明粗糙订理论在不完备信息系统中的应用,给出了基于随机集的粗糙集方法,提出了不完备信息系统的随机粗糙集的描述,讨论了不完备属性的随机集选择与系统的完备化的关系,并且介绍了一个求不完备属性的最大熵概率测度的算法。     

集值概率及其性质

文[1]中引进了集值概率。本文进一步讨论了集值概率的性质,以及随机变量序列在集值概率空间上的各种收敛性。设(Ω,(?))是可测空间,(?)(R)={A;A(?)R}。映射Φ:(?)→(?)(R)称为集值测度,如果Φ满足以下条件:     

可能度空间

概率论是研究随机现象的理论,它的公理基础是概率空间。由于模糊集合论的启发,我们试图建立可能度空间,籍以研究模糊现象的可能度。     

实直线R上的fuzzy代数与fuzzy拓扑(I)

讨论了实直线Ｒ上的ｆｕｚｚｙ集,ｆｕｚｙ点,ｆｕｚｙ对偶点,承载算子ｓｕｐｐ及其对偶ｓｕｐｐ＊,λ－承载算子ｓｕｐｐλ,谱算子∧及其逆算子∧－１,以及ｆｕｚｚｙ余拓扑构造Ψ的谱Ω,ｆｕｚｙ余拓扑η的谱表示η∧,得到若干结果,为进一步研究Ｒ上的ｆｕｚｚｙ代数与ｆｕｚｚｙ拓扑做好了准备．     

Z—矩阵的预处理迭代方法

对解大型稀疏线性方程组Ａｘ＝ｂ，当其系数矩阵Ａ为严格对角占优的Ｚ－矩阵时给出了一种预处理方法，证明了预处理后的的矩阵Ａｐ的Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ及对称的Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代均收敛的，并且对Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代的迭代矩阵ＴＤ的谱半径ρ给出了一个上界。     

带壳Boole代数与险象识别逻辑

为尝试给Fuzzy推理建立严格的逻辑基础,文献[1—10]构造了一种新的Fuzzy命题逻辑,其中对Fuzzy公式的评价程度化的思想和方法颇具创造性,比如:Σ-(α-重言式)、Σ-(α-HS)规则、Σ-(α-HS)规则以及支持度理论和α-三I算法等就是这样。另一方面,从文献[11]可知6值逻辑系统K_6~1在组合线路的险象识别中已有成功的应用,但是对其数学基础的研究尚嫌薄弱,并且由于缺少适当的蕴涵算子因而     

基于信息量的序信息系统的属性约简

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一.在序信息系统中引入信息量和属性重要性,给出它们与属性约简之间的关系.针对序信息系统提出了一种基于信息量和属性重要性的属性约简算法,讨论了算法的时间复杂度.实例证明了该算法的有效性.     

概率命题的合情推理

本文在《合情推理与创新思维的数学模型》一文的基础上,进一步研究概率命题的合情推理,并且得到了概率命题合情推理的各种模型。     

实直线R上的fuzzy代数与fuzzy拓扑（Ⅰ）

讨论了实直线R上的fuzzy集，fuzzy点，fuzzy对偶点，承载算子supp及其对偶supp^*，λ-承载算子supp^λ，说算子∧及其逆算子∧^-1，以及fuzzy余拓扑构造Ψ的谱Ω，fuzzy余扑扑η的谱表示∧／η，得到若干结果，为进一步研究R上的fuzzy代数与fuzzy拓扑做了准备。