基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵.根据数据库的动态建立特性,提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法,利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正,并通过实例证明了这种算法的有效性,该算法极大地节省了计算量,提高了算法的执行效率.     

决策规则的加密通信与数字签名方案

基于椭圆曲线的加密理论基础,利用椭圆曲线作为决策规则C→D的加密通信和数字签名的工具,对决策规则的安全问题从决策条件和决策结论两个方面分别进行讨论,使得决策规则的安全性在椭圆曲线加密的优势下,有了更多的安全保证.     

关于P~S—正则群

本文研究了有限P群的P~s—正则性,给出了有限P群成为P~s—正则群的两个充分条件。对于P~s—正则群进一步讨论了它具有的幂结构。可得结果表明:对于任一自然数S,P~s—正则群具有与正则P群类似的幂结构     

决策规则的加密通信与数字签名方案

基于椭圆曲线的加密理论基础,利用椭圆曲线作为决策规则C→D的加密通信和数字签名的工具,对决策规则的安全问题从决策条件和决策结论两个方面分别进行计论,使得决策规则的安全性在椭圆曲线加密的优势下,有了更多的安全保证。     

关系代数中"除法"运算的SQL查询实现

利用离散数学作为分析工具,给出了关系代数中除法运算的各种查询原理,特别阐述了SQL查询语句的实现,无论是教学还是实际应用具有一定的指导意义.     

CS(K)上的S-粗集特征

对CS(K)（概念格）上的概念结点进行等价类划分，分析了概念格的粗集特征和S-粗集特征，给出了概念格上粗集和S-粗集的定义及其相应定理，找出概念格与粗集、S-粗集之间的关系，并通过实例说明了CS(K)上的S-粗集特征.     

基于概率测度的规则提取算法

通过概率粗糙集模型和确定性粗糙集模型之间的对比,分析了概率粗糙集模型在处理有矛盾的决策表时的有效性.在此基础上以属性重要度为依据建立决策树,同时引入了概率近似空间的思想,给出了一种新的粗糙集规则提取算法.     

基于概率近似空间的缺省规则挖掘算法

用概率的形式表示集合的上下近似空间,在对概率近似空间下的统计信息进行缺省规则的挖掘过程中引入ID3算法,根据属性相对于属性集的信息增益确定属性权重,进而确定规则支持度,最终利用规则相似度对挖掘的缺省规则进行合理分类,达到了很好挖掘效果.     

基于覆盖的区间概念格动态压缩原理与实现

针对区间概念格的复杂结构以及基于现有建格算法构建的区间概念格存在概念冗余问题,本文直接从形式背景出发,对区间概念格进行动态压缩的方法,减少了区间概念结点的冗余度。为了保证概念压缩后仍能体现概念之间的关联关系,首先给出了基于形式背景的二元关系对的相似度及关系上的覆盖近邻空间的定义;其次,通过定义区间概念压缩算子,得到了压缩概念,并证明了压缩后的概念集是压缩前概念集的子集;基于覆盖的近邻空间及压缩算子,进一步构建了区间概念格的动态压缩模型。可以根据相似类阈值大小控制区间概念格中的结点数量,实现区间概念格的动态压缩,最后通过实例验证了模型的正确性以及压缩的高效性。     

模糊关联规则格的规则提取

针对模糊属性事务数据库提取模糊关联规则的问题,采用模糊概念格与模糊关联规则相结合的方法,实现格节点与属性项集的对应关系,提出模糊关联规则格理论,在渐进式建格算法基础上对格节点相应修改,给出了适用于动态数据库的模糊关联规则格的构建思想.利用模糊关联规则格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取规则相比较,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少冗余规则的生成,使挖掘算法得到优化.