A minimal axiom group for rough set based on quasi-ordering

Rough set axiomatization is one aspect of rough set study to characterize rough set theory using dependable and minimal axiom groups. Thus, rough set theory can be studied by logic and axiom system methods. The classic rough set theory is based on equivalent relation, but rough set theory based on reflexive and transitive relation (called quasi-ordering) has wide applications in the real world. To characterize topological rough set theory, an axiom group named RT, consisting of 4 axioms, is proposed. It is proved that the axiom group reliability in characterizing rough set theory based on similar relation is reasonable. Simultaneously, the minimization of the axiom group, which requires that each axiom is an equation and each is independent, is proved. The axiom group is helpful for researching rough set theory by logic and axiom system methods.     

房地产供应链合作伙伴核心竞争力综合评价

候选合作伙伴的核心竞争力的强弱,是决定其能否成为供应链成员最重要的因素之一。对房地产供应链候选合作伙伴核心竞争力的评价,是一个典型的多指标、多层次综合评价问题。在制定指标筛选相关准则的基础上,建立了合作伙伴核心竞争力综合评价指标体系。提出避免信息失真实用方法,以及融合主观评价的主成分分析指标权重确定方法,应用模糊决策理论建立了供应链合作伙伴选择的模糊多目标、多层次综合评价模型,并进行了实证研究。     

拓扑空间论的几个问题

本文阶段性地概述了作者在研究工作几个阶段的选题,并在最后一节介绍了最近的研究成果.     

控制系统的数据挑选问题研究

针对气调减压绿色保鲜控制系统中由于各方面原因引起的采集信号畸变，采取模糊控制原理，设计模糊控制器，实现现场采集数据的挑选。对工作在环境相对恶劣的控制系统，有很好的借鉴作用。     

智能控制论

简要回顾控制理论的发展历史及智能控制的产生背景、智能控制及其系统的基本概况。首先提出了传统控制和智能控制之间的区别和联系,然后从智能控制论的高度阐述智能控制的特征,最后概述了智能控制的基础及学科范畴。智能控制是一门新兴的理论和技术,它是多学科的交叉,尽管目前尚处于发展初期,但它必将获得广泛的发展和应用。     

处理旋转运动图象模糊问题的一种算法

提出了处理旋转体图象运动模糊现象的一种算法。该算法取决于图象退化过程的先验知识。在先求出匀速直线运动模糊处理算法的基础上,推导出匀速旋转体的运动模糊处理算法。实验结果表明,该算法较好地解决了图象运动模糊问题。     

湖库水质评价综合模糊优化模型的研究应用

在以往的模糊综合评判理论模型的基础上,提出了新的综合模糊优化评价模型,并把它应用于湖泊、水库水质评价中,以湖泊水质评价为示例演算,有较好的精度.     

基于神经网络模型的水泥粉磨配料

针对水泥粉磨配料过程具有非线性和强不确定性的特点,提出了采用高斯基函数神经网络建模的方法,即先离线训练网络模拟配料过程模型,再应用此模型实时在线计算水泥粉磨物料配合比.仿真结果表明,此方法所得配料计算结果与实际情况相吻合,并且实施快捷,灵活易移植.     

模糊自适应整定PID控制及其仿真

将模糊控制器与PID控制器结合在一起，利用模糊控制推理方法实现对PID参数的在线自整定，进行MATLAB／SIMULINK仿真，仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的动态性能，易于实现，便于工程应用。     

属性值的Rough Logic约简及优化

对于属性值离散化约简,Andrzej Skowron给出了割集方法,该方法虽然简单可行,但在属性值致密的情况下,产生的割集较大,数据的约简效率较低.提出用Rough Logic方法对Andrzej Skowron割集进行抽取和缩减,并给出相应启发式算法,使属性值约简效率有明显提升.