偏好关系的对偶性

建立了基本二元关系以及偏好关系的对偶理论．引入并讨论了二元关系之间的基本性质以及偏好关系之间的一些性质的对偶性．建立了基本二元关系以及偏好关系的各种性质之间的蕴涵式．定义了一些新的序关系，并对各种偏序关系所满足的基本性质给出了完整的刻划．     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简     

上升有序加权欧氏平均算子及其在决策中的应用

提出了一种上升有序加权欧氏平均 (AOWEA)算子 ,详细研究了它的一些优良性质 ,如 :单调性、置换不变性等 .给出了一种基于AOWEA算子的多属性决策方法 .最后通过实例说明了该方法的可行性和有效性 .     

确定Fmin的一个算法

构造了一个求解最小函数依赖集Fmin的计算机算法．该算法将求解Fmin的逻辑推理过程包装在一个C 函数之中，通过运行与此函数相配套的程序，可以快速、准确地获得与所给函数依赖集F等价的Fmin从而使求解Fmin的过程方便、快捷．     

证券投资者群体行为的系统描述

利用分布参数系统模型研究了证券市场中投资者的群体行为．引入了投资者关于其自身因素的分布函数，把投资者行为定义为n维因素空间中的轨线，建立了投资者群体行为分布函数满足的偏微分方程，描述了投资者群体行为的变化规律，并证明了该方程的重要性质．在一定假设条件下，建立了不同资金禀赋的投资者行为分布函数满足的偏微分方程，并给出了解析解．     

不相容决策信息系统属性核的研究

决策表属性核的计算往往是基于Rough集理论的决策信息系统约简过程的出发点和关键．不相容决策信息系统是信息系统约简处理研究的重点．本文对不相容决策信息系统属性核的计算问题进行研究，证明了Rough集理论代数观和信息观中属性核概念的包含关系，以及几种属性核计算方法所得到的结果之间的包含关系．     

GLAV集成方法中的模式匹配研究

GLAV是一种新的集成方法,它能为信息集成系统的映射关系提供更具表现力的方式.映射表示源模式与全局模式之间的对应关系,主要研究了GLAV集成方法中产生映射规则的模式匹配方法.首先将SUDAI模型转换为模式树,然后基于树进行匹配.匹配包含语言学和结构匹配两个基本阶段,语言学匹配结合了术语关系和约束进行计算,结构匹配结合了类属性和上下文节点两个方面,并成功解决了模式规模差异带来的负面影响.计算的结果可以判断两个信息类是否是一个映射候选,经过验证后可确定它是否是一个合理的映射.最后定义了一个基本DTD来描述匹配的最终结果.     

一类加权连续属性的多变量决策树构造方法

首先利用粗集理论和模糊聚类理论确定连续多变量属性的选择问题,然后利用聚类中心算法建立等级标准中心以解决连续变量的区间划分问题,其次将等价关系相对泛化的概念用于决策树中多变量检验的构造。最后通过实例说明了本方法是可行的。     

一种基于分明矩阵的启发式知识约简方法

提出了基于分明矩阵的启发式知识约简方法。在决策表的相对约简过程中采用分明矩阵来表达知识,并利用分明矩阵中项的长度和每个属性的频率作为启发信息进行属性的选择。现已证明,寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP hard问题。所提供的算法在大多数情况下能够找到最小约简,即使在没找到最小约简的情况下,也能找到次优解。通过实例分析,证明该算法是求解属性相对约简的快速有效的方法     

基于综合赋权的风险型多属性决策方法

讨论了属性值是有限区间上的连续型随机变量的风险型多属性决策问题。首先,通过密度函数的变换,研究了风险决策矩阵的规范化问题。基于主客观赋权的思想,建立了一个确定综合权重的模型,并给出了求解此类问题的一种方法。最后,以属性值为区间数的多属性决策问题作为特殊情况,给出了实例。