概念的EI代数表示与布尔矩阵表示的研究

AFS方法是一种新的模糊数学分析方法，它包括AFS代数——一种非布尔代数的分子格，AFS结构——一种特殊的“system”(“system”是组合数学中的一个主要的数学对象)和认知域．在AFS代数和AFS结构的基础上，用AFS方法给出了EI代数和布尔矩阵环之间的一个同态关系，并证明了与每个布尔矩阵对应的所有概念的集合在EI代数上形成一个子代数．并且找到了子代数的一些性质和研究子代数的新方法．应用这些新方法和子代数的性质可以深入研究概念的数学本质．     

有限集上的一类映射的计数

设A是有限集,|A|=n,F(n,m)是从A到A的映射中满足fm(x)=f(x)的映射f的个数,在此给出了计数函数F(n,m)的一个表达式.     

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．     

一种基于自组织特征映射网络的聚类方法

针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题,提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,能自动对输入模式进行聚类。给出了应用该方法的具体步骤和加速自组织过程的若干改进方法,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

综合数据包络分析模型及其软件系统设计

针对实际问题复杂多样、范围广泛,而数据包络分析(DEA)模型本身又种类较多等特点,首先对多种常用的DEA模型进行了分类研究,指出了每类DEA模型在形式上的具体特点。以此为基础给出了一种能够包含各类模型特征的综合DEA模型和相应的目标规划模型。最后,根据目标规划模型中不同参数与不同模型之间的对应关系设计了能判断多种DEA有效性的综合算法和软件系统。     

基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法

首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上，并建立这些结点的索引表，然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径，这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集，该算法只需扫描事务数据库一次，由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少，该算法可以挖掘中短模式的海量数据，具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能，通过大量的实验数据进行比较。该算法的速度约是Apriori算法的10倍。     

一个基于关键字有向图的BCNF分解新算法

FD集中根据左部等价形成划分，划分的各子集根据左部的依赖关系形成一个有向图，有向图中每一个节点的FD可能是一个符合BCNF的子模式的FD，其关键字就是各子集的等价左部。     

均匀分块矩阵的分块TERM分解

为提高整数变换的效率并实现并行化, 在均匀分块方式下探讨分块矩阵的分块TERM分解. 从扩展行列式det定义着手, 定义了一个分块矩阵映射至矩阵的新函数——DET. 并证明, 它不仅具有一些可与det相类比的重要性质, 而且对det是完全兼容的. 利用这些定义和性质, 最终得出: 任意给定一有限维可逆线性变换矩阵和分块方式, 总可把它分解为不超过3个分块(单位)TERM之积(可能需要置换和Scaling预处理), 并由此得到了适于并行的分块单位SERM分解式. 该结论不仅能涵盖元素矩阵最优TERM分解的结果, 而且可提供灵活的分块方式, 从而为高效合理地并行实现整数映射奠定了基础.     

多圆柱上Lipschitz空间上复合算子的紧性

设U^m是n维复空间C^n中的单位多圆柱，φ=(φ1……φn，‰)是U^m到自身的一个全纯映射，讨论了复合算子Gφ在Lipschitz空间Lipa(U^m)上的紧性，完善了文[1]的结果．     

中立型脉冲微分方程正解的存在性

利用压缩映射原理，讨论了中立型脉冲时滞微分方程正解的存在性。