LF拓扑空间的S-连通性

给出了LF拓扑空间中的S—连通性的概念，证明了（L^X，δ）不是S—连通空间的二个等价条件；讨论了S—连通集的性质；论证了S—连通性的半同胚性质及S—连通分支的概念和性质。     

A Project Risk Ranking Approach Based on Set Pair Analysis

Set Pair Analysis （SPA） is a new methodology to describe and process system uncertainty. It is different from stochastic or fuzzy methods in reasoning and operation, and it has been applied in many areas recently. In this paper, the application of SPA in risk ranking is presented, which includes review of risk ranking, introduction of Connecting Degree （CD） that is a key role in SPA., Arithmetic and Tendency Grade （TG） of CDs, and a risk ranking approach proposed. Finally a case analysis is presented to illustrate the reasonability of this approach. It is found that this approach is very convenient to operate, while the ranking result is more comprehensible.     

核心元素的特征及其在决策树生成中的应用

利用粗糙集约简的辨识矩阵，给出属性是核心元素的充要条件为该属性是辨识矩阵中单元素集．利用上近似与下近似给出了判断是否核心元素的两个充分条件，指出利用核心元素简化决策树比用熵函数ID3方法简化的决策树更简单．     

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     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.     

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．     

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。     

关于子格格的若干性质

对由子格格中的链构成的偏序集进行了研究，给出了一类链的长度估计式和一些相关性质，另外，还探讨了模格和分配格的子格格性质，给出了一个格是模格或分配格的子格格的充要条件，最后，给出了部分计算公式在DEA方法中的一些应用．     

连续选择和聚合不动点定理

得到了定义域为非紧、非仿紧，值域为拓扑空间的集值映象的连续选择定理，并且集值映象的连续选择映象的定义域为整个空间而非拓扑空间的一个紧子集，应用连续选择定理，得到了聚合不动点定理，推广了最近一些文献上的相关结论。