基于本体的空间信息集成

提出了将本体的思想和方法引入到空间信息集成的思路,以解决当前地理信息系统中的各种异构问题.研究了地理本体模型的建立和表示,并在此基础上提出了一种面向空间信息集成的地理本体比较方法,其核心思想是从结构和语义两个方面对地理本体中的概念进行比较,其中从结构方面对概念进行比较主要是对概念的名称进行比较,而从语义方面对概念进行比较主要是确定在地理本体中概念之间的语义关系.     

影响聚合硫酸铁盐基度的因数分析

进行双氧水直接氧化法制备聚合硫酸铁的实验,研究反应温度、反应时间、硫酸根离子浓度与三价铁离子浓度的比、总铁浓度和静置熟化时间等对聚合硫酸铁盐基度的影响.结果表明,在反应温度为50℃、反应时间为2~3 h、硫酸根离子浓度与三价铁离子浓度的比为1.25~1.35、铁的浓度为0.1 kg.L-1、静置熟化48 h时,聚合硫酸铁盐基度可稳定在11%以上,反应0.5 h后,加入质量分数为0.8%的助聚剂绿矾,则盐基度可达14%以上.     

《世说新语》中的程度补语研究

在详细调查南朝刘义庆《世说新语》的基础上,对其出现的程度补语(简称程补)作了细致的分析探讨,认为其基本句式可以分为“动 程补 宾”、“(主语) 动 宾 (状)程补”、“动(形) (状)程补”三种。其中,“动(形) (状)程补”格式出现频率最高。在《世说新语》中充当程度补语的动词主要有“毕”“竟”“酣”等;形容词主要有“困”“良久”“危急”等;副词主要有“甚”“极”等。     

系统和谐度测度研究

通过系统和谐度构成的分析,建立了和谐度的测度体系。和谐度的测度指标分为构成和谐性、组织和谐性、内部环境和谐性、外部环境和谐性和总体和谐性。通过在理论上对各构成要素的敏感性分析,表明单因素或多因素的改进对和谐度是有影响的。利用和谐度分析矩阵构建和谐度测度方法,并结合企业实际对系统和谐度给与实证研究,验证单因素改进对系统和谐度有正向影响。     

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.     

不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法

为了从不完备多属性决策系统中获取概率决策规则，提出了一种不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法. 给出了容差关系下相容度的概念，通过设定相容阈值给出知识的粗糙下近似、上近似和边界域，然后讨论了粗糙近似的基本性质和概率决策规则的获取.通过实例说明这个新方法的可行性和有效性.     

多时滞型种群对数模型的周期正解

通过更精确的先验估计,利用重合度理论中的连续定理,研究了一类时滞种群模型的周期解,获得了这类模型存在正周期解的充分条件,所得结果推广了有关结论,并使条件有所减弱.     

泛圈图的一个充分条件

在文[1]中给出定理,设G是一个n-阶2-连通图且δ（G）≥t,若对于G的任意两个不相邻的点u和v,均有｜N（u）∪N（v）｜≥n-t成立,则G是一个泛圈图或G≌Kn/2,n/2.本文的目的在于将此定理的条件减弱,只对图中距离为2的点进行讨论,得出了泛圈图的一个充分条件.文中主要用数学归纳法对定理进行证明,先在引理中给出了几种特殊情况的证明,接着在定理的证明中讨论了一般情形.     

基于案例推理中特征权重自动学习方法研究

讨论基于案例推理中特征权重的自动学习方法．通过分析现有的一种利用粗糙集理论进行权重自动学习的算法，指出了该算法中存在的一些问题，最后提出了一种改进的权重自动学习算法，并通过实例对两种算法进行了比较．     

基于神经动力学系统的关联推理模型

关联关系是事物之间普遍存在的一种关系,过去,由于受串行逻辑化表达方式的制约,该关系并没有得到很好的表述.本文从关联关系的内涵出发,揭示了它所蕴含的并行性的实质,并且以神经动力学系统作为工具,建立了关联推理的基本模型.实验证明,这种模型能够更好的体现事物的整体特性,更加符合认知学中的"整体优势"观点.