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.     

粮食本底安全预警系统的设计及实现

粮食安全预警系统是为了防止粮食生产运行偏离正常发展轨道或可能出现危机而建立的报警系统．本文从粮食生产过程中的大气、土壤及农田灌溉水出发，运用单项污染指数与综合污染指数相结合的评价方法进行粮食生产的预警研究，构建了粮食本底安全预警系统．     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是许多数据挖掘中的关键问题．为克服早期基于Apriori的最大频繁项目集算法中的缺点,相继有多种挖掘最大频繁项目集方法被提出．其中对基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法比较多,但对FP-tree中的结点的频度计数关注的很少．通过对FP-tree结构进行了仔细分析后,在FP-tree中结点的频度计数和集合理论的基础上,提出了一种新的最大频繁项目集挖掘算法USDMFIA(using set to discover maximum frequent itemsets algorithm)．通过分析比较,显示此算法是有效的．     

四次多项式填充Julia集的连通性

利用推广了的Branner-Hubbard和Yoccoz的Puzzle技巧研究一类四次多项式f填充Julia集的连通性,得到了f的填充Julia集的一个连通分支是非平凡的(即至少有两个点)充要条件是该分支是周期临界分支,或是某个周期临界分支在f迭代下的逆像.     

非线性时序的混沌特性分析与预测

非线性时间序列相空间重构过程中的参数选择问题以及有效的预测方法一直是该领域研究的热点和难点，基于虚假最近邻域概念，同时确定最佳的嵌入维数m与时间延迟τ，对实际非线性时间序列进行相空间重构，求解出时间序列最在Lyapunov指数LE，验证了其中混沌特性，其可预报尺度为[1／LE]．并应用基于[1／LE]个输入神经元与Kenya提出的m：2m：m：1这两种人工神经网络结构对非线性时间序列进行训练和预测，预测结果的平均误差分别为4％和2％左右，后一种神经网络结构能提供更好的预测结果。     

知识获取与求精RS-GA策略

针对知识获取环节在知识管理中的地位和意义 ,提出了用于规则知识获取与求精的RS GA(粗集理论—遗传算法 )策略 ,对其相关原理与实现技术进行了深入探讨 ,并通过实例进行阐释 ;最后 ,对该方法的适用性以及局限性进行了说明     

利用矩阵运算实现故障树参数间转化

为减少FTA的NP困难,在充分研究故障树主要参数(最小割集、最小路集、不交化最小割集和不交化最小路集)之间内在联系的基础上,找到了它们间相互转化的方法,并通过割集矩阵的运算加以实现.这些转化方法,为减少NP困难、简化FTA开辟了新途径.     

基于语义距离的模糊信息分类方法

介绍了信息表极大必要属性组的概念。并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。     

矿井瓦斯涌出量时间序列的分形特性分析

应用分形论中的R/S分析法对矿井瓦斯涌出时间序列进行分析。计算了时间序列的赫斯特指数、概率分布分形维数和轨迹分维数。讨论了它们在矿井瓦斯涌出预测中的指导意义。计算结果表明正常情况下矿井瓦斯涌出量的变化趋势具有很好的持久相关性，可以用分形论对其作出趋势预测；而发生火灾时，持久相关性不明显。但两种状态下的概率密度分布都满足分形分布；时间序列轨迹都具有明显的分形特性。     

广义粗糙集理论的公理化注记

首先回顾了粗糙集理论的代数表示,给出代数表示与公理化算子的相互关系.特别地,给出了广义粗糙集模型的公理化等价表示.