一个二维滞后Logistic映射的分岔与分形

利用理论推导分析了二维滞后Logistic映射周期解的稳定性和分岔,利用相图、分岔图、Lyapunov指数和分维数等计算方法,证明了二维滞后Logistic映射依次经叉形分岔和Hopf分岔通向混沌.对二维滞后Logistic映射的吸引盆及其广义M-J集的研究表明:不同周期轨道的吸引盆形状相似,大小不同,每个吸引盆中周期和非周期区域之间的边界是分形的;广义M集的结构与a,R和有N关,广义J集的结构与a,R,N,和Cx,Cy有关,并且广义M-J集具有分形特征.     

基于S-粗集理论的交通控制系统研究

利用粗集理论的知识推理,通过对交警指挥交通的实际经验所得决策表的约简,归纳出一系列交通控制规则,提出了一种基于S-粗集理论的交通控制模糊建模方法,实现了城市交通的粗模糊控制．     

几乎半预连续模糊多值映射

本文在作者定义的模糊半预开集的基础上，在一般拓扑空间（X，T）与模糊拓扑空间（Y，T1）之间引入了模糊下与上几乎半预连续多值映射的概念，并借助于映射F＊与F^*证明了模糊下几乎半预连续多值映射的五个等价条件：（1）A↓U∈T1,F*(U)∪→SPintF*(SPintSPclU)；（2）若U是Y中模糊正则半预开集则F*(U)是X中的半预开集；（3）A↓U∈T1，F*(SPintSPclU)是X中的半预开集；（4）若V是Y中模糊闭集，F^*(V)∪←SPclF^*(SPclSPintV)；（5）若V是Y中的模糊正则半闭集，则F^*(V)是X中的半预闭集。对于模糊上几乎半预连续多值映射也有类似的结果。     

半Smooth格

该文引入半Smooth格和半Smooth代数格的概念,讨论它们的一些基本性质及与半连续格的关系,证明了完备格L是半Smooth格和半连续格当且仅当L是完全分配格.     

L-拓扑空间中的强准开集与强准连续

引进L-拓扑空间的强准开(闭)集,讨论它的性质,建立它与已有近似开集之间的结构关系.其次引进强准闭包和强准内部,论述KURATOWSKI十四集定理的推广形式.最后引进强准连续、强准开(闭)序同态,讨论它们的性质.     

L-fuzzy层次拓扑空间中的D_α-强分离性

在L-fuzzy层次拓扑空间中,利用Dα-闭集定义了Dα-Ti(i=1,2)强分离性的概念,并且讨论这种强分离性的一些性质,得出Dα-Ti(i=1,2)强分离性保持了L-fuzzy拓扑空间中Ti(i=1,2)分离性的主要性质。     

Evaluation of Fabric Pilling Using Light Projection and Image Analysis Techniques

A new instrument based on light projection and image analysis techniques for assessing fabric pilling is presented. This system can automatically detect the pills from the successive sections of the fabric surface, which can make up for the limitation of both the gray level image -analysis techniques and laser triangulab'on techniques. The test of a large number of worsted wool fabric samples shows that it can objectively characterize the degree of pilling by using fuzzy sets and has good accordance with human visual inspection.     

基于Rough Sets的特征选择研究进展

特征选择是机器学习领域中的重要研究问题.作为一种重要的特征选择方法,属性约简正在受到越来越多的关注,在许多应用领域已经得到了广泛应用.文章对基于Rough Sets理论的特征选择算法作了系统的回顾和分析,具体包括启发式属性约简、基于区分矩阵的属性约简和扩展粗糙集模型的属性约简三个方面.此外,论文还给出了粗糙特征选择算法的几种常见应用,并对该领域的进一步发展进行了展望.     

基于宽松下近似概念的连续型决策表的属性约简方法

针对连续型决策表,利用模糊相容关系对样例聚类产生模糊决策表,运用宽松下近似概念定义属性重要度,利用函数弹性概念定义决策属性关于条件属性的敏感度,将其作为属性重要度的权重得到加权重要度,并以此为启发式信息提出了一种连续型决策表的属性约简方法.     

S-粗等价类与知识动态挖掘-发现

在单向S-粗集(one direction singular rough sets)、单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)基础上,给出S-粗等价类、S-粗等价类对偶与粗等价类的概念与结构;讨论了三种等价类之间的关系;得到S 粗等价类与S-粗等价类对偶的属性定理与动态分离定理;给出S 粗等价类在知识动态挖掘-发现中的应用。