非紧集上若干Ky Fan不等式

引入新的连续性和凸性概念,证明了非紧集上不具有任何连续性的函数弱Ky Fan点的存在性,给出了几个极大极小不等式定理,所得结果将著名的Ky Fan不等式定理推广至非紧情形且只需较弱的连续性和较弱的凸性．     

基于粗糙集理论的不完备信息处理方法研究

针对不完备信息处理问题,分析了不完备信息的语义解释,将粗糙集理论中处理不完备信息的技术策略归纳为数据补齐法和模型扩展法两类。在对已有典型粗糙集扩展模型的定义及其优缺点进行分析的基础上,分别对限制容差关系和特征关系的定义进行改进,得到新的扩充关系模型,讨论了它们的性质。对量化容差关系中对象间的相似度度量方法,给出了3种不同的度量方式及其相应的量化容差关系模型。     

电子病历本体库研究

近年来,电子病历研究已经成为国内外医院信息化建设的热点问题.为了加速电子病历发展,实现医疗信息共享,采用本体技术时电子病历中的概念进行规范化,并运用粗糙集理论对电子病历进行挖掘,构建了电子病历规则库.     

用户期望质量驱动的Web服务优化选取

提出了一种基于用户期望的服务质量评价方法。该评价方法仅考虑具有相似期望的用户,允许期望相似的评价影响服务的信誉度评价,以利于得到客观、准确的服务质量评估。在此基础上,提出一种基于用户期望的QoS驱动的服务选取算法。该算法实现了在满足用户偏好和期望的前提下Web服务的最优选取。电子购物的实例展示了该方法的可行性。     

PN空间中概率等度连续算子和概率拟有界

本文是运用概率度量的思想来讨论概率等度连续算子,给出了PN空间中概率拟有界集和概率等度连续算子的概念,研究了概率等度连续算子的特性．主要得出了三个研究结论：（1）在一定条件下,刚空间中的概率等度连续算子将概率拟有界集映射成概率拟有界集．（2）PN空间中的概率等度连续算子的收敛算子是连续算子．（3）PN空间中的强有界算子是概率等度连续算子,次强有界的线性算子是连续算子．     

改进ST-GA遗传算法在多目标运输问题中的应用

在解决多目标运输优化问题的基于生成树的遗传算法（st-GA）中融入了NSGA-Ⅱ算法,提出了一种新的生成树遗传算法（NSST-GA）,新算法利用NSGA-Ⅱ中的策略来保持解群体的分布性和多样性,采用精英保留和擂台法来进行遗传选择,算例结果表明新算法提高了收敛速度,防止了早熟收敛,较好的保持了种群多样性和算法的稳定性．     

广义的Sierpinski地毯上的一类Whitney临界集

对广义的Sierpinski地毯进行了研究,采用递推的方法,在其上构造一类连通集合,Hausdorff维数为S=ln（3^0＋3^1＋…＋3^n）/ln 3^n,n≥1．并且证明这些连通集均为whitney临界集．从而得到不是Whithey临界集自广义Sierpinski地毯可以包含Whitney临界集．     

决策支持系统中OLAP的设计与实现

目的设计和实现对数据仓库中的信息进行决策分析的OLAP。方法以零售企业销售预测为切入点,研究决策支持系统中OLAP的设计。结果建立了用来进行OLAP分析的多维数据集,并对多维数据集中的数据用切片、切块、钻取和旋转等方式进行分析,用MDX多维查询语言对多维数据集中的数据进行复杂查询,提出了对OLAP分析数据展现的3种解决方案。结论在研究决策支持系统中OLAP的基础上,建立和实现了对数据仓库进行决策分析的OLAP。     

A classifier based on rough set and relevance vector machine for disease diagnosis

A new intelligent method for disease diagnosis based on rough set theory (RST) and the relevance vector machine (RVM) for classification is presented as the rough relevance vector machine (RRVM). The RRVM mixes rough set’s strong rule extraction ability with the excellent classification ability of the relevance vector machine through preprocessing initial information, reducing data, and training the relevance vector machine. Compared with traditional intelligence methods such as neural network (NN), support vector machine (SVM), and relevance vector machine (RVM), this method manages to identify disease samples objectively and effectively with less transcendental information. Biography: LI Dingfang (1965–), male, Professor, Ph. D., research direction: computational learning theory, computing in science and engineering.     

区间直觉模糊集的分解定理

引入了区间直觉模糊集截集的概念,讨论了其有关性质,并给出了关于区间直觉模糊集的分解定理,进一步丰富了模糊集的理论基础.