基于粗糙集理论的图像中值滤波

介绍了粗糙集理论的概念，利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类，提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法，进行了仿真试验，并和传统的图像中值滤波结果进行了视觉上的比较和峰值信噪比指标的比较。实验结果和峰值信噪比指标表明，该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声和椒盐噪声，还能使图像保持很好的清晰度。     

不确定性因素对项目评估中确定值的影响分析

在项目评估中常常会产生许多不确定因素的影响,针对不确定性因素,对收益额、折现率、收益期确定值的影响度进行了分析,以提高收益法结论的可靠度,使收益法评估在对未来收益的预测时,建立在一个更科学合理的基础上。     

基于分布约简的获取规则的增量式方法

根据粗糙集的理论,在信息系统中使用了分布约简的概念,并利用相应的可辨识属性矩阵,提出了一种在决策表中获取规则的增量式方法,该算法对决策表中出现的各种新对象进行分析,在原有的分布约简的基础上进行增量式更新,从而避免了重新计算.     

关于图的哈密尔顿性的一些新的结果

关于哈密尔顿图和哈密尔顿连通的两个基本结果是Ore给出的:设G是一个n(n≥3)阶图,如果对于G的任意一对不相邻顶点u,v,有d(u) d(v)≥n或n 1,则G是哈密尔顿图或哈密尔顿连通的.设G是一个图,对于任意u∈V(G),令N(u)表示u的邻点集;对于任意U∈V(G),令N(U)=∪u∈UN(u).本文利用插点方法,给出了关于k或(k 1)-连通图(k≥2)G是哈密尔顿的,哈密尔顿连通的或1-哈密尔顿的统一证明.其充分条件是关于|N(S)| |N(T)|与n(S ∪T)的不等式,这里S,T是图G的任意两个不交的独立集,并且|S|=s,|T|=1,S∪T也是一个独立集,这里n(S∪T)=|{v∈V(G):dist(v,S∪T)≤2}|.     

不一致决策表的分配序约简

在不一致决策表中定义了分配序约简，给出分配序一致集的判定定理。通过定义分配序区分矩阵给出求分配序约简的区分矩阵法。为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小的增加而指数增长的缺陷，通过定义属性的相对重要性，提出一种求分配序约简的启发式算法。通过实例分析说明启发式算法的有效性，为从不一致决策表中获取知识提供了一种有效方法。     

建设用地地质灾害危险性综合评估与防治措施技术应用--以定西至陇西二级公路为例

以甘肃定西至陇西二级公路S209为例,论述了地质灾害危险性综合评估的原则、依据和方法,有针对的提出了该工程地质灾害的防治措施.     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中,概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性,分类隶属度与条件概率,输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较, 提出了将概率统计方法和粗集理论相结合,由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间,为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

高型粗糙模糊集及高型模糊粗糙集

定义了L型粗糙模糊集（L型RF集），给出了其相关性质，进而引进了高型粗糙模糊集（高型RF集），它比普通的RF集具有更高层次的粗糙模糊性，可用于人们对粗糙模糊现象的描述，增强人们对自然语言的表达能力，平行地，最后研究了高型模糊粗糙集（高型RF集）。     

基于粗糙集理论的模糊信息分类方法

介绍了属性约简的概念,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。     

试题库智能组卷算法的设计与实现

智能计算机辅助教学中一个重要问题是试题库的智能组卷。通过对组卷约束条件的描述，建立了该问题的数学模型，给出了解决此问题所涉及的主要数据结构及组卷搜索算法。实验结果表明，该方法具有较好的性能和实用性。