集值拟增算子的新不动点定理

该文引进伪下可分概念，借助孙经先先生的论文“非线性泛函分析序集一般原理的推广”中的方法，得出集值拟增算子的新不动点定理。     

不精确概念的表示理论(Ⅱ)知识的简化与相依性

本文继续了文[1]研究工作，首先考虑了抽象知识库的简化和核。简化是库中为表达某些概念必要的部分而核是不可省略的部分。其次研究了知识之间的导出关系即相互依赖性。最后讨论了知识库表示的另一种形式属性值表。     

数学建模浅谈

通过实例探讨数学建模的思维特点．     

随机模糊系统的描述

研究了随机模糊集的一些性质．利用随机模糊集理论对一类具有随机性和模糊性的系统进行了初步的探讨     

粗糙集理论的扩展模型研究

在传统的粗糙集模型和相容粗糙集模型基础上，通过松弛对象之间的不可分辨和相容性条件，给出了一种新的基于和谐关系的粗糙集模型．在新的模型中，α-和谐关系在论域里导出一个嵌套的等价关系序列．分析了α在不同的取值区间时，和谐关系的粗糙性与信息熵间的关系．给出一个具体的实例对新的模型加以解释说明．     

基于数据流的频繁集挖掘

针对数据流特殊的数据类型,提出了一种新的数据流挖掘算法.该算法引入了一个全新的优化方法,将边界集和频繁产生集结合起来.频繁产生集是频繁集的一种无损简缩表达方式.它所包含的模式数量比频繁集所包含的模式数量小若干数量级.边界集是频繁产生模式和其他模式之间的边界,通过观察边界集的变化可以生成新的频繁产生模式.实验结果表明,该算法的性能有明显的提高.     

基于粗糙集的风湿性二尖瓣狭窄疾病诊断

在疾病诊断的专家系统中，知识库的建立是一直困扰系统建立的瓶颈问题．知识库的好坏不仅影响到后续推理过程，而且还对诊断的精度有着很大的影响。文章在粗糙集理论基础上，以风湿性二尖瓣狭窄知识库为例，使用基于粗糙集理论的规则提取技术，对病例资料数据库进行数据分析，与临床表现之间建立合理的推理关系，并结合医生的临床实践，最终形成一个比较完备的诊断知识库，为实际的推理、解释程序打下良好的基础。     

一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。     

基于粗糙集理论的集对分析方法

针对集对分析的基本理论,分析粗集与集对的相似之处,将粗糙集理论与集对论相互嫁接、相互渗透,提出集对分析中的粗糙集方法,用粗集中的上下近似集来定义集对中的同异反联系度。这种方法的研究将有利于融合二者的优势,为确定不确定系统的数据分析、数据挖气掘、知识发现等提供了更扎实的理论基础。     

LF拓扑空间的S-连通性

给出了LF拓扑空间中的S—连通性的概念，证明了（L^X，δ）不是S—连通空间的二个等价条件；讨论了S—连通集的性质；论证了S—连通性的半同胚性质及S—连通分支的概念和性质。