双枝模糊集并-表现定理

建立了双枝模糊集并-表现定理，讨论了双枝模糊集的运算性质.结果表明：双枝模糊集表现定理是单枝模糊集表现定理的一般形式，单枝模糊集表现定理是双枝模糊集表现定理的特例.     

基于互信息的粗糙集信息检索模型

在信息检索过程中，由于文档中存在大量的多义和近义现象，导致不确定性出现，这将影响检索的性能.为此采用基于互信息的粗糙集理论来处理这类不确定性问题.首先计算训练文档集中的词之间的互信息，对互信息做模糊聚类来构造词之间的等价关系，然后借助于该等价关系提出并实现了一个以粗糙集上下近似为基础的信息检索模型，通过实验的测试，该模型能够提高信息检索的效率.     

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.     

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.     

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。     

用分子探针探测两种AM真菌在同一宿主植物根内的侵染

两种AM菌根真菌(G．intraradices和G．mosseae)混合接种于同一宿主植物紫云英中，通过Trypan blue染色检测了AM真菌在紫云英根中的存在，并通过nested PCR和特异性的分子探针，探测了Gintraradices和G．mosseae对紫云英同一根段的侵染。     

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.