模糊检索系统研究

模糊性是人类思维和客观事物普遍具有的属性之一。为了克服现行计算机信息系统的局限性 ,模糊检索应运而生。运用模糊技术开发的计算机信息系统既允许用户用自然语言进行信息查询 ,又能给出输出信号项与用户查询的关联度 ,协助用户完成信息处理任务 ,因而具有一定的人脑进行模糊信息处理的能力。简要讨论了模糊检索系统的结构 ,模糊知识库及其管理 ,模糊数据库的组织等。     

局部紧Hausdorff空间上的Fuzzy测度

研究局部紧Hausdorff空间X上的Fuzzy测度的正则性。首先引入X上内(外)正则集,正则集以及正则Fuzzy测度的概念,并给出了Fuzzy测度正则的充要条件和任意两个紧(或紧Gδ)集的正常差内(外)正则的条件。其次证明单调递增的内正则集的并是内正则的,具有有限Fuzzy测度的单调递减的外正则集的交是外正则的。最后在严格单调条件下,证明具有有限Fuzzy测度的有限个两两不交内正则集的并是内正则的以及每一个紧(或紧Gδ)集是外正则的当且仅当每一个有界开集是内正则的。     

乘积测度的表示与集的截口的测度的可测性

设T,X是完备可分的度量空间,T×X是乘积空间.设ν是T上的完备的Borel概率测度,τ是X上的预测度.从ν和τ出发,可以通过两种不同方式定义乘积空间T×X上的测度.证明在τ是σ-有限的情形下,这两种方式定义的测度都等于T×X上的乘积测度ν×τ*,其中τ*表示由τ按方法Ⅰ所构造的外测度;在τ是非σ-有限时,证明了在一定的条件下函数τ(Et)与τ*(Et)都是T上的可测函数,其中E T×X,Et={x∈X;(t,x)∈E}.     

RS-GA-KNN算法识别灵长类动物DNA序列剪接位点

以灵长类动物DNA序列的剪接位点识别资料为研究对象,将选定样本序列中各碱基编码作为原始变量数据,用粗糙集方法和遗传算法对原始变量数据进行变量筛选,即以粗糙集方法选取的变量为基础,用遗传算法进行变量的二次搜索,从样本序列各碱基中挑选出保守性强的碱基对应的变量构成变量集,采用最近邻聚类识别灵长类动物DNA序列剪接位点类型,总识别准确率达90．66％,明显高于直接使用原始变量数据或将粗糙集理论方法和遗传算法单独用于变量选取的识别结果．     

时变线性系统关于p-可积控制的能达集

讨论了时变线性控制系统当控制为p可积函数时相应的能达集与指标p的关系.经过证明,得到控制系统关于p-可积控制的能达集一般会随指标p不同而变化,但是这种变化的次数是有限的.     

单向S-粗集对偶与数据筛选-过滤的扩展应用

S-粗集(singular rough sets)是对Z.Pawlak粗集的改进,单向S-粗集对偶(dual of one direction sin-gular rough sets)是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集对偶,给出数据属性,数据筛选-过滤概念,数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,及数据筛选-过滤准则。利用这些结果,给出应用。单向S-粗集对偶是动态数据筛选-过滤研究的一个新工具。     

Simulated annealing algorithm for the optimal translation sequence of the jth agent in rough communication

In rough communication, because each agent has a different language and cannot provide precise communication to each other, the concept translated among multi-agents will loss some information and this results in a less or rougher concept. With different translation sequences, the problem of information loss is varied. To get the translation sequence, in which the jth agent taking part in rough communication gets maximum information, a simulated annealing algorithm is used. Analysis and simulation of this algorithm demonstrate its effectiveness.     

基于嵌套网的对抗模拟模型

为了对多Agent系统中的交互流程、本体(Ontology)语言与通信协议的设计进行可视化的分析和优化,嵌套网(Nested Petri nets)作为建模工具被应用于多Agent系统。使用三层的嵌套网对基于多Agent的对抗模拟模型ISAAC(Irreducible Semi-Autonomous Adaptive Combat)进行层次化建模,其层次的划分为Agent的生存环境(战场)、Agent和Agent的内部推理机。通过实例充分说明了嵌套网表达多Agent系统的可行性与有效性,可以实现多层次、多角度的图形化多Agent系统,并探讨了复杂适应系统理论与嵌套网理论的适应性。     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.     

模糊决策方法研究

模糊决策是模糊集合论与决策理论相结合的产物．本文概要讨论模糊决策方法的若干基本问题,包括模糊一致关系,模糊一致矩阵及其应用,广义去模糊机制等．