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.     

粗糙图与它的结构

将粗糙集理论和传统图论相结合，给出基于粗糙集思想的传统图的等价定义及粗糙图的定义，并进一步给出了粗糙图的矩阵表示及粗糙图的粗糙性分析．粗糙图推广了传统的图论结果，是可用于不确定性问题研究的图，它是分析系统粗特征的有效新工具．     

基于模糊集和粗糙集理论的故障诊断方法的研究

概括介绍了模糊集粗糙集的基本理论,对基于它们的故障诊断方法进行比较,并提出在故障诊断方法中一些可能的研究方向。     

核心元素的特征及其在决策树生成中的应用

利用粗糙集约简的辨识矩阵，给出属性是核心元素的充要条件为该属性是辨识矩阵中单元素集．利用上近似与下近似给出了判断是否核心元素的两个充分条件，指出利用核心元素简化决策树比用熵函数ID3方法简化的决策树更简单．     

基于粗集理论的一种规则提取方法

介绍了粗集理论的基本概念,通过对现有基于粗集的最小规则提取算法的分析,发现其缺陷,提出了一种改进的基于粗糙集的规则提取方法,并用UCI数据库中的9个标准数据集从规则集的规则数目、规则集的平均规则长度、规则集的平均规则支持、规则集的预测精度等4个指标对改进的算法进行了测试和对比分析,实验表明了该算法的有效性.     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简     

一类非线性SEIRS流行病传播数学模型

目的 研究一类具有饱和接触率且潜伏期、染病期均传染的非线性SEIRS流行病传播数学模型动力学性质。方法 利用Lasalle不变集原理和Routh-Hurwitz判据探讨系统的渐近性态。结果 得到了疾病绝灭与持续的阈值——基本再生数，证明了无病平衡点的全局渐近稳定性和地方病平衡点的局部渐近稳定性，揭示了潜伏期传染的影响。结论潜伏期有传染的疾病，不但要注意控制染病期的病人，还要注意控制潜伏期的病人。只有这样，才能有效地控制疾病的蔓延。     

关于图同构复杂性的一点补充

在图G=(V，E)中，删除其度数最大的顶点及其关联的边，在余下的子图中，如法炮制，直至余下的子图为零图．设所删除的这些顶点x1，x2，…，xi的度数依次为P1，P2，…，Pl，称序列P1，P2，…，Pl为图G的度序列；xi(1≤i≤l)关联的边的另一端点在G中的度数的集合称为顶点五关联的度集合．通过计算、比较两图的度序列、被删除的顶点的度数以及它们关联的度集合，证明两图同构问题的复杂度是多项式的．     

粗糙集理论在内燃机故障诊断专家系统中的应用

在故障诊断专家系统的基础上，引入粗糙集理论，并以信息系统属性值表为主要工具，对专家系统中的规则进行约简并剔除不必要的属性，揭示了故障诊断信号中内在的冗余性，降低了故障诊断专家系统构成的复杂性，并建立了简化后的决策规则。     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.