基于规则的模糊信息的排序方法

以模糊数空间上的度量以及一族可以序化的模糊集(称之为规则库)为基础,引入了模糊数关于规则库的位值概念,建立了一种模糊数的排序方法,并通过模糊数关于规则库的符合度来进一步描述模糊数关于规则库的位值,给出了模糊信息的复合量化策略,讨论了位值和符合度的基本性质,为有效地解决某种意识下的不确定型优化问题奠定了基础.     

新的不确定推理真值传播计算方法

针对现有不确定推理真值传播方法存在的缺陷 ,提出一种新型不确定推理真值传播的计算方法 .该方法简单、直观 ,与已有方法相比更具有应用价值.     

长江上游铜锣峡河段卵砾石推移质输沙规律研究

西部山区河段具有水面比降大、河床推移质粒径粗、糙率较大等特点,因此西部山区河段的水沙特性与平原河流差异明显,采用现有的推移质输沙公式来预测山区河段的泥沙输移情况存在较大误差。针对这一现象,基于爱因斯坦均匀沙无量纲输沙公式,考虑到推移质周围床沙对其遮蔽影响,以V/Uc=1为推移质起动临界状态建立了输沙率计算公式,最后以长江上游铜锣峡河段为研究对象,根据近二十年实测的水沙数据,将新计算式与多个经典公式进行精度比较,从计算结果来看,在预测大比降卵砾石山区河流时,新建立的计算式计算精度更高,能更好的反映其输沙规律。     

我国特别重大事故发生规律及特征分析

基于对我国2000～2008年发生的118起特别重大事故的统计分析,归纳总结出特别重大事故发生规律和特征：时间分布上存在月份、季度、小时和年度差异性;行业分布上存在不均衡性、不确定性和集中性;地域分布的不均衡性;事故后果的严重性和事故原因具有的共性等。针对特别重大事故的发生规律和特征,给出了相应的事故预防措施建议。研究结果对特剐重大事故的有效预防具有重要参考价值。     

基于粗糙集和证据理论的决策规则提取

提出一种基于粗糙集和证据理论的两阶段决策规则提取算法, 该算法首先利用粗糙集中属性缩减的思想, 找出每条规则中的重要条件属性集合, 然后再基于证据理论中证据结合的思想进一步去掉重要条件属性集中的冗余条件属性, 从而得到最终的决策规则. 所给算法简化了属性集的约简, 对高维数据也是可行的. 实验结果表明, 利用该算法能够挖掘出高质量的决策规则.     

区间数互补判断矩阵中元素的运算与排序算法

分析区间数互补判断矩阵中已有的元素运算法则,重新定义区间数互补判断矩阵中一些元素的运算,给出将区间数互补矩阵转换为一致性矩阵的定理,并利用互反和互补之间的转换,得到一个区间数互补判断矩阵的排序算法.     

基于时间段的时序规则发现

时序规则挖掘用以挖掘数据库中与时间相关的规则及模式.现今大部分时序数据挖掘均是针对基于时间点的,基于时间段的挖掘相对较少.在此提出一个新的基于时间段的时序规则挖掘算法,通过挖掘频繁闭模式集取代完整频繁模式集,减少了挖掘时间,算法效率很高.     

稀疏矩阵的关联规则挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘中的一种重要模式,自1993年R.Agrawal引入关联规则概念和提出第一个关联规则算法以来,诸多研究人员对关联规则挖掘的算法进行了广泛的研究.但专门研究挖掘稀疏数据的有效算法较少.针对稀疏数据,提出了一个使用简单数据结构——链表的挖掘算法,与其它算法比较,实验结果表明是非常有效的.     

基于粗集的邮件自动分类系统研究

电子邮件给人们带来极大便利的同时,垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害。本文使用基于粗集最优属性约简方法对邮件集进行特征维数压缩,在不影响条件属性分类能力的情况下,利用粗糙集约简化简决策表,得到一个规则,利用规则可以对新加入的邮件进行自动分类,试验结果表明该方法是行之有效的。     

Cramer法则在分式不等式证明中的应用

运用Cramer法则的工具,解决了一类分式不等式的证明问题,把数学知识进行高初的有机结合是对数学创新的一个重要目的.