全纯函数的正规族与分担集

利用分担集合的思想证明了定理：设F是单位圆盘内的一族全纯函数族,a1和a2是2个不同的有限复数且a1＋a2≠0;当α≥1时。如果对于任意的f∈F,Ef（S）=Ef′（s）,S={a1,a2}在单位圆内成立,那么f是一个α-正规函数．     

基于粗糙集理论的数字图像水印嵌入策略

针对粗糙集理论应用于数字图像信息处理的可行性,提出基于粗糙集规则推理的水印嵌入策略选择方法.将载体图像视为知识系统,按照水印算法对视觉效果或者鲁棒性能的需求设置属性,并划分等价类.通过属性的约简和确定性因子的度量筛选出适合水印嵌入的位置.通过测试图像的实验证明该方法的有效性和可扩展性.     

基于蚁群算法的属性约简方法

在粗糙集理论中属性约简是个NP-hard问题,已有的方法都有不同的局限性.由蚁群算法的启发,通过粗糙集将条件属性集映射到有向图结构,并采用蚁群协作共同完成求解,提出了属性约简的蚁群算法.     

基于粗糙集的图像平滑研究

由于图像信息本身的复杂性和它们之间有较强的相关性,在处理过程中可能出现不完整性和不确定性问题.粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具.本文提出一种粗糙集理论和传统的选择式掩模平滑法相结合的新的图像平滑算法,该算法首先通过像素点的粗糙集近似相似度来判断像素所属的掩模,然后对图像进行平滑处理.该算法利用Matlab编写实现,仿真试验结果表明该算法比传统算法有很大改进,在去除噪声的同时,保持了图像的细节,提高了图像的对比度,质量高于传统的预处理方法处理的图像.     

一种新的区间二型模糊集排序方法

区间二型模糊集排序是模糊决策领域中的一个重要内容,然而文献中排序方法在某些情形下无法区分区间二型模糊集的排序顺序.针对这一问题,给出了一种新的基于模糊集内心的排序方法,依据排序值的大小来确定区间二型模糊集的排序顺序.与已有排序方法相比较,所给方法能够有效区分区间二型模糊集的排序顺序.     

粗糙集三支决策理论及其应用

利用粗糙集中的三支决策思想,将类用正域、负域和边界域刻画,得到初始聚类结果。然后通过定义重叠度和类与类的合并策略,将初始聚类结果进行合并,得到最终聚类结果。之后应用2个关系网络数据展示了具体的聚类步骤,并通过比较2个例子的聚类结果,分析了影响聚类结果的一个主要因素:阈值的选取。实验表明:阈值的选取对简单的网络结构数据集的聚类结果的影响并不明显,然而对复杂的网络结构数据集的聚类结果的影响则较为显著。     

区域经济发展水平评价中的权重挖掘及实证分析

应用粗糙集(RoughSet)理论研究了评价和预测问题中各因素的合理赋权问题,给出一种无需专家赋权和调查统计,仅仅从原始的统计数据中挖掘出各评价因素的权重的方法;并依据中国科学院可持续发展研究组所提供的评价指标体系和有关数据,对中国区域经济发展水平评价问题进行了权重挖掘,发现了各评价因素对总体水平评价的不同贡献;按照所得权重给出了新的评价结果,并根据所得权重及海南省经济发展水平现状进行了实证分析.     

船舶电力系统的动态过程仿真研究

提出了一种面向船舶电力系统动态过程的仿真计算方法.以连网柴油发电机组旋转坐标系为参考,建立了一种船舶电力系统教学模型,微分代数方程组求解采用牛顿法与隐式梯形积分法相结合.柴油机调速器依据速度下倾特性控制电网频率和有功功率分配,自动电压调节器引入均压线概念.选用中铁渤海一号船舶电力系统为仿真对象,实现柴油发电机组并联运行的动态过程仿真,仿真结果验证了数学模型和仿真计算方法的有效性.     

Security transmission and recognition of F-knowledge

The concept of F-knowledge is presented by employing S-rough sets. By engrafting and penetrating between the F-knowledge generated by S-rough sets and the RSA algorithm, the security transmission and recognition of multi-agent F-knowledge are proposed, which includes the security transmission of multi-agent F-knowledge with positive direction secret key and the security transmission of multi-agent F-knowledge with reverse direction secret key. Finally, the recognition criterion and the applications of F-knowledge are presented. The security of F-knowledge is a new application research direction of S-rough sets in information systems.     

基于组合权重的模糊可变模型及在防洪风险评价中应用

针对以往防洪工程体系风险评价中多采用主观权重法确定各评价指标权重的不足,提出基于主客观组合权重的模糊可变模式识别模型.模型采用投影寻踪法计算客观权重,在投影目标函数中引入信息熵,投影值计算采用可变模糊集模型,从而增加了模型的可靠性.对于主客观权重的组合方法,模型采用最小鉴别信息原理推导出主客观权重组合公式.计算实例表明,该模型能较好地考虑评价指标的主客观权重,模型识别结果稳定、有效.