弱左型B半群的真覆盖

弱型B半群是在半富足半群范围内的广义逆半群.该文利用弱左型B半群真覆盖的定义,给出了弱左型B半群真覆盖的相关性质.特别地,得到了相应于弱左型B半群作用在幂单幺半群上的真覆盖的结构定理.     

一族随机集的本性(凸)闭包及其应用(Ⅰ)(英文)

该文定义了一族随机集的本性（凸）闭包并研究了它的性质,利用它证明了更广泛的集值（上,下）鞅的可选标样定理。     

基于分布约简的获取规则的增量式方法

根据粗糙集的理论,在信息系统中使用了分布约简的概念,并利用相应的可辨识属性矩阵,提出了一种在决策表中获取规则的增量式方法,该算法对决策表中出现的各种新对象进行分析,在原有的分布约简的基础上进行增量式更新,从而避免了重新计算.     

不一致决策表的分配序约简

在不一致决策表中定义了分配序约简，给出分配序一致集的判定定理。通过定义分配序区分矩阵给出求分配序约简的区分矩阵法。为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小的增加而指数增长的缺陷，通过定义属性的相对重要性，提出一种求分配序约简的启发式算法。通过实例分析说明启发式算法的有效性，为从不一致决策表中获取知识提供了一种有效方法。     

关于弱半根子群

证明了：①如果局部有限群G的每一个子群H是弱半根群且对任意P∈π（H）满足H≠H^p，那么G是局部幂零群而且每一个Sylow P-子群是有限群．②令G是一个P-群且exp（G）〈∞，如果│G：G^p│=∞，但是G的所有真子群是弱半根群，那么对任意xG^p∈G／G^p，其中xG^p不属于G／G^p的中心，有G=〈x〉^G G^p．     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中,概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性,分类隶属度与条件概率,输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较, 提出了将概率统计方法和粗集理论相结合,由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间,为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

基于粗糙集理论的模糊信息分类方法

介绍了属性约简的概念,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。     

基于凸集投影和线过程模型的超分辨率图像重建

为了改善超分辨率重建图像的效果，提出了一种基于线过程模型的凸集投影方法。根据先验信息在图像重建中有重要作用的原理，该方法在数据一致性投影的基础上，将描述边缘信息的线过程模型作为图像的一个先验知识，用于重建过程中的平滑性约束投影，从而达到既保存图像的高频分量，又在一定程度上降低平滑区域噪声的效果。实验结果表明，该方法重建结果的视觉效果好于原方法，且信噪比有所提高，尤其是在高抽取率的情况下可以明显减少振铃效应。     

模糊集合类的可测结构

为了深入讨论模糊集合类的代数结构,引入了弱诱导的模糊环和模糊σ-环的概念,讨论了它们与经典的环与σ-环之间的关系,定义了模糊矩形的概念,进而证明了模糊环的乘积定理。     

基于论域自调整模糊规则切换的双模控制器

 针对系统的初始响应,设计了一个兼顾快速性和稳定性的论域自调整的模糊控制器,并用线性PID控制器来实现稳态时的高精度控制,2个控制器之间采用模糊规则进行切换.并给出了它的动态性能、抗干扰能力及鲁棒性的实验结果.