函数S-粗集与投资风险F-规律发现

利用函数F-粗集概念给出了规律的f-遗传, f-遗传规律生成,函数单向S-粗集的F-遗传, F-遗传规律生成等概念.提出了F-遗传规律包络定理, F-传递规律分离定理.利用这些结果,给出函数单向S-粗集与投资风险F-规律的发现与应用.     

知识过滤与属性f-迁移依赖

依据S-粗集,给出f-迁移知识,F-迁移知识,知识过滤度和知识过滤属性f-迁移依赖的概念,提出知识过滤属性f-迁移依赖定理,给出知识过滤属性f-迁移依赖在知识识别中的应用,揭露了知识过滤的本质.     

基于数字卫星接收技术的西部现代远程教育

以教育部在"现代远程教育扶贫示范工程项目"的基础上,与李嘉诚基金合作实施"西部中小学现代远程教育工程"项目为背景,介绍了卫星电视数据广播节目接收的原理、结构、性能、安装调试方法,通过卫星数字技术开展现代远程教育,为西部地区社会发展和经济建设培养适用人才.     

模拟酸雨对土荆芥生长和抗氧化酶活性的影响

以入侵植物土荆芥为研究材料,同属植物藜作为对照,研究在不同pH值的模拟酸雨处理下,土荆芥生长及抗氧化酶活性的变化.结果表明:土荆芥根受到的影响最为严重,根质量比和根冠比随模拟酸雨pH值的减小显著下降,而叶和茎受到的影响不大.随着模拟酸雨胁迫程度的加深,SOD活性呈上升趋势,CAT活性呈下降趋势,POD活性则表现为先升后降,呈单峰曲线型变化.藜的生长变化与土荆芥相似;而酶活性中,SOD活性变化与土荆芥一致,CAT和POD活性均具有不同的变化趋势.藜对当地的酸雨已具有一定的适应性,但强酸雨条件下土荆芥比藜具有更高的适应能力.     

基于直觉模糊集的粗交流

提出基于直觉模糊集的粗交流的概念,分析了在基于直觉模糊集的粗交流过程中由于agents各自拥有的知识不同而产生的信息丢失问题,并给出了基于直觉模糊集的粗交流过程中信息丢失的量化分析方法.通过引入α-直觉粗交流截集等概念,得到基于直觉模糊集的粗交流和经典概念粗交流的关系定理.最后给出基于直觉模糊集的粗交流的一个具体实例.     

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。     

S-粗集与新材料发现-识别

S-粗集(singular rough sets)具有两类形式:单向S-粗集(one direction S-rough sets)和双向S-粗集(two direction S-rough sets)。S-粗集具有遗传特征、记忆特征。把S-粗集与材料科学进行学科渗透,互补共享,给出新金属材料的发现-识别的讨论,利用属性生成模型给出新金属材料的属性值分析,给出的结果与实际相符。S-粗集是粗集研究的一个新方向,是新材料发现-识别的一个新的数学工具。     

函数S-粗集与图像识别

函数S-粗集是以函数等价类定义的,它具有规律特性,图像具有特征,特征存在着规律,将函数S-粗集的规律特性嫁接,应用到识别理论中。给出图像特征F-下近似规律,F-上近似规律的生成,及规律模型,给出图像特征规律F-识别对结构,并对图像F-识别给出特性分析。图像F-识别是一种新的识别方法,已经成为识别理论研究中的一个新的研究方向。     

F-干扰规律生成与特征识别

利用单向S-粗集对偶给出知识的f-干扰生成与f-干扰规律生成,单向S-粗集对偶的F-干扰生成与F-干扰规律生成的概念,基于这些概念提出了F-干扰盈余与F-干扰度关系定理、F-干扰盈余规律与F-干扰度规律关系定理、F-干扰分辨定理、F-干扰规律分辨定理,给出了F-干扰规律识别准则与应用。     

基于双向S-粗集的地震预测知识支持算法

针对双向S-粗集理论的元素迁移特性和地震前兆异常的区域差异、震前差异的特点,提出基于双向S-粗集的地震预测知识支持算法.首先,收集某地块边界中观测到地震前兆异常属性集,划分等价类.其次,求该地块经常出现的地震前兆异常属性集的下、上近似.最后,求该地块某个地震前兆异常属性集的下、上近似,获得该地块某个地震主要的前兆异常.该算法能让地震专家在地震预测难题研究中,有效缩小前兆异常研究的范围.但该算法的实际应用,需待完善的地块边界地震异常数据的收集.