试析庐隐小说的特点

本文试着分析庐隐小说的特点:浓厚的自叙传性质;以情感人的悲剧意识;对女性命运的追问;融情入景的笔调。旨在说明庐隐作品在中国现代文学史上的地位是应当切实加以肯定的。     

粗糙集理论中粗糙函数定义的改进及粗糙导数性质的证明

对二元、n元粗糙函数、k阶粗糙导数的定义进行了改进,给出了一元、二元粗糙导数的性质,并对一元、二元、n元粗糙导数的性质给出了较详细的证明.     

Petri网络在无控制交叉口延误分析中的应用

选用比较适合描述系统组织结构和动态行为的Petri网络模型对主路优先通行的无信号交叉口运行过程建立HSPN模型．在此基础上，结合间隙接受理论，对无控制交叉口进行平均延误分析探索，为交叉口仿真控制软件的研发奠定了算法基础。     

粗可能性测度

给定模糊可测空间(X，A)及(X，A)上的可能性测度，通过应用粗集理论，将可能性测度Ⅱ和模糊糊积分分别扩充至P(X)和F(X)上，从而引入粗可能性测度的概念。     

粗糙集方法在基于属性分类中的应用

介绍粗糙集基础上的属性分类系统的构造,给出一种数据挖掘中新的分类方法:从初始的数据信息出发,依次构造约简属性集,并对其使用Bayes判别法进行基于属性的分类。最后给出了实例,验证算法的可行性。     

基于粗糙集理论的复方拆方研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则．因此，将粗糙集理论引入复方拆方，将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究，从而改变药味与药效之间的分离状态．     

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。     

基于粗集与PCNN的图像预处理

研究了如何将粗集(Rough Set)与脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)相结合，对被噪声污染的图像进行对比度增强处理，使图像清晰，从而便于后续的处理。同时，提出了基于粗集与PCNN的图像增强算法。计算机仿真结果表明，使用基于粗集与PCNN的图像增强算法，可有效地对被噪声污染的图像进行图像增强，减少图像噪声，增加图像对比度，使图像更加清晰，且图像增强的结果优于常规的方法。     

二维装配图的快递交点排序裁剪算法

提出一个任意多边形的快速交点排序线裁剪算法,该算法简单快捷,效率高,并将其成功用于工程装配图的二维消隐。解决了大多数算法将凹多边形裁剪分解为凸多边形处理存在计算时间长、难度大等问题。     

Morrey空间上次线性算子的有界性

建立了满足一定尺寸条件的某些次线性算子在广义Morrey空间L^p,ψ(R^n)(n≥2)上的有界性，从而解决了某些带有Taylor级数余项型的多线性算子在L^p.ψ(R^n)上的连续性问题．