一般关系下粗糙集空间上另一类映射的性质研究

讨论了一般关系下粗糙集空间上映射的拓扑性质，指出了从一个有限集到一般关系下粗糙集空间的映射，可以诱导出在此有限集上的一个二元关系，从而得到了两个粗集拓扑空间的映射。如果R是自反和传递的，则这个映射是连续的。如果这个映射是满射，则此映射是开的且把粗集映成粗集，粗集的原像还是粗集。     

粗集的一种刻划方法

利用拓扑布尔代数对粗集的逻辑性质进行研究,得到了一个在上下关联条件下关于有限拓扑布尔代数的表示定理,该定理类似于布尔代数中Stone表示定理。定义了闭包拓扑布尔代数概念,给出了它的表示定理,两个定理从逻辑上全面地刻划了粗集中的上下近似运算的逻辑性质。     

布尔代数的直觉模糊子代数和直觉模糊理想

引入了布尔代数的直觉模糊子代数、直觉模糊理想和直觉模糊商布尔代数的概念,给出了布尔代数的直觉模糊子集是直觉模糊子代数(直觉模糊理想)的充要条件,讨论了布尔代数的直觉模糊子代数(直觉模糊理想)在布尔代数同态下的像和逆像,并证明了当I是布尔代数R的直觉模糊真理想时,R/I是布尔代数。     

基于粗糙集理论的大学生手机依赖因素分析

智能手机在大学生中的广泛普及,使越来越多的学生沉迷于手机的各种娱乐功能,因此患上手机依赖综合症,严重影响了学业。基于粗糙集理论,通过对大学生手机使用情况的现状调查分析,设计并实现知识获取和约简的方法,对影响学生手机使用的多个要素进行分析,获取学生手机依赖的决策规则。最后给出一种启发式属性约简算法,以获取简化的决策规则,为指导大学生合理使用手机提供可靠的借鉴依据。     

一般关系下粗糙集上映射的拓扑性质

讨论了一般关系下粗糙集模型上映射的拓扑性质，指出一般关系下粗糙集模型与一个有限集之间的映射，可以诱导出在此有限集上的一个二元关系，从而得到了两个粗集拓扑空间的映射。如果R是自反和传递的，则这个映射是连续的。如果是双射，则此映射是开的且把粗集映成粗集，粗集的原像还是粗集。     

基于粗糙集特征加权的文本分类

文本分类是当今信息检索和数据挖掘等领域的研究热点,而特征加权是文本分类过程中的重要步骤.为了提高分类质量,文章通过深入分析粗糙集理论和逆文本频率加权的思想,提出了一种基于粗糙集的特征加权方法,从近似分类精度和近似分类质量两个方面考虑特征词对分类的全局作用,将文本的类别属性信息引入到权重中.通过文本分类实验证明,该加权方法有助于提高分类系统的分类效果.     

基于浓缩布尔矩阵的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,最常用的计算属性约简的方法是基于Skowron可辨识矩阵的方法.为解决该类方法中存在的如应用范围受限、时间及存储空间浪费和效率瓶颈等问题,提出了一种基于浓缩布尔矩阵的属性约简算法:通过提出浓缩布尔矩阵的概念,以布尔代数的形式有效解决了现有可辨识矩阵存储空间大、生成效率低等缺点;利用一种新的用于直接生成分辨函数最小析取范式的算法,有效改善了算法的时间和空间复杂度,从而提高了属性约简算法的效率.     

集值映射的近似算子及其性质

集值映射是研究随机集和证据理论的基础.文中给出了集值映射的概念及其上(下)近似,给出了与经典粗糙集相类似的一些性质.在此基础上进一步研究了其他的一些重要性质,得到了一些重要结论.     

用布尔矩阵求解算符优先表算法的改进

算符文法的算符优先表可以用布尔矩阵理论求解，传统的算法在文法的全部符号集合上定义各类关系，导致布尔矩阵规模较大。对算法进行了改进，将文法符号划分为终结符集合与非终结符集合2个子集，在子集之间定义关系，可降低布尔矩阵规模，提高运算效率。     

概率粗糙集Ⅲ型与Ⅳ型之研究

经典粗糙集理论在解决系统不确定性知识时有明显的不足,对于不协调的决策表的规则提取存在很大的局限性.因此许多学者从不同的角度如变精度、概率论、模糊集来拓展其研究领域.概率粗糙集是从概率论出发,充分利用近似边界区域提供的统计信息,能提取带有确定因子的决策规则.概率粗糙集Ⅲ型与Ⅳ型是其后两种形式.论文推导了概率Ⅲ型与Ⅳ型的若干定理及重要性质,并予以证明;把最小风险Bayes决策转化为概率Ⅲ型与Ⅳ型下的问题来解决,最后用一个实例说明了其有效性.     

布尔代数的(∈,∈∨q)-Fuzzy子代数和(∈,∈∨q)-Fuzzy理想

引入了布尔代数的(∈,∈∨q)-Fuzzy子代数、(∈,∈∨q)-Fuzzy理想和(∈,∈∨q)-Fuzzy商布尔代数的概念,给出了布尔代数的Fuzzy子集是(∈,∈∨q)-Fuzzy子代数((∈,∈∨q)-Fuzzy理想)的充要条件,讨论了布尔代数的(∈,∈∨q)-Fuzzy子代数((∈,∈∨q)-Fuzzy理想)在布尔代数同态下的像和逆像,并证明了当I是布尔代数R的(∈,∈∨q)-Fuzzy真理想时,R/I是布尔代数。     

基于粗集的决策规则生成方法

本文首先介绍了粗集理论和布尔推理相关概念 ,在此基础上给出了一种根据分辨函数的计算从决策表中生成决策规则的方法     

Rough集理论发展现状与应用前景

为了解决复杂系统的不确定性信息处理问题,介绍了Rough集理论的基本概念和研究状况.对Rough 集模型推广、约简算法研究等进行了讨论;并对Rough集理论在机器学习、决策分析、知识发现等领域中的应用 状况进行了论述,同时提出了Rough集理论在知识获取和并行计算领域中的发展前景和Rough逻辑控制、 Rough信息处理等研究方向.     

基于改进模糊集合方法的用户查询词扩展的信息检索

基于模糊集合方法和Wordnet的查询扩展技术,提出了一种用户查询词扩展的信息检索方法。先用Wordnet找出查询词的同义词,再利用广义Jaccard系数来计算2个同义词之间的相似性,选取相似性较大的同义词进行查询词扩展后实现信息检索。此方法不仅保留了模糊集合方法对查询词处理简单且容易理解的特性,还很好地解决了模糊集合方法不能对文档进行精确排序的问题。最后,提出了基于矩阵的布尔式向析取范式转化的算法,该算法转换简单快速,解决了模糊集合方法中随着查询词数量的增加使得布尔表达式转化成析取范式变得很复杂的问题。     

基于 OBDD 的描述逻辑 ALC判定算法

针对描述逻辑 ALC的经典判定算法在处理大规模问题上的不足,而 OBDD 对于处理大规模问题有高效性,给出了一种基于 OBDD 的 ALC判定算法并证明正确性.该算法根据 ALC 的概念的形式,计算所有子概念和每个子概念的否定形式的集合,然后根据该集合里的每个概念的形式构造出其相应的布尔函数,将布尔函数转化为 OBDD 的表示形式来进行概念的可满足性判定.     

一种多粒度覆盖粗糙集模型

多粒度粗糙集是粗糙集模型在多粒度及分布式环境中的一种重要的拓展形式,其主要思想是采用一族而非一个粒空间中的知识来对目标进行粗糙逼近。将多粒度的思想引人覆盖粗糙集模型中,采用一族而非单个的覆盖,提出了一种多粒度覆盖粗糙集模型。     

Formalization for Granular Computing Based on Logical Formulas

1 Introduction In recentyearsmany fieldsin computer science concentrateon the study of granular com puting, which has become a new and activeproblem. Granu - larcomputing is based on granules,and the discus- sion on itincludesmany aspects,such as construc…     

安全Petri网事件分离状态的BDD算法

基于区域法可以获得最佳的活性控制器,但由于要计算网的可达状态集而导致状态爆炸问题．提出一种应用二值决策图(BDD)计算安全Petri网事件分离状态的算法． 用布尔代数对Petri网的结构和行为进行描述,用BDD实现布尔代数运算． BDD共享的数据结构能以较小的空间表示较大可达集并能对其进行高效的运算,从而节省了存储空间,减少了运算时间． 最后用著名的哲学家就餐问题的Petri网模型对该算法进行仿真． 仿真结果说明,使用BDD计算复杂Petri网的合法状态集、危险节点、坏点和计算事件分离状态具有很高效率．     

不完备模糊混合决策系统的邻域粗糙集分析方法

针对现实中同时具有不完备、模糊、混合属性值域决策系统的约简问题,建立了广义邻域粗糙集模型,提出了未知属性的辨别方法和基于属性重要度的约简算法。采用广义邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域粒子逼近论域空间,是非对称相似关系、容差关系和模糊等价关系的广义化,可以直接处理同时含有名义型、数值型、模糊型、丢失型和遗漏型不完备属性的混合决策系统。依据分类一致性假设及广义邻域关系进行未知属性的辨别,讨论了噪声样本和邻域大小对分类精度的影响,给出了约简算法的具体实现。采用HitSHT数据和UCI数据库中2组数据进行了仿真试验,预测精度证明了模型的合理性及约简算法的有效性。     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断模型

综合考虑油浸电力变压器的溶解气体分析与电气试验得到的多种故障征兆，在分析大量变压器故障案例的基础上，建立了基于粗糙集的油浸电力变压器故障诊断的具体模型．针对变压器故障的复杂性以及信息的不完备性，对变压器的故障信息和故障类型进行分析总结，利用粗糙集进行约简可以得到诊断结果．实例表明该模型具有计算速度快、正判率高、结果直观等优点．