S-粗集与它的(F,)-遗传(I)

利用S 粗集 (singularroughsets)的概念与结构 ,本文给出f 遗传知识 ,知识的f 遗传基因 ,S 粗集的F 遗传 ,S 粗集的F 遗传变异概念 ;提出知识的f 遗传定理 ,S 粗集的F 遗传定理 ;提出S 粗集的F 遗传变异与F 遗传显性关系定理 ;F 遗传是S 粗集的重要特征之一 .     

图像安全的椭圆曲线加密实现

进一步讨论了图像数据处理的一般方法及其与加密的关系；给出了图像数据加密的椭圆曲线选定和图像数据明文嵌入E(Fq)的算法，并对算法进行了分析。     

推荐一部新著作

最近 ,大连理工大学博士后导师陈守煜教授完成的新著作《复杂水资源系统优化模糊识别理论与应用》 ,2 0 0 2年由吉林大学出版社出版发行 .陈教授在该著作中以新的视觉 ,多方位的论述了由他建立的工程模糊集理论及其在几个重要水资源工程系统中的应用 ;其中有诸多内容都是第一次与读者见面 ,这些内容是作者最近几年来在完成三项《国家自然科学基金》研究获得的成果的新进展 ,阅读该著作 ,收益良多 .特别是对于正在完成工程类的硕士 ,博士学业的研究生们 ,将从中得到启迪多多 .对于正在完成各类工程决策研究的工程师们 ,该著作是一个好向导 ,…     

S-粗集与它的(F)-记忆

利用s-粗集(singular rough sets)的F-记忆概念,S-粗集的F-记忆结构;提出F-记忆恢复定理,F-记忆链定理,F-记忆环定理和F-记忆链上知识丢失原理.本文给出S-粗集的(F)-记忆概念,S-粗集的(F)-记忆结构,提出(F)-记忆链定理,F-记忆环定理和F-记忆链上知识补充原理.     

变异粗集在集对分析中的应用

根据变异粗集方法，将粗糙集应用到集对分析理论中，讨论了集对分析与变异粗集的结合方法，并通过一个例子来说明本文的可行性。     

一种基于知识粒度的属性约简算法

通过引入知识粒度的概念,对信息系统中属性的重要度进行了定义;并以属性重要度为启发式信息,提出一种基于知识粒度的属性约简启发式算法,该算法的时间复杂度是多项式的.最后通过例子说明了该算法的有效性.     

基于VPRS的信息系统近似决策规则优化

基于变精度粗糙集模型,在决策信息系统中定义近似协调等价类的一种近似约简;构造相应的区分函数,利用布尔推理理论求取近似协调等价类的近似约简,并由此获取近似决策规则的简化决策规则。利用这个方法得到的简化决策规则,与原系统中的近似决策规则是相容的。     

S-粗信息矩阵与它的动态特征

提出了S-粗信息矩阵的概念。并讨论了单向S-粗信息矩阵,双向S-粗信息矩阵;给出了S-粗信息矩阵的结构特征。S-粗信息矩阵不仅是研究系统动态近似特征,而且是知识挖掘、知识发现的一个新的理论工具。     

粗集、S-粗集、函数S-粗集及其关系定理

针对Pawlak粗集理论的现况,着重介绍了S-粗集、函数S-粗集的定义、两种结构及对偶形式,详细讨论了S-粗集与Pawlak粗集之间的关系,函数S-粗集与S-粗集、Pawlak粗集之间的关系。最后给出了S-粗集理论的可应用领域。     

粗规律F-分解与规律识别

函数S-粗集具有规律特性、动态特性;利用函数S-粗集和基于函数S-粗集的粗规律生成方法,给出f-分解规律,F-分解粗规律,属性f-扰动度,属性F-下扰动度,属性F-上扰动度等概念;利用这些概念,提出规律f-分解定理,属性f-扰动度定理,粗规律F-扰动度定理,给出粗规律F-分解识别的基本原理,并给出应用实例。