知识约简的一种启发式算法

知识约简是Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔ理论研究中的核心内容之一，现已证明了寻找决策表的最小约简是ＮＰ－ｈａｒｄ问题，文中首先从信息的角度，对决策表中属性的重要性给出度量；在此基础上，提出了一种基于互信息的知识相对约简的启发式算法，并指出算法的复杂性是多项式的；最后，通过  

粗糙集理论中概念与运算的信息表示*

粗糙集理论对知识进行了形式化定义,为知识处理提供了一套严密的分析工具,但在代数表示下,粗糙集理论的本质不易被理解,并且,尚无高效的知识约简算法.该文首先建立了知识与信息之间的关系;然后,在此基础上给出了粗糙集理论中概念与运算的信息表示;最后,证明了知识约简在信息和代数两种不同表示下是等价的.这些结论有助于人们深刻理解粗糙集理论的本质,同时,为寻找高效的知识约简算法奠定了基础.  

Rough Set理论中连续属性的离散化方法

Rough Set(RS)理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.传 统的RS理论只能对数据库中的离散属性进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散 属性,又包含了连续属性.文中针对传统RS理论的这一缺陷,利用决策表相容性的反馈信 息,提出了一种领域独立的基于动态层次聚类的连续属性离散化算法.该方法为RS理论处 理离散与连续属性提供了一种统一的框架,从而极大地拓广了RS理论的应用范围.通过一 些例子将本算法与现有方法进行了比较分析,得到了令人鼓舞的结果.  

Fuzzy控制的本质与一类高精度Fuzzy控制器的设计

本文揭示，Ｆｕｚｚｙ控制器本质上就是某种插值器，首先阐明Ｆｕｚｚｙ控制的插值机理，然后讨论常用的双输入单输出分片插值器，最后介绍基于论域收缩的一类高精度Ｆｕｚｚｙ控制器的设计思想。  

二进制可辨矩阵的变换及高效属性约简算法的构造

This paper dose a lot of mathematics transformation to Binary Disernibility Matrix,it is called BDM too.Though these transformations,we may both decrease a lot of memory space of BDM and contribute to make high efficiency attributes reduction algorithms.Based on BDM,we also give three algorithms which are in turn used to reduce BDM,attribute‘‘‘‘s reduction and judge reduction.Finally,ew give three examples to illuminate the feasibility of three algorithms and analyze the complexity of algorithms.  

Lurie型控制系统的鲁棒决定稳定性

本文给出了Ｌｕｒｉｅ型间接控制系统ｘ＝Ｇ［Ｂ，Ｃ］ｘ＋Ｇ［Ｒ，Ｓ］ｆ（σ）；σ＝ｃ＾Ｔｘ－ρｆ（σ）；ｆ（σ）∈Ｋ［０，∞）；和直接控制系统ｘ＝Ｇ［Ｂ，Ｃ］ｘ＋Ｇ［Ｒ，Ｓ］ｆ（σ）；σ＝Ｃ＾Ｔｘ，ｆ（σ）∈Ｋ［０，∞），绝对稳定的若干充分条件。  

Arnold反变换的一种新算法

Arnold变换因其具有周期性,在图像加密方面得到了广泛的应用.但在解密过程中,若要利用其周期性,则显得很费时,因此提出了一种新的Arnold反变换算法.该算法通过求解方程组来求得反变换.在此基础上,把二维Arnold变换用在正方形图像的情形推广到一般的矩形图像,即图像矩阵不是方阵的情况,扩大了其在图像加密中的应用.同时,从理论上又把二维Arnold反变换推广到了m维Arnold反变换.  

用于数据挖掘的贝叶斯网络

贝叶斯网络是用来表示变量集合的连续概率分布的图形模式,它提供了一种自然地表示因果信息的方法,用来发现数据间的潜在关系.贝叶斯网络的学习也就是要找出一个能够最真实反映现有数据库中各数据变量相互之间的依赖关系的贝叶斯网络模型,即根据数据样本D和先验知识ζ,找出后验概率p(s^h|D,ζ)最大的贝叶斯网络S.该文在数学上对贝叶斯网络的学习方法进行了严格的推导,用一个实例来说明贝叶斯网络的计算过程,并介绍了贝叶斯网络在数据挖掘领域内的应用.  

灰度图像匹配的快速算法

提出了一种基于小波变换和投影特征的图像匹配的快速算法．先在若干级小波变换的低频图上利用投影特征、序贯相似性算法等手段得到一个可能的匹配点的集合，然后对该集合上的点在原图上作匹配运算，得出准确匹配位置．该算法大大提高了运算速度，同时又保持了匹配的精度，可以满足实时性的要求。  

带形状参数的均匀B样条

n阶均匀B样条基函数是n阶带形状参数的均匀B样条基函数的一个特例．由带形状参数的均匀B样条基组成的样条曲线可通过改变形状参数的取值而调整曲线的形状．随着阶数的升高，形状参数的取值范围将扩大．