基于三支决策的模糊信息系统OWA算子参数选择

在模糊信息系统中，通过有序加权平均（Ordered weighted averaging,OWA）算子计算对象相似度，可以建立λ截集的相容关系。当λ的值确定后，OWA算子中量词参数(α,β)的选取直接关系到不可区分关系的建立以及信息粒的粗细。因此合理选取参数(α,β)是值得进一步研究的问题。本文采用粗糙集三支决策理论，研究模糊信息系统 OWA算子参数选择的相关内容。基于参数的激进、中庸和消极语义，确定OWA算子(α,β)的3种常用取值；进而研究相似度、相容类、双向近似和三支区域在3种参数选择下的性质关系。最后利用实例验证分析了模糊量词参数语义解释的合理性。本文采用三支决策创新视角，得到模糊信息系统OWA算子的深入性质，为相关模糊量词参数提供语义解释与选择依据。     

集合融资——中小企业发展助推器

2007年深圳市20家中小企业集合发行的10亿元"07深中小债"面向境内机构投资者正式发行,"07深中小债"成为中国首只由中小企业捆绑发行的债券,债券在发行当天既全部发售完毕。尝到甜头后,中小企业又相继联合发行集合票据以及集合信托进行融资。初步尝试的成功,使集合融资模式得到广泛关注,已然成为解决中小企业融资难的一大成功创新。但近两年来,集合融资发展势头减弱,企业新发行的集合融资工具更是寥寥无几,难道集合融资不能再助推中小企业发展了吗?文章从现阶段发行的中小企业集合债、集合票据以及集合信托出发,综合分析中小企业集合融资实例,从正面探讨集合融资创新模式的积极意义,分析集合融资遇到的困难,并提出相应的改进建议。     

基于差分隐私的频繁项集挖掘研究综述

频繁项集及其真实支持度都可能泄露数据集中的隐私信息。最近提出的差分隐私保护模型比传统隐私保护模型隐私保护效果更好。首先,介绍了差分隐私保护模型的基本理论。其次,介绍了差分隐私下的几种频繁项集挖掘算法,分析了各个算法的优缺点。最后展望了未来的研究方向。     

四分位数特征的快速分形图像编码算法

尽管分形图像编码在高压缩比时具有较好的视觉质量,但其固有的编码耗时限制了它的广泛应用。编码时间主要花费于在一个海量码本中寻找每个range块的最佳匹配domain块。针对这个问题,提出一个限制搜索空间的算法：根据新定义的图像块的四分位数特征与匹配均方根误差间的关系不等式,一个待编码range块只在初始匹配块（即与range块具有最接近四分位数特征的domain块）的邻域内搜索其最佳匹配块,搜索邻域的大小由预先设置的误差阈值来控制。仿真结果表明,三幅测试图像在重建图像质量更优的情况下,全搜索分形编码算法的编码速度平均加快了51倍左右（误差阈值为10）,与新叉迹特征算法相比,可获得更好的编码效果。     

三支决策与三支关注的双量化集成*

三支决策依托的条件概率只具有相对性,绝对性度量的引入与集成有利于规则提取.文中挖掘绝对条件概率建立三支关注,研究三支决策与三支关注的双量化集成.提取相对条件概率与绝对条件概率,分析2种度量的系统关系,得到异质性与互补性.利用绝对条件概率建立三支关注,与三支决策进行双量化集成,得到集成区域类型与基本语义(粒)体系.利用一个统计决策表案例进行说明.三支关注依托绝对条件概率成为新型三支模式,与三支决策的双量化集成呈现系统性与应用性.     

Fisher极小准则不相关空间算法及其在人脸识别中的应用

不相关空间算法是一种基于广义Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但该算法要求总体散度矩阵可逆。针对高维小样本的情况,文中提出求解不相关鉴别矢量集的改进方法。该方法的基本思路是在类间散度矩阵的值空间中运用广义Fisher极小准则求解鉴别矢量集,并讨论在该子空间中进行求解的合理性。针对高维情况下类间散度矩阵值空间的计算效率问题,提出首先利用PCA算法将数据降维,然后在低维空间中求解值空间的策略并讨论其合理性。在ORL人脸数据库上的实验验证该方法的有效性,其识别率高于传统的Fisher脸方法和不相关空间算法。     

薄膜生长模型与计算机模拟

阐述了计算机模拟薄膜生长研究在纳米材料设计中的重要意义。通过最近多篇文献报道，归娄介绍了常见的薄膜生长模型、原理及方法，并详细对比了分子动力学、蒙特卡罗和量子力学3类方法、原理及应用特点。报道了国内外近几年薄膜生长模型与模拟的一些研究成果。结合不同的方法与原理，以分子动力学结合蒙特卡罗模型为重点，简要评述了这些模型及模拟特点，并提出了作者的一些见解。分析了多元化合物薄膜生长模拟的技术难点，指出了量子力学计算理论与方法同分子动力学、蒙特卡罗模型相结合的新型模型是解决这一难题的发展方向，展望了今后国内外的发展趋势。     

基于变精度上近似与程度下近似的双量化边界及其算法

近似空间中,精度与程度结合形成的双量化是一个创新课题.利用笛卡尔积进行量化信息合成,基于变精度上近似与程度下近似探讨双量化边界及其算法.首先,基于上述两个近似,自然地构建了双量化扩张粗糙集模型,定义了双量化扩张边界.接着,分析了该边界的双量化语义,得到了该边界的精确刻画与数学性质;为计算该边界,提出了近似集算法与信息粒算法,进行了算法分析与算法比较,得到了信息粒算法具有更优的算法空间复杂性的重要结论.最后,应用一个医疗实例对该边界及其算法进行了说明.该边界扩张了经典Pawlak边界,并对局部不确定性进行了双量化的完备与精细刻画,这对双量化的不确定性分析与应用具有重要意义.     

分析一类非边界状态变体排队系统的新方法

文章应用一种新颖的分析方法,即不变概率测度方程差分化方法研究了一个具有典范GI/M/1型结构矩阵的一般到达离散时间早到排队系统,获得了该排队系统的稳态队长分布和顾客的稳态逗留时间分布,并且进一步给出了这些指标的随机分解及其PH结构。值得注意的是所使用的分析方法较现在普遍使用的矩阵几何解法更简洁明了。