S-粗集与新金属材料发现(Ⅱ)

给出属性下界值,属性上界值的数据生成概念,给出属性下界值的数据生成模型,属性上界值的数据生成模型;提出金属材料的遗传-进化定理,金属材料的遗传进化-遗传变异原理.利用这些数据模型讨论了发现新金属材料的方法;对于新发现的新金属材料用例子证明它的存在,本文的例子说明,S-粗集和它的属性值模型是材料科学中新材料发现的一个新的工具.     

矩阵Hadamard积特征值估计

利用矩阵的Hadamrd幂与柯西—施瓦兹不等式,首先给出了非奇异M-矩阵A与非奇异M-矩阵B的逆矩阵B-1的Hadamard积的最小特征值τ(AoB-1)的新下界估计式.然后给出了非负矩阵和M-矩阵的逆矩阵的Hadamard积的谱半径上界估计式,进而给出M-矩阵最小特征值的下界的新估计.数值例子说明新的界值估计式改进了已有的结果.     

块H阵‖A^—1‖∞的上界和最小奇异值的下界

‖Ａ＾－１‖∞的上界与最小奇异值下界的估计是计算数学和其他许多领域中的重要且困难的问题，文中就具有广泛实际背影的大型块Ｈ阵获得了‖Ａ＾－１‖∞的上界和最小奇异值下界的估计。     

非负整值随机序列滑动平均的若干强偏差定理

利用似然比的概念,结合分析方法,在适当的条件下,给出了任意整值随机序列滑动平均的上界和下界。     

给出方案偏好值的模糊多属性决策方法

针对属性值均为模糊变量，属性权重完全未知但给出方案偏好值的模糊多属性决策问题给出了决策方法。该方法通过建立一个模糊期望值目标规划模型来确定属性的权重，基于简单加权平均法则来计算方案的模糊综合评价值，利用比较模糊变量大小的期望值方法来对方案进行排序。最后通过实例说明了该决策方法的可行性和有效性。     

基于相似联系度不完备区间值信息系统的属性约简

为了处理属性值之间大多数相交但不具备包含关系的不完备区间值信息系统,定义了一种相似联系度容差关系。基于此关系建立了拓展粗糙集模型,并引入极大相容类技术提高近似精度。通过定义新的同异反可辨识矩阵,给出了基于同异反可辨识矩阵的属性约简算法。所建模型可根据不同的用户需求和数据集的分布特点对参数进行动态调整,更符合实际。数值例子验证了模型和算法的有效性和可行性。     

矩阵Hadamard积和Fan积特征值界的不等式

给出两个非负矩阵Hadamard积谱半径上界的一个新估计式和两个非奇异M矩阵的Fan积的最小特征值下界的新估计,估计式依赖矩阵的元素,易于计算。并通过具体例子加以比较,表明所得的结果在一定条件下更为精确。     

正项等差数列幂和式的双边估计

<正>项等差数列幂和式只给了下界估计,本文借助于函数的凹凸性理论和拉格朗日中值公式,给出正项等差数列幂和式的上界估计,并对已有的下界估计结论进行局部加强.最后,将全部结论综合得到关于正项等差数列幂和式的双边估计.     

S-粗集与新金属材料发现（Ⅰ）

给出遗传知识，S-粗集的遗传概念；提出S-粗集的F-遗传定理，-↑F-遗传定理，（F，-↑F）-遗传定理；讨论了（F，-↑F）-遗传与F遗传的关系，（F，-↑F）-遗传与-↑F-遗传的关系，利用这些结果，本文给出属性值遗传的概念，提出属性值遗传链定理和属性遗传定理，这些结果是研究金属遗传特性的重要理论准备，这些结果在讨论金属遗传特性（本文第Ⅱ部分）中得到了应用，S-粗集的遗传特性与金属的遗传特性之间潜藏着密切的联系。     

基于变精度粗糙集的齿轮故障诊断

提出一种基于变精度粗糙集的齿轮故障诊断模型。首先用自组织特征映射神经网络进行数据的离散化;再由变精度近似依赖度进行属性约简;然后生成故障诊断规则。给出一个齿轮的故障诊断的实例,并与粗糙集的故障诊断模型进行比较。结果表明基于变精度粗糙集方法降低了决策规则的复杂度及规则数量,且提高了故障识别率。     

给出方案偏好值的模糊多属性决策方法

针对属性值均为模糊变量,属性权重完全未知但给出方案偏好值的模糊多属性决策问题给出了决策方法。该方法通过建立一个模糊期望值目标规划模型来确定属性的权重,基于简单加权平均法则来计算方案的模糊综合评价值,利用比较模糊变量大小的期望值方法来对方案进行排序。最后通过实例说明了该决策方法的可行性和有效性。     

一种新的灰度图像二值表示方法

半色调技术是一种将具有多灰度等级的图像转换成二值图像的方法，它利用人类视觉系统的特点来重构一幅灰度图像，主要应用于图像的硬拷贝上。本文提出了一种半色调处理的算法，它结合了误差分散技术及半色调模对应方法来生成半色调图像。在文章的最后我们给出了一个算法应用的例子。     

一种风险值最优控制模型

在已有的条件风险值的基础上建立了一种新的风险控制模型．给出连续时间条件下的α—CVaR损失值的概念及相应的最优控制模型。它可近似离散化为一个多阶段决策问题．由此提出离散化下的α—CVaR损失值的概念及相应的风险控制模型，证明它等价干求解一个动态规划的最优递推方程．     

基于特殊偏好的交互式多属性决策

由于武器装备的立项决策经常会受到多种特殊因素的影响，因此它既不同于一般的政府行为决策，也不同于主要基于经济性原则的商业决策，这就需要决策者参与到决策过程并逐步得到其偏好信息。所以它希望有一种能够充分反映决策者主观偏好的决策方法来解决此类问题。这里提出一种基于特殊偏好的交互式多属性决策方法，允许决策者反复地对方案进行权衡比较和剔除，并结合客观和主观的因素，利用偏差最大法求解单目标线性规划模型确定各个属性权值，继而得到决策者比较满意的方案排序及最优方案。     

云链协同的工业互联网数据共享访问控制方法

针对海量数据安全存储与可信共享的问题，提出了云链协同的数据共享访问控制方法。首先，构建基于区块链和云存储的数据共享访问控制方法的系统模型，改进了基于密文策略的属性加密算法，创建了用户-属性的多对多关联策略，实现对数据密文的访问控制，解决云服务器诚实且好奇的问题；然后，提出一种既支持细粒度访问控制又支持对加密数据进行多关键字搜索的有效公钥加密方法，可以实现加密数据的多关键字查询，并且在生成关键字索引时不需要提前定义字典库，可以降低一部分存储开销；最后，在判定性Diffie-Hellman和随机Oracle模型的假设下证明了所提方法是安全的。实验结果表明，所提方法在索引生成和关键字匹配阶段效率较高。     

结点数为2k-4的最小广播图

改进了文献（７）给出了广播函数Ｂ（２＾ｋ－４）（ｋ≥４）的下界，构造了一个ｎ＝２＾ｋ－４的极小广播图，从而得到了Ｂ（２＾ｋ－４）（ｋ≥４）的一上界，并给出了一个ｍｂｇ（２８），该图的边数为４８，达以了Ｂ（２８）的下界值。     

基于区间值直觉模糊集距离的多属性决策方法

针对区间值直觉模糊集上的多属性决策问题,使用区间值直觉模糊集犹豫度的概念,给出区间值直觉模糊集之间一种新的距离公式,并据以提出基于理想点法的区间值直觉模糊集多属性决策方法。最后,借助实例说明该决策方法的有效性。     

基于熵权的属性识别模型在地下水水质综合评价中的应用

水质评价中各单指标的评价结果具有独立性和不相容性，需要综合考虑各指标的属性。通过将熵值法与属性识别模型相结合，建立了基于熵权的属性识别模型，应用一种新方法进行地下水水质综合评价，它运用熵值法来确定权重系数，能够避免权重确定的主观性问题。结合实际应用表明其可以有效地解决水质的优劣评价问题，且结果合理，计算简单。     

基于公理化模糊集合的TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为语言值并且属性权重为实数的多属性决策问题,本文提出了一种以公理化模糊集合为基础的TOPSIS多属性决策方法.首先确定多属性决策过程中语言评价集与相对应的模糊划分以及由此模糊划分所生成的公理化模糊集合,将多属性决策过程中的语言值数学量化为公理化模糊集合处理;定义了公理化模糊集合上的序关系,并利用该序关系定义了...     

基于模糊相似度的实值属性信息系统规则约简

为了克服传统的规则约简方法容易导致信息丢失和约简错误的不足，提出了一种对实值属性信息系统进行规则约简的算法.该算法在粗糙集理论的基础上，把模糊集合相似度引入到信息系统的规则约简中，通过把每一个实值属性的取值归一化，使得每一条规则所对应的条件属性值都落在0到1范围内；并且把每一条规则看作一个模糊集合，通过模糊集合的相似性来考察规则的相似性；在规则约简过程中，用改进的模糊集合相似度参数进行规则约简，并针对国际水稻信息系统（IRIS）数据库进行了实验.结果表明，该算法能够正确地对实值属性信息系统进行规则约简.