模糊空值环境下关系模型的冗余处理

本文将模糊空值环境下的关系模型扩展为扩展关系模型,并借用模糊语义距离给出基本关系模型和扩展模型上冗余信息清除的基本方法。     

一种新的扩展模糊概念数据模型

为了对现实世界中存在的不精确、不确定的信息进行建模,学者们提出了各种不同的扩展关系数据模型.基于可能性理论,本文对概念数据模型IFO的不同层次在模糊信息环境下进行了扩展,提出了一种新的模糊IFO数据模型FIFO,该模型能够有效地表达和处理概念数据建模层次中的模糊数据.文章重点讨论了FIFO中对象和关系（主要是ISA关系）的模糊性,并给出了FIFO模型的各个层次所对应的图形表达.     

GIS矢量数据的拓扑空间模糊划分模型

在地理信息系统（GIS）中,针对现实世界复杂的地理现象和地理实体具有模糊不确定性而造成实体之间拓扑关系描述困难的问题,文中首先从四交模型和九交模型对空间实体间拓扑关系进行概述,然后在点集拓扑学的基础上,分析了复杂的模糊地理实体间拓扑关系形式化描述模型,并对该模型进行详细、准确的形式化描述和严格的数学表达,最后提出对模糊地理实体拓扑划分的改进方法和扩展模型。分析结果表明,该模型可以实现从简单实体到复杂实体的分析和模糊划分。     

广义模糊双曲正切模型:一个万能逼近器

提出一种广义模糊双曲正切模型,此模型可以看作是模糊双曲正切模型的扩展.讨论 了广义双典模型与T-S模型的关系,证明了此模型是T-S模型的真子集,它具有全局逼近性.给 出了此模型的一种参数及结构的辨识算法,仿真结果表明了建模及辨识算法的有效性.     

K粒度模糊粗糙集模型的不确定性研究

粗糙集扩展模型的研究是粗糙集理论研究的一个重要问题,在引入了K粒度粗糙关系基础上定义了K粒度粗糙集模型并给出了K粒度分割概念,文章从信息熵的角度给出K粒度粗糙集模型的粗糙熵的不确定度量方法,讨论了该模型随知识分类粒度变化与粗糙熵之间的关系,证明了知识分类粒度呈细分时粗糙熵具有单调递增性,并且以实例验证了此模型理论的有效性与正确性,该模型使得粗糙集处理数据的范围扩展到了实域.在此基础上定义了K粒度模糊粗糙集模型,并研究了其结构及性质,最后给出了K粒度模糊粗糙集模型依参数0<β≤α≤1的扩展模型,并研究了模型的性质与粗糙度之间的关系.     

模糊决策表的数据挖掘

论文利用基于优势-等价关系的扩展粗糙集模型,结合三角模糊数基于可能度的序关系,给出了一种模糊决策表的数据挖掘方法,该方法能有效地挖掘出决策系统的决策规则。实验分析表明了该方法的有效性。     

认知图理论的应用研究

认知图又称心象图,是近年来研究的热点.它是一种定性推理技术,也可以看作是一种计算智能,能有效地解决基于先验知识的自适应行为.文中对认知图理论作了系统的归纳总结,主要包括古典认知图和模糊认知图两方面,模糊认知图是认知图的延伸与扩展.文中通过对模糊认知图扩展模型的描述以及扩展模型之间优缺点的比较,得出了模糊认知图扩展模型的实用性和优越性.     

模糊描述逻辑FALNUI的tableaux推理

分析了模糊描述逻辑FALNUI与模糊ER模型的关系,即模糊ER模型可以转化为FALNUI的知识库,并且模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等推理问题可以转化为FALNUI的包含推理问题,但FALNUI缺乏相应的推理算法.提出了一种基于描述逻辑tableaux的FALNUI的可满足性推理算法,证明了该推理算法的正确性,以及提出了FALNUI的Tbox扩展和去除方法,证明了FALNUI的包含推理问题可以转化为可满足性推理问题,并给出了FALNUI的包含推理算法.FALNUI的tableaux推理算法为模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等自动推理的实现提供了理论基础.     

认知图理论的应用研究

认知图又称心象图,是近年来研究的热点。它是一种定性推理技术,也可以看作是一种计算智能,能有效地解决基于先验知识的自适应行为。文中对认知图理论作了系统的归纳总结,主要包括古典认知图和模糊认知图两方面,模糊认知图是认知图的延伸与扩展。文中通过对模糊认知图扩展模型的描述以及扩展模型之间优缺点的比较,得出了模糊认知图扩展模型的实用性和优越性。     

基于随机模糊集的不完全信息系统粗集模型

传统的Pawlak粗集理论对处理不完全信息系统具有一定的局限性,研究其相关理论及方法具有重大意义.本文引入随机模糊集概念,首先根据专家的领域知识对不完全信息系统进行模糊值完备化,在对象论域构造以随机模糊集为基础的复合模糊关系,以此作为构造复合近似粗糙集模型的出发点.将Krysckiewez容差关系粗集模型和Stefanowki不对称相似关系粗集模型扩展到模糊领域,并对属性约简的一些重要概念进行模糊集扩展.本文的结果为利用粗糙集理论处理不完全信息系统提供了一种新思路.