正序正则半群及无处稠密正序半群

本文给出了正序（拟）正则半群的结构，定义了正序半群的稠密性，并讨论了无处稠密正序半群的性质。     

优势关系下模糊目标信息系统的决策规则优化

利用基于优势关系的模糊粗糙集模型,讨论了模糊决策信息系统中优化序决策规则的获取问题。利用优势关系定义了模糊目标信息系统中对象的三种属性约简。给出了它们的判定定理,构造相应的区分函数,利用布尔推理技术计算对象的属性约简,得到三类新的优化序决策规则。     

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。     

关于多媒体教学的几点思考

文主要对多媒体教学过程中，媒体的选择与使用应注意的问题作初步的探讨和分析。     

基于形式背景的属性转移与知识发现

概念格理论是一种有效的知识表示与知识发现工具,是知识表示、知识发现和知识获取的基础。利用形式背景信息熵与属性的重要性理论,讨论形式背景的属性知识转移的特点,得到了基于形式背景的属性转移原理,给出形式背景的知识发现与应用。     

正序正则半群及无处稠密正序半群

本文给出了正序（拟）正则半群的结构；定义了正序半群的稠密性，并讨论了无处稠密正序半群的性质     

子半群格是可补格的半群（II）

证明了若正统半群的子半群格是可补格，则此正统半群是带，亦即证明了对其幂等元集是带的正则半群而言，Ｓｈｅｖｒｉｎｈ的ｏｐｅｎ问题（参考文献［１］，Ｔ６１）有肯定的回答。     

知识的粗识别及其评判

讨论了在近似空间中知识的粗识别，对不可分辨关系R对范畴X的粗识别能力进行了量化，给出了相应的度量评判标准，提出了知识的多重粗识别及知识再挖掘的概念，对多个不可分辨关系对论域的共同作用进行了讨论。     

正负域覆盖广义粗集及其运算公理化

针对覆盖广义粗集边界过于粗糙及运算公理化定义难以得到的不足,论文提出了正负域覆盖广义粗集的概念,讨论了覆盖正负域的性质。证明了正负域覆盖广义粗集对不明确的概念可给出更清晰的描述。通过引进覆盖等价的概念,给出了给定论域上任意集在不同覆盖下具有相同正负域覆盖广义粗集的充要条件。最后给出了正负域运算的公理化定义。