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。     

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。     

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。     

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。     

分辨矩阵与它在非一致决策中的应用

约简与核是粗集中的两个重要概念，它具有重要的应用．利用属性和约简的概念，得到了Skowron的分辨矩阵若干性质和几个定理．利用这些结果，提出研究非一致性信息决策表的求核与相对约简的方法，给出这些方法的应用，应用例子表明本文提出的方法的有效性．     

拟左交错BCl—代数的序结构

讨论了拟左交错ＢＣｌ－代数的序结构,给出了其哈斯图,揭示了图中元素间的运算关系。     

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。