基于粗糙集理论的舰船研制方案总体评价

以系统评价思想为指导,提出了基于粗糙集理论的多目标评价方法,对舰船研制方案综合评价问题进行了研究,建立了综合评价模型,并通过算例表明,该方法用于舰船研制方案的总体评价比现行方法有明显的优越性.     

连续值域信息系统的规则提取与知识约简

研究连续值域信息系统的规则提取和知识约简，给出规则提取的完整方法和2种新的知识约简的概念，讨论各种协调集之间的关系，探讨系统允许误差变化对规则提取的影响。     

基于单调包含度的模糊决策信息系统的知识约简

知识约简是机器学习,模式识别,信号处理等领域的主要问题之一。本文介绍了基于单调包含度的模糊决策信息系统的知识约简。证明了模糊决策信息系统的约简即是其对应信息系统的约简,从而为该种模糊决策信息系统的知识约简提供了简单直接的方法。     

基于优势关系下不协调目标信息系统的分布约简

在基于优势关系下的不协调目标信息系统中引入了分布约简和最大分布约简的概念,并讨论了二者之间的关系,而且得到了分布和最大分布约简的判定定理以及辨识矩阵,建立了不协调目标信息系统的分布和最大分布约简的具体方法,同时通过实例验证了该方法的有效性,从而进一步丰富了粗糙集理论。     

Gauss整环上不可分解的Hermite型

本文给出了构作虚二次域Ｑ（－ｍ）的整数环上不可分解的正定整Ｈｅｒ ｍｉｔｅ型的方法．     

~*命题集的约简及命题集的根

本文的主要目的有两个,第一,在*系统中给出了独立命题集的概念,并定义了命题集的约简;第二,讨论了命题集的根。     

基于覆盖度的银行客户分类模型

投资收入是银行的主要收入来源之一。近年来,客户的投资意向显著降低,银行的投资收入减少。因此,银行希望将营销工作重点放在订阅概率更高的客户上。然而,繁多的客户样本以及客户信息导致银行的客户筛选工作低效。面对庞大的客户信息数据,粗糙集理论可以在不影响决策分类结果的前提下,通过属性约简删除属性集中的冗余属性,并导出问题的决策规则,提高效率。但在传统的属性约简过程中,没有针对进入正域的噪声样本进行控制,导致噪声特征被加入约简集。本文基于高效的相关族定义覆盖度,限制进入正域的样本。实验结果表明,覆盖度算法能够提高分类算法准确度及稳定性。最后,本文并将算法运用于银行客户分类实际问题中,剔除无用信息,筛选出关键属性,提高了分类准确度和稳定性,构建简洁高效的银行客户分类模型。     

多源信息系统基于信息粒化的不确定性度量

信息系统是不确定数据的重要模型,多源信息系统可用来表示来自多个同构异源的复杂数据。本文研究了多源信息系统中的不确定性度量,基于信息粒化思想给出了四种度量工具来度量多源信息系统的不确定性。首先,通过不同的信息值类型定义了两个信息值之间的距离,从而诱导出多源信息系统中的相容类。其次,基于粒计算的思想,将这些相容类看作多源信息系统的信息颗粒。从而,通过信息颗粒引入多源信息系统中的四种不确定性度量工具,并研究其之间的联系。这些研究结果对建立信息系统的粒计算框架以及属性约简将会很有帮助。     

基于覆盖粗糙集理论中的约简与求核

提出基于分辨矩阵的求覆盖粗糙集约简与核的方法,在Zakowski提出的覆盖粗糙集模型的基础上,利用分辨矩阵的一些性质,把文献[10]中的粗糙集理论中的约简与求核方法应用到基于覆盖的粗糙集理论中,既简化了覆盖粗糙集理论中的约简与求核过程,又推广了文献[10]的方法,最后举例说明此方法的有效性。     

不协调目标信息系统知识约简的比较研究

研究不协调目标信息系统的各种知识约简之间的关系。证明分布约简既是β上分布约简，也是β下分布约简，并且在一定条件下,β上、下分布约简与不协调目标信息系统的分配约简和最大分布约简等价。