L-连续偏序集的M性质与有限分离性

讨论了L-连续偏序集的M性质与有限分离性质之间的关系,主要结果: (1)若P为L-连续偏序集,则P是有限卜集生成,而且满足M性质当且仅当它的定向完备化为FS-domain(有限分离的domain);(2)若P为相容L-domain,则P是有限上集生成,而且满足M性质当且仅当它为相容FS-domain.     

前缀码的嵌入定理

设X*是字母表X上的自由幺半群,以X*为顶点集构造一个语言图Γ(X*),引入语言图Γ(X*)的横截集的概念,给出了前缀码嵌入到极大前缀码的一个构造.     

Sθ-连通性(I)

利用Sθ-闭包引入Sθ-连通集和Sθ-连通分支等概念,并研究了其等价条件,证明了Sθ-连通性是可积的和Sθ-同胚的.     

L-fuzzy层次拓扑空间的I_r-可数性

在L-fuzzy层次拓扑空间中,引入了第一Ir-可数空间和第二Ir-可数空间等概念,分别给出了第一Ir-可数空间和第二Ir-可数空间的基本性质.讨论了这两种可数性之间的关系以及它们的应用.证明了这两种可数性都是可遗传的、可数可乘的、而且在Dα-同胚序同态下都保持不变等性质.     

不完备信息下的灰色粗糙集成决策模型侯亚林

In this paper, for multiple attribute decision-making problem in which attribute values are interval grey numbers and some of them are null values, a decision model based on grey rough sets integration with incomplete information is proposed. We put forward incidence degree coefficient formula for grey interval, by information entropy theory and analysis technique, the method and principle is presented to fill up null values. We also establish the method of grey interval incidence cluster. Because grey system theory and Rough set theory are complementary each other, decision table with preference information is obtained by the result of grey incidence cluster. An algorithm for inducing decision rules based on rough set theory and the dominance relationship is presented. In some extent, this algorithm can deal with decision-making problem in which the attribute values are interval grey numbers and some of them are null values. Contrasted with classical model of cluster decision-making, the algorithm has an advantage of flexibility and compatibility to new information.     

集值信息系统在相容关系下的属性约简

借助于属性集值的相似程度在集值信息系统上定义了一种新的相客关系,给出了这种相客关系下集值信息系统的属性约简与判定,得到了集值信息系统属性约简的具体探作方法,并讨论了相似水平对集值信息系统的属性约简的影响.     

属性测度空间的粗糙集模型

在属性测度空间理论指导下,提出了属性测度下的属性粗糙集模型及依参量的属性粗糙集模型,并就不同属性粗糙集模型的精度进行了讨论.     

扩张原理的粗集表示

粗集、模糊集均是处理不确定信息的数据分析工具,是数据挖掘的重要方法.由Zadeh首先提出的模糊扩张原理是模糊集理论的最基本的原理之一,粗集是通过上、下近似算子来发挥作用的.本文讨论扩张原理与粗集上近似之间的关系,证明了扩张原理可以表示成粗集上近似的形式,因此,扩张原理成了粗集与模糊集之间的桥梁.此外,借助粗集上、下近似算子的公理系统解决了扩张原理的反问题.     

区间值模糊数与区间值粗糙模糊数

把经典Z.Pawlak粗糙集与区间值模糊集相结合,研究区间值模糊数的基本理论.讨论区间值模糊数的基本性质和四则运算法则及其与其它各种区间数的关系,并给出区间值模糊数的刻画定理.同时,在经典Z.Pawlak粗糙集的框架下定义实直线上的粗闭区间套,提出区间值粗糙模糊数的定义.利用模糊数的表现定理给出区间值粗糙模糊数的一个刻画.     

不完美排序集抽样的符号检验

实际应用排序集抽样时,主观排序总是会出现误差。本文考虑了不完美排序对最优抽样下分位数符号检验的影响,并且给出不同分位数的误差函数图像,以便具体应用时参考。