全功能联结词集合的一个注记

本文对数理逻辑中的各种联结词所构成的集合进行了讨论,得到全功能联结词集合,指出了12个全功能联结词集合.其中,一阶全功能联结词集合2个;二阶全功能联结词集合7个;三阶全功能联结词集合3个;没有四阶及四阶以上的全功能联结词集合.     

联结词的完备集

本文列举了逻辑演算中的各种联结词,对这些联结词所构成的完备集进行了较为详尽的讨论,给出了证明,同时对不完备的联结词集合也给出了一般的证明方法.     

基于二元域研究命题公式

简单讨论二元域F2及其性质。采用映射定义联结词和命题公式,把它们均抽象为F2上的多项式。基于F2研究命题公式的多项式范式和异或范式,给出全功能联结词集的判定条件。     

模糊错误逻辑事物分解转化联结词的研究

给出模糊错误逻辑事物分解转化联结词所涉及的概念、运算,并对模糊错误逻辑事物分解转化联结词与外延联结词∧合取,∨析取,∨bxr不相容析取等和模糊错误逻辑事物分解转化联结词与内涵联结词┓bz不只否定,内涵联结词┓bj不尽否定,内涵联结词┓bx不限否定,内涵联结词┓bd不断否定等的关系作了一些探索和研究。     

全功能运算集

本文对于命题演算中五种运算的集Ｓ∨＝｛Ｌ，∧，∨，→，｝，及其扩大集Ｓ＝Ｓ∪｛↑，↓，∨－，→｝论述了全功能的运算集，主要结果是定理１及定理２     

全功能弧焊电源控制电路的研究

提出了全功能弧焊电源控制电路的各类设计方案，分析了它们的特点；并提出了一种电源控制系统的电路设计方案；分析其基本工作原理和获得的各类电源输出外特性．通过性能测试验证了这些外特性，确认其具有应用的价值和推广意义．     

模糊粗糙集合

介绍了模糊集合及粗糙集合的概念和特征。说明了模糊集合和粗糙集合之间的联系 ,讨论了模糊粗糙集合概念 ,同时 ,对模糊粗糙集合的补、交、并及等价进行了研究。为模糊集合和粗糙集合的结合建立了基础     

基于UML的全功能点规模度量

风险评估在软件开发中的作用不言而喻,准确的风险评估源于准确的软件规模度量,本文通过对几种流行的软件规模度量方法的比较和对UML技术学习的基础上,为了实现以较小的代价进行准确的规模度量,本文提出了一种基于UML的全功能点规模度量方法,此方法在度量房产管理系统规模中取得了满意的效果.     

划分与传递闭包

证明了集合的任意两个划分的和导出的等价关系是这两个划分导出的等价关系的并集的传递闭包,任意两个划分的积导出的等价关系是这两个划分导出的等价关系的交集.     

一种基于粗集的决策表求核算法

决策表是粗集理论的处理对象,其核属性的计算往往是决策信息约简过程的出发点和关键.大多数决策表的求核方法是基于差别矩阵的,具有较高的时间复杂度和空间复杂度.基于区分表,提出一种效率更高的计算核属性的算法,并验证了算法的正确性.     

划分的和与划分的积

提出了不相交并集族的概念 ,给出了集合的划分的和与积的集合表达式 .推导出了A关于等价关系R的商集A/R和A关于等价关系S的商集A/S的和与积的两种表示方法     

商集与商集的基本运算

R是A上等价关系，R的所有等价类构成了等价关系R的商集A／R，商集A／R是集合A的划分。商集是关系代数中的一个重要概念，在计算机科学和技术、信息科学和信息工程中都有广泛的应用。但是人们对商集的运算规律和运算结果的研究甚少。本文定义了等价关系的商集的两个基本运算，即商集的加法与乘法。根据商集的结构和性质，给出了商集乘法运算结果的两种表达方式。一种是用等价类通过某种运算构成的集合表示，另一种是用某些等价关系的商集表示。商集的加法运算是一个较复杂问题，加法的运算结果也较难表示。为了准确简洁地表示加法的运算结果，文中引进了不相交并集族的概念，同时也给出了加法运算结果的两种表达方式，一种是用不相交并集族表示，另一种是用某些等价关系的商集表示。     

五值非线性序集逻辑系统中命题真度的分布

利用势为5的均匀概率空间的无穷乘积在五值非线性序集逻辑系统L25中引入了公式的真度概念,给出了真度的一些推理规则,并证明了全体公式的真度值之集在［0,1］上是稠密的,给出了全体公式概率真度的表达通式,为在非线性序集逻辑系统L25中建立近似推理理论提供了一种可能的框架。     

Rough集与Vague集的对比研究

Rough集和Vague集都是处理不确定、不完备、不准确信息的强大工具。Rough集研究主要针对于对象之间不可分辨的性质，Vague集研究主要针对对象边界的模糊程度。经过分析代数观的Rough集理论和信息观的Rough集理论与Vague集之间的关系，发现信息观的Rough集可以认为是一种特殊的Vague集；而代数观的Rough集与Vague集则是相互独立的，但是两者也有联系。在这2种理论下，信息的不确定性都是由元素部分属于集合而表现出来的，但是这2种理论对不精确信息的处理方法则不同。     

Rough集与Vague集的对比研究

Rough集和Vague集都是处理不确定、不完备、不准确信息的强大工具。Rough集研究主要针对于对象之间不可分辨的性质,Vague集研究主要针对对象边界的模糊程度。经过分析代数观的Rough集理论和信息观的Rough集理论与Vague集之间的关系,发现信息观的Rough集可以认为是一种特殊的Vague集;而代数观的Rough集与Vague集则是相互独立的,但是两者也有联系。在这2种理论下,信息的不确定性都是由元素部分属于集合而表现出来的,但是这2种理论对不精确信息的处理方法则不同。     

直觉模糊集所诱导的软集语义及其三支决策

借助于阴影集,利用直觉模糊参数,将直觉模糊集转化为悲观阴影集和乐观阴影集,提出直觉模糊集悲观三支决策和乐观三支决策,给出直觉模糊集诱导软集的方法。利用三支决策理论,提出软集三支决策定性模型。结合直觉模糊集悲观三支决策和乐观三支决策,利用直觉模糊参数,给出软集三支决策定量模型。