核心元素的特征及其在决策树生成中的应用

利用粗糙集约简的辨识矩阵，给出属性是核心元素的充要条件为该属性是辨识矩阵中单元素集．利用上近似与下近似给出了判断是否核心元素的两个充分条件，指出利用核心元素简化决策树比用熵函数ID3方法简化的决策树更简单．     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.     

确定Fmin的一个算法

构造了一个求解最小函数依赖集Fmin的计算机算法．该算法将求解Fmin的逻辑推理过程包装在一个C 函数之中，通过运行与此函数相配套的程序，可以快速、准确地获得与所给函数依赖集F等价的Fmin从而使求解Fmin的过程方便、快捷．     

关于子格格的若干性质

对由子格格中的链构成的偏序集进行了研究，给出了一类链的长度估计式和一些相关性质，另外，还探讨了模格和分配格的子格格性质，给出了一个格是模格或分配格的子格格的充要条件，最后，给出了部分计算公式在DEA方法中的一些应用．     

连续选择和聚合不动点定理

得到了定义域为非紧、非仿紧，值域为拓扑空间的集值映象的连续选择定理，并且集值映象的连续选择映象的定义域为整个空间而非拓扑空间的一个紧子集，应用连续选择定理，得到了聚合不动点定理，推广了最近一些文献上的相关结论。     

一个求外平面图最小反馈点集的多项式时间算法

如果从一个图中去掉某些顶点后得到的导出子图是无圈图，则所去的那些顶点组成的集合就是原图的反馈点集。本文讨论外平面图的反馈点集并给出了一个求外平面图最小反馈点集的多项式时间算法。     

不分明化拓扑中的几乎分离公理

在不分明化拓扑空间中，利用正则开集、R-邻域和δ-闭包等概念导入了AT0-，AT1-，AT2-，AT3-，AT4-分离公理，并且给出了这5个公理的等价命题以及它们的关系．     

不相容决策信息系统属性核的研究

决策表属性核的计算往往是基于Rough集理论的决策信息系统约简过程的出发点和关键．不相容决策信息系统是信息系统约简处理研究的重点．本文对不相容决策信息系统属性核的计算问题进行研究，证明了Rough集理论代数观和信息观中属性核概念的包含关系，以及几种属性核计算方法所得到的结果之间的包含关系．     

广义粗糙集理论的公理化注记

首先回顾了粗糙集理论的代数表示,给出代数表示与公理化算子的相互关系.特别地,给出了广义粗糙集模型的公理化等价表示.