近似空间与测度空间及广义粗集与不可测集

将粗集与不可测集关系的讨论扩大到广义粗集范畴.证明了近似空间是测度空间的基础空间,广义粗集和不可测集分别是在近似空间和测度空间中对集合的不确定性的不同表述;在非零有穷测度的条件下,近似空间中的一个广义粗集,是其扩展的测度空间中的不可测集.结果表明:测度论同术是不确定知识表示和处理的一种有力理论工具.     

近似列紧空间与近似序列紧空间

引进了近似列紧空间与近似序列紧空间的概念，并对可数近似紧空间，近似列紧空间，近似列紧空间，近似序列紧空间建立了关系。     

粗集决策与聚类分析的改进模型

通过分析粗集理论与聚类分析的内在联系，从理论上探讨了两者的融合机理，并给出了相关的数学证明．考虑到粗集决策难以构造决策表的缺陷，采用聚类分析构造等价关系扩展信息表，提出了等价聚类的概念。建立了基于聚类分析的粗集模型；考虑到聚类分析权重确定存在的问题，采用粗集理论的属性约简思想，解决聚类分析中的权重和冗余性问题，建立了基于粗集理论的聚类分析模型，从而解决了原有模型的不足．     

粗集及遗传算法在交通事故黑点分析中的应用

交通事故黑点是由好多种因素综合到一起而形成的。利用粗集理论及遗传算法对冗余的黑点成因进行删减,得到主要的黑点成因,从而进行有针对性的治理,以达到减少交通事故的目的。     

基于粗集理论的决策规则约简算法的研究与应用

粗集理论是一种新型的数据挖掘方法，其中约简是它的重要概念．粗集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下，通过属性约简和值约简，导出问题的决策或分类规则．本文不同于目前将属性约简作为决策规则挖掘的重点，而是在属性约简的基础上又进一步提出了值约简算法，大大提高了规则的挖掘效率．该算法对原有算法进行了改进，最终可获得更简的决策规则．实例分析表明了该算法是较优的、有实用价值的．     

线性空间中集值优化问题弱有效解与向量鞍点

在序线性空间中定义了带广义不等式约束集值优化问题的广义向量Fritz-John鞍点和广义向量Kuhn-Tucker鞍点,建立了二者之间关系.最后,借助广义锥次似凸映射的择一定理,讨论了集值优化问题的弱有效解与它们之间的关系.     

线性空间中集值优化问题弱有效解与向量鞍点

在序线性空间中定义了带广义不等式约束集值优化问题的广义向量Fritz-John鞍点和广义向量Kuhn-Tucker鞍点,建立了二者之间关系.最后,借助广义锥次似凸映射的择一定理,讨论了集值优化问题的弱有效解与它们之间的关系.     

模糊粗糙集的表示定理

通过对偶方式定义了模糊集的上、下近似算子，给出了模糊粗糙集在相应的模糊关系及模糊集的截集下的表示定理，证明了这种模糊粗糙集关于模糊近似空间的上近似恰为其在二元模糊相似关系下导出的广义扩张原理之下的像。证明了Zadeh模糊推理合成规则(CRI)与特定的广义扩张原理具有相同的形式。推理结果也可由此获得，这样可借助广义扩张原理的性质及粗糙集理论研究模糊推理．     

Properties and Relations of Several Operators Based on Covering Rough Sets

The covering rough sets theory is a generalization of traditional rough set theory,and can also describe information with incompleteness and fuzziness in information systems.In this paper,we first provide the definitions of several upper and lower covering approximation operators on the covering approximation space.Then,we study the properties of these operators.Finally,we propose the mutual relations between approximation operators and similar relations of the operator(Ⅰ)based on the covering rough sets.     

基于优势关系粗糙集的驾驶行为研究

在分析驾驶行为影响因素的基础上,提出了用粗糙集理论求解驾驶员的轨迹决策问题的方法.将驾驶员模糊多目标轨迹决策模型看成是一个具有偏好信息的多属性决策问题,用优势关系代替不可分辨关系,并通过优势属性集来推理决策规则,从而确定各预期轨迹点的排序.     

基于粗糙集理论的BRT运营服务水平可拓评价*

BRT运营服务水平的分析与评价对城市快速公共交通系统的规划与管理起着重要的指导作用。传统的评价方法其权重确定虽然简单,但往往受主观因素影响,鉴于此,采用粗糙集理论对指标进行约简得到各个指标重要性和较为客观的权重,结合物元分析法建立指标性能参数的评定模型,利用关联函数进行可拓分析,对快速公交运营服务水平进行可拓综合评价。通过实际算例来说明该方法的合理性和有效性。研究结果表明：基于粗糙集的 BRT运营服务水平可拓综合评价方法,能够对快速公交系统服务水平进行全面正确的综合评价。     

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提出了一种基于粗集理论预处理数据的神经网络交通事件自动检测算法.首先简单介绍T数据挖掘技术中的粗集理论，然后说明了算法的原理、计算步骤以及所用的神经网络模型，最后为检验算法的有效性，时MATLAB编制的仿真程序的生成试验数据做了较充分的仿真试验.试验测试结果表明了此方法的有效性.     

广义复空间形式子流形平均曲率的一个讨论

讨论了广义复空间形式的子流形的内蕴不变量与外蕴不变量之间的关系,利用高斯方程得到了子流形的平均区率这个外蕴不变量与一个内蕴不变量之间的不等式结论,给出了等式成立的充分必要条件.由于此不等式结果对于广义复空间形式的一般子流形均成立,并将此结果应用到广义复空间形式的斜子流形,得到一个推论.     

广义复空间形式子流形平均曲率的一个讨论

讨论了广义复空间形式的子流形的内蕴不变量与外蕴不变量之间的关系,利用高斯方程得到了子流形的平均区率这个外蕴不变量与一个内蕴不变量之间的不等式结论,给出了等式成立的充分必要条件.由于此不等式结果对于广义复空间形式的一般子流形均成立,并将此结果应用到广义复空间形式的斜子流形,得到一个推论.     

粗糙费用多设施选址问题的模型和算法

设施选址在整个物流网络中是一个十分重要的决策问题,它决定了整个物流系统的模式,结构和形状.设施选址方法尤其是多设施选址方法的研究已经成为一个备受人们关注的研究领域.首先介绍了设施选址的重要性. 然后在粗糙环境中根据不同的决策标准,建立了3种不同类型的模型,并设计了一个遗传算法来解决其中1个模型.最后给出了1个数值例子.     

基于粗糙集-BP神经网络客户群特征与服务映射模型研究

针对客户服务项目的不确定性,基于不可分辨关系的粗糙集理论和BP神经网络算法优良的分类映射能力,提出了面向细分客户群的基于粗糙BP神经网络客户群特征与服务项目映射模型。本文将分析客户特征,运用粗糙集理论进行客户特征约简、划分等价关系、建立BP神经网络的初始拓扑结构,运用K-means算法划分客户群。通过引入粗糙集理论,改进BP神经网络算法,加快BP网络收敛的速度和逃离局部极小值点,并利用rosetta软件和Matlab编程实现面向细分客户群的客户特征与服务项目映射模型。