启发式的属性值约简在隐形眼镜诊断中的应用

根据粗糙集理论,讨论属性值的约简方法。属性值约简是在属性约简的基础上,对决策表中的每一条记录去掉冗余属性值,从而构成一个最小的决策规则集。重点根据启发式值约简方法,对隐形眼镜数据进行分析,为后序的数据分析减少冗余信息。     

达州市争创优秀旅游城市的战略研究

创优过程是旅游产业地位显著增强的过程,也是城市形象明显提高的过程。依照全国优秀旅游城市评价标准,结合达州市的基本旅游情况,运用特尔非法进行模拟打分。在评价结果基础上,找出差距,提出达州创优的具体策略。     

汉诺塔的动态演示程序

在程序设计中,递归算法一直是教学的难点,为帮助学生对递归调用有深刻的理解,特制作汉诺塔动态演示程序,从而把复杂的教学问题变为直观,生动的动画教学,以提高教学效果.     

基于递归图的一类自仿集的Hausdorff维数

研究一类具有重叠结构的自仿集的Hausdorff维数.首先借助辅助迭代函数系统重构自仿集,然后建立递归图,给出自仿集Hausdorff维数的算法,并用康托集习全证了该算法的有效性.     

一种多方参与方案评价的模糊软集决策方法

针对多方参与、评价指标有差异且存在模糊性的方案优选问题,提出一种基于模糊软集的决策方法。首先,在各方评价信息的基础上,应用模糊软集的"与"算子获得满足决策者对参数要求的决策信息,并用综合约简模糊软集表达;在此基础上,提出一种应用3种不同决策规则的方法来获得相应的最满意候选方案;最后,给出具体的决策过程,并通过数值算例验证该方法的可行性和有效性。     

M和-合成对策的稳定集

《M 和-合成对策的 Banzhaf-Coleman 势指标》一文研究了 M 和-合成对策的Banzhaf-Coleman 势指标,本文进一步研究了 M 和-合成对策的另一种解——稳定集.     

和─合成模糊对策的模糊稳定集

《和─合成模糊对策的模糊核》［１］建立了和一合成模糊对策模型，并研究了这一模型的模糊核。本文定义了和一合成模糊对策的模糊稳定集，并进一步研究了这种对策的模糊稳定集与子对策模糊稳定集的关系。     

基于统计与联系度的粗糙集模型及其应用

针对连续性和不完整的数据集没有属性约简理论的问题,结合统计的聚类分析方法和集对分析的联系度,提出了一种基于统计和联系度的粗糙集模型,它能对连续性和不完整的数据集进行属性约简.     

若干笛卡尔乘积图的平衡指标集

研究了完全图与一些基本图的笛卡尔乘积图的平衡指标集,得到了Km×Pn、Km×Cn、Km×Kn、Kt×Km,n的平衡指标集的准确值．     

基于粗糙集理论构建心理疾病简单自诊系统

本文讨论的是粗糙集理论的实际应用问题,在了解心理疾病诊断规则的基础上,利用粗糙集方法建立了属性约简模型,并着重讨论了基于区分矩阵的约简算法。