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函数单向S-粗集生成的F-模型

山东大学学报（理学版） 2008年第8期43卷 77-81,89页

作者：张凌任雪芳龙岩学院数学与计算机科学学院

利用函数单向S-粗集,给出R-函数等价类[u(x)]的f-模型与f-t阶单向动态模型的生成及有关概念,给出F-模型与F-单向动态模型生成及有关概念,提出F-单向动态模型序关系定理及动态分离定理,F-模型的动态特征依赖于属性集α上的属性补充。利... 详细信息

利用函数单向S-粗集,给出R-函数等价类[u(x)]的f-模型与f-t阶单向动态模型的生成及有关概念,给出F-模型与F-单向动态模型生成及有关概念,提出F-单向动态模型序关系定理及动态分离定理,F-模型的动态特征依赖于属性集α上的属性补充。利用这些讨论,给出F-模型生成原理及应用。

关键词：函数单向S-粗集 f-模型 F-模型 F-模型定理单向动态特征

知识的动态推理与识别及知识表达系统的鲁棒性

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知识的动态推理与识别及知识表达系统的鲁棒性

作者：任雪芳山东大学

学位级别：硕士

粗糙集理论作为一种处理不精确知识或数据的表达、学习、归纳的理论方法,由于它在机器学习与知识发现、数据挖掘、决策支持与分析等方面的广泛、成功的应用而成为当前信息科学等领域的研究热点之一.实际系统(例如金融系统、风险投资系... 详细信息

粗糙集理论作为一种处理不精确知识或数据的表达、学习、归纳的理论方法,由于它在机器学习与知识发现、数据挖掘、决策支持与分析等方面的广泛、成功的应用而成为当前信息科学等领域的研究热点之一.实际系统(例如金融系统、风险投资系统、医疗诊断系统等)的各种问题多为动态的,经典的Pawlak粗糙集是一个静态的粗糙集,对于处理动态问题无能为力,S-粗集拓展了Pawlak粗糙集,对元素迁移或属性迁移引起的各种动态问题(如动态数据挖掘、动态知识发现和系统动态粗特性等)的研究提供了理论支持. 元素迁移与属性迁移、元素动态补充与约简是知识表达系统常涉及到的两个动态问题.元素迁移和属性迁移是S-粗集理论中最基本最重要的概念之一,目前关于S-粗集的研究均是基于元素迁移或属性迁移的既成事实上,对于其产生的原因以及对系统的影响的相关研究甚少.知识表达系统是各种信息系统的关键,知识表达系统的元素动态补充和约简的目的是构建一个具有鲁棒性能的知识表达系统,而目前还没有一个比较令人满意的构建原则可循.本文在总结前人工作的基础上主要作了以下工作: 1.分析元素迁移和属性迁移的原因,利用命题逻辑理论,阐述了当外部因素干扰系统时,元素迁移和属性迁移的过程,根据干扰效果把干扰因素分为元素干扰和属性干扰两种类型,给出出元素干扰与系统内部的元素之间的逻辑推理形式;属性干扰与系统内部的属性之间的逻辑推理形式;在此基础上给出知识的逻辑推理形式和S-粗集的逻辑推理形式.这些结果使得人们能够动态掌握系统知识的形态变化,识别潜藏在系统中的未知知识、概念;且可以根据冲突理论积极干扰系统,使系统达到或接近预期的变化.这部分的研究为实现系统的动态预测、动态决策以及动态控制提供了理论依据,是该文的侧重点. 2.提出了成熟度、规则重要度和规则频度比的概念,在这些概念的基础上给出了具有鲁棒性能的知识表达系统的一种构建算法.

关键词： S-粗集元素干扰属性干扰知识表达系统成熟度

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非常态信息系统与逆P-增广矩阵关系

山东大学学报（理学版） 2019年第9期54卷 15-21页

作者：张凌任雪芳龙岩学院数学与信息工程学院

逆P-集合是一个具有动态特征的模型,逆P-增广矩阵是利用逆P-集合改进普通增广矩阵得到的新数学概念。为了讨论方便,定义普通矩阵A是系统的常态,内逆P-增广矩阵■~F与外逆P-增广矩阵■是系统的非常态,接着提出矩阵容度概念,给出容度度量... 详细信息

逆P-集合是一个具有动态特征的模型,逆P-增广矩阵是利用逆P-集合改进普通增广矩阵得到的新数学概念。为了讨论方便,定义普通矩阵A是系统的常态,内逆P-增广矩阵■~F与外逆P-增广矩阵■是系统的非常态,接着提出矩阵容度概念,给出容度度量与矩阵容度定理。基于上述概念,给出系统非常态与内逆P-增广矩阵关系定理,系统非常态与外逆P-增广矩阵关系定理,以及系统非常态的矩阵容度识别准则。最后给出应用与实验验证。

关键词：逆P-集合逆P-增广矩阵矩阵容度容度定理关系定理

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逆P-集合的扰动定理与数据的扰动挖掘

山东大学学报（理学版） 2016年第12期51卷 54-60页

作者：任雪芳张凌龙岩学院信息工程学院福建龙岩364012

逆P-集合是把动态特征引入到有限普通元素集合内提出的,逆P-集合具有动态特征。逆P-集合的动态特征来自集合的元素(属性)迁移,元素迁入使得集合的边界发生扩展扰动,元素迁出使得集合的边界发生收缩扰动。本文基于逆P-集合的概念与结构,... 详细信息

逆P-集合是把动态特征引入到有限普通元素集合内提出的,逆P-集合具有动态特征。逆P-集合的动态特征来自集合的元素(属性)迁移,元素迁入使得集合的边界发生扩展扰动,元素迁出使得集合的边界发生收缩扰动。本文基于逆P-集合的概念与结构,提出内逆P-集合的F-扰动度、外逆P-集合的F-扰动度与逆P-集合的(F,F)-扰动度概念,给出它们的度量,并给出F-扰动定理、F-扰动定理与(F,F)-扰动定理,以及在扰动存在的条件下,逆P-集合、逆P-集合族与有限普通元素集合X的关系。利用这些结果,提出数据的F-扰动挖掘定理、F-扰动挖掘定理与(F,F)-扰动挖掘定理。最后给出基于扰动度的数据挖掘应用。

关键词：逆P-集合边界扰动度扰动定理数据的扰动挖掘定理