半群中粗理想的性质

基于半群中的粗糙子半群、粗糙左理想、粗糙右理想、粗糙双侧理想、粗糙双理想的概念,集合了上近似、下近似满足单调性,根据半群上关于同余关系的单个特殊子集(如子半群,理想)的性质,讨论了两个子集之积的一些性质,并给出了这些结论的严格证明,进一步补充和完善了半群中的粗糙集理论。     

软代数的同余区间

本文将软代数F的同余理想加以推广,给出了软代数同余区间的概念．讨论了同余区间的性质,给出了同余区间的一些判定方法．     

右π—逆半群的最小群同余

本文具体给出了右逆半群的最小群同余的最简表达形式.     

关于Fuzzy商群定义的一点注记

Fuzzy商群是Fuzzy群论的一个重要概念。本文对现有文献中的两种Fuzzy商群的定义进行了比较和分析，还讨论了Fuzzy商群的若干性质。提出了一种较直观又便于操作的Fuzzy商群的定义，并且研究了它的结构问题。     

半群上若干同余的泛性刻划

本文给出了半群上的最小右零半群同余,最小半格同余,最小群同余的泛性刻划     

L-Fuzzy拓扑子群与L-Fuzzy拓扑商群

本文首先给出了L-fuzzy拓扑群的一个特征刻划,并以此证明了L-fuzzy拓扑群的拓扑子空间形成一个L-fuzzy拓扑群。其次,由L-fuzzy映射的连续性直接研究了L-fuzzy拓扑商群。     

求解复杂旅行商问题的混合粒子群算法

针对粒子群算法在解决组合优化时存在早熟和易陷入局部最优的问题,提出一种求解旅行商问题( TSP)的混合 粒子群算法。将粒子群算法与遗传算法结合,引入遗传算法中的交叉和变异操作,通过个体极值和群体极值的交叉以及 粒子自身变异的方式增加种群的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,新的混合 粒子群算法在解决TSP问题时具有较好的收敛性及优化效果。     

模糊粗糙子环及其同态

提出了环中的模糊粗糙子环的概念;从模糊集的截集的角度出发,证明了环中的模糊子环的粗糙集是模糊子环,并讨论了其同态问题.     

π-正则半群的最小群同余

借助于一种关系R,利用幂等元方法给出了π-正则半群的一个最小群同余.     

基于条件粗糙熵的知识相对约简算法

本文提出了信息系统中两个互不相交属性集之间的条件粗糙熵的概念,得到了在知识约简中条件粗糙熵的变化规律是单调递减的,以此得到了知识约简过程中启发式搜索的条件,同时用知识的条件粗糙熵定义了属性的相对重要性.在此基础上提出了一种新的基于条件粗糙熵的知识相对约简算法CREBARK。该算法的时间复杂度为O(|C|3|U|2)。通过实例分析,表明该算法是有效的。     

浅谈领导班子的集体情商建设

提高领导班子的工作绩效 ,是领导班子建设的永恒主题 ,而领导班子“集体情商”的高低 ,在很大程度上决定领导班子工作效能的发挥。加强领导班子的“集体情商”建设 ,必须着眼于“一把手”的情商建设 ,并在班子成员的性格、思想、品德和党性修养上下功夫     

模糊粗糙集的分解定理

根据模糊粗糙集(FR集)中上下近似都是模糊集合的构造性质,利用模糊集不同截集定义和分解定理,给出了模糊粗糙集(FR集)截集定义和相应的分解定理,并证明了模糊粗糙集(FR集)集的分解定理,分解定理揭示了模糊粗糙集和普通集之间的关系,在理论和应用中发挥着重要的作用。     

决策风险最小化属性约简

三支决策是由Yao等人基于决策粗糙集理论模型,进一步结合决策情景而提出的一种决策理论。它成功地为粗糙集的正域、负域和边界域合理地赋予了语义解释,分别对应实际决策中的接受、拒绝和延迟决策。三支决策理论自提出以来,随即得到诸多学者关注并对其进行了完善和拓展,其已在多领域得到广泛应用。详细介绍三支决策的背景及基本理论模型,总结国内外关于三支决策的研究现状及进展,最后对三支决策未来研究方向进行了展望。     

Leibniz仿射群若干性质的讨论

首先引入了Leibniz仿射群的概念;然后给出了G-仿射群是Leibniz仿射群的一个充要条件,得到了Leibniz仿射群上Leibniz张量和Leibniz括号的具体表达式;最后得到了Leibniz仿射群及其子流形与Leibniz左作用的相关性质.     

灰色信息系统中的优势粗糙集模型

文章将一种新的优势关系引入到区间集灰色信息系统中,定义了对象灰度与对象确定度、整体灰度与整体确定度等概念,建立了基于优势关系的粗糙集模型,由此得出一系列相关性质与定理,最后用一实例进行了说明。     

BCK代数的商代数

利用BCK代数X的理想A对X做了一种等价分类,从而得到了X的商代数X／A．     

粗糙集的模糊性

在研究粗糙集概念的基础上,结合模糊集的最近普通集和最远普通集两个方面,利用距离函数 lp(A,B) 、 D(A, B) 和粗糙隶属函数,得到了粗糙集的一种新的模糊度计算方法,证明了模糊度的一些重要性质。该方法在理论和应用中发挥着重要作用。