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函数S-粗集与投资风险F-规律发现

0引言在投资系统中,设wj是投资资本的运动规律(函数),它是事先给定的.如果投资具有零风险规律,则有wj vi=wj(这里vi=0),投资者能够获得预想的利润.如果风险规律vi≠0(vi1.定义1.5称p(k+1)f是[u]∈D生成规律p(k+1)的f-遗传规律,简称p(k+1)f是p(k+1)的f-遗传规律,而且p(k+1)f=(1-eb)(x(0)(1)-μb)e-bk.(1.6)这里:p(k+1)f是[u]f∈D生成的规律;b,μ是待定的参数;[u]f[u].容易得到:命题1 f-遗传规律p(k+1)f与规律p(k+1)具有相同的规律特征(指数特征).反之亦真.命题2 f-遗传基因规律p*(k+1)f满足p*(k+1)f f(k+1)f.(1.7)命题3 f-遗传规律p(k+1)f与规律p(k+1)满足p(k+1)f p(k+1).(1.8)定理1.1(R-函数等价类生成规律的存在性定理)若[u]是D上的R-函数等价类,[...  (本文共8页) 阅读全文>>

《计算机科学》2010年10期
计算机科学

函数S-粗集,函数粗集与信息系统规律拆分-合成

position principle,Informationi mage embedment,Application1引言本文是文献[1]讨论的继续,因为在文献[1]的8节中,给读者留下了一个伏笔:对Z.Pawlak粗集、S-粗集的再扩展。看三个事实:事实Ⅰ.投资人把资金投放给集团公司D={d1,d2,…,dn},投资人希望得到投资回报(1月~12月)值yi,把yi写成数据点的形式是:(1,y1),(2,y2),…,(12,y12)。这里:yi∈R+,di∈D是D上的第i个子公司,i=1,2,…,n。显然,得到投资回报规律(利润曲线),如图1所示。图1投资回报(利润)分布规律图1只是投资人的一厢情愿,他希望获得的回报(利润)i都能从投资中获取盈利,那么亏本的生意留给谁显然,想这种好事的投资者是幼稚可笑的,是一个非成熟之辈。一个成熟的投资者要想到这样的问题:1°.在什么样的条件下,利润规律w(x)变成w(x)′,w(x)′≤w(x...  (本文共10页) 阅读全文>>

山东大学
山东大学

粗决策规律与粗规律挖掘

本论文针对多属性多目标决策中的不确定现象,利用粗集理论处理不确定性的优势,在文献提出的粗决策的基础上,将S-粗集和函数S-粗集理论渗透其中,对粗决策以及粗决策规律作了较为深入的研究。尤其是从数学结构上,对粗决策理论作了进一步完善,为规律挖掘和规律辨识提供了理论基础。同时,还利用命题逻辑的知识,对决策规律推理和规律挖掘作了研究与讨论。全文共分六章。主要研究内容和创新成果如下:(1)对粗集的研究成果做了详尽的综述。给出了S-粗集,函数S-粗集的基本概念,数学结构以及基本性质。(2)从Pawlak粗集入手,给出了粗决策的概念。Pawlak粗集是一个静态粗集,因此基于它生成的粗决策是一个静态决策,并不能反映管理系统决策的真实面貌。S-粗集改进了Pawlak粗集,体现了集合的动态性,基于它生成的粗决策反映了决策因素的动态变化。对于决策因素集X,利用Pawlak粗集,可生成粗决策(μ′_i,μ″_j).而当决策因素集X是一个S-集合的时候,...  (本文共134页) 本文目录 | 阅读全文>>

《系统工程与电子技术》2005年11期
系统工程与电子技术

函数S-粗集与粗规律挖掘-分离

1引言Z.Pawlak粗集[1]、S-粗集(singular rough sets)[2~15]分别在静态数据挖掘与静态知识发现、动态数据挖掘与动态知识发现中得到了应用。在静态-动态意义下,S-粗集是Z.Pawlak粗集的一般形式,Z.Pawlak粗集是S-粗集的特例。在风险投资分析、金融风暴的预警估计等系统中,人们要事先知道:当系统发生紊乱时,造成系统紊乱的规律是什么?简言之,人们要寻找事先不知道的规律,或规律挖掘。基于实际系统的这一要求,文献[16,17]提出函数S-粗集(func-tion singular rough sets),给出函数S-粗集的结构,函数S-粗集为系统规律挖掘、规律发现的研究提供了理论支持。规律是一个函数,利用Z.Pawlak粗集、S-粗集(单向S-粗集、双向S-粗集)进行规律挖掘遇到了困难,这是因为无论Z.Pawlak粗集或S-粗集都是以α-元素等价类[x]来定义的,不是以α-函数等价类[u(x)]...  (本文共4页) 阅读全文>>

《中国科学(E辑:信息科学)》2008年08期
中国科学(E辑:信息科学)

函数S-粗集与隐藏规律安全-认证

E:200838www.scichina.com info.scichina.comS-,1;S-,[7~16],.Qf Q f-,Qf=((R,F)?(Q′),(R,F)?(Q′))F=?=(3Pawlak(R?(Q),R?(Q))k∈T=(R?(X[u]={u1,u2,...,um}([u]=ui∈[u]ui,,f-[u]3.1.pA=nA Pm f,k∈N+,G B pB,A,:8R E(k),α,β∈N+,n+βQ,R′∈E(k),(r,s)m,(r,s)B.,h()hash,r,s=0.B(r,s),(r,s)BB A,(43)~(50)(57)~(63)函数S-粗集与隐藏规律安全-认证@史开泉$聊城大学数学科学学院!聊城252059;山东大学数学与系统科学学院,济南250100@赵建立$聊城大学数学科学学院!聊城252059函数S-粗集是用具有动态特性的R-函数等价类定义的,函数S-粗集具有动态特性、规律特性与规...  (本文共10页) 阅读全文>>

《山东大学学报(理学版)》2006年02期
山东大学学报(理学版)

函数S-粗集与它生成的F-遗传规律

0引言[1,2]提出函数S-粗集(function singular rough sets),函数S-粗集是S-粗集[3~11]的一般形式,S-粗集是函数S-粗集的特例.函数S-粗集具有两类形式:函数单向S-粗集(function one direction singular rough sets),函数双向S-粗集(function two direction singular rough sets);在一定条件下,函数S-粗集能够退化成函数粗集[1,2],函数S-粗集能够退化成S-粗集[3~12],函数S-粗集能够退化成Z.Pawlak粗集[13].函数S-粗集是以R-函数等价类[1,2]定义的,函数是什么?函数是某一个规律.因此,R-函数等价类与R-规律等价类是两个等价概念.R-函数等价类[u(x)]具有这样的特性:[u(x)]={u(x)1,u(x)2,…u(x)m},α是[u(x)]的属性集,α={1α,2α,…αλ}...  (本文共7页) 阅读全文>>