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基于现有关于Vague软集的研究以及Fuzzy集与经典集合之间的关系，定义了Vague软集截集和集合套的概念。进而给出Vague软集的分解定理、表现定理和扩张原理的定义，以及其相关性质的数学证明。由此
把商空间理论推广到直觉模糊集理论中，建立直觉模糊商空间。定义直觉模糊等价关系和直觉模糊距离。建立基于直觉模糊等价关系的商空间基本定理。证明由有序的直觉模糊等价关系簇诱导的直觉模糊商空间构成一个完备半序
针对基本遗传算法收敛速度慢、稳定性差、容易陷入局部最优等缺点，提出了一种扩大交叉规模的自适应遗传算法并用典型测试函数加以仿真研究。通过仿真可以看出，新算法具有搜索精度高、收敛速度快、抗早熟能力强等特点
在Pawlak近似空间中，针对直觉模糊目标集合，假设在信息粒度不变的情况下，试图寻求目标集合更好的近似集。在现有的粗糙直觉模糊集的基础之上，利用直觉模糊粗糙隶属函数，采用分段函数的形式建立直觉模糊集新
粒子群优化聚类算法具有参数简单，收敛快等优势，但也有局部极值问题。为解决此问题，提出一种基于捕食-被捕食的粒子群优化模糊聚类算法且聚类中心采用密度函数初始化。捕食者追逐被捕食者中心，加速收敛，而被捕食
总结出一种Vague集的综合决策规则，它是Vague集的模式识别方法的一个特例。给出该综合决策规则在方案优选中的一个应用实例。
在Fuzzy集和Vague集理论的基础上，根据二元截集下集合套的概念和Vague集的分解定理，得出新的Vague集的表现定理、扩展原理，并且讨论了相关的代数性质，清楚地表现了经典集与Vague集之间的
离散数据集的后缀树构造方法，金振中，黄铮，后缀树是一种被广泛应用的用于对字符串进行索引的树形数据结构，在实践中，被应用于诸如生物信息学，数据压缩，聚类分析和文本编
针对传统概念格处理不完备信息的局限，给出了处理形式背景有缺值现象的概念格扩展模型——近似概念格，在此基础上提出改进的概念格增量构造算法。该算法引入哈希技术和最近父节点的增量计算方法，从加速定位生成元和
通过在软件体系结构层次实施软件重构，能够改善软件的质量、提高软件的易演化性。提出了基于演化信息实施软件体系结构重构的策略，通过分析体系结构的演化历史，采用概念格的方法分析其中构件间的演化依赖关系，从而
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