多粒度覆盖粗糙直觉模糊集模型

多粒度粗糙集是粗糙集模型在多粒度及分布式环境中的一种重要拓展形式,而覆盖粗糙直觉模糊集是处理不确定性问题的一种有效方法.为了更有效的处理不确定性问题,将多粒度粗糙集与覆盖粗糙直觉模糊集结合,建立了多粒度覆盖粗糙直觉模糊集模型,并给出了该模型下的一些性质;同时提出了多粒度覆盖粗糙直觉模糊集的模糊度的概念,讨论了其不确定性度量;最后给出了算例.

经济责任审计在现代风险导向审计中的应用

领导干部经济责任审计是利用各种审计技术方法得出审计结论的过程。在审计资源有限与审计任务重的矛盾中，如何充分革新审计方法以提高审计效率、节约审计成本、降低审计风险成为一个迫在眉睫的问题。本文就经济责任审计在现代风险导向审计中的应用进行探讨。

光谱法鉴别油茶籽油的真伪

采用紫外光谱法、荧光光谱法、表面增强拉曼光谱对油茶籽油、掺玉米油油茶籽油等进行分析测试。结果表明,紫外光谱法对油茶籽油的掺假比较难以鉴别,荧光光谱法能够一定程度上对掺假油茶籽油进行鉴别;不同掺假比例的油茶籽油与纯油茶籽油的表面增强拉曼光谱可明显区分,且掺假比例越大,掺假样品与纯油茶籽油的鉴别效果越好,因此表面增强拉曼光谱可作为一种简单、可靠的方法用于鉴别油茶籽油。

基于限制容差关系变精度的β多粒度粗糙集

由于容差关系要求相对比较宽松,所以建立基于限制容差关系变精度的β多粒度粗糙集模型,并讨论它们的性质.最后,通过例子说明此模型在一定程度上提高了近似精度.