粗规律F-分解与规律识别

函数S-粗集具有规律特性、动态特性;利用函数S-粗集和基于函数S-粗集的粗规律生成方法,给出f-分解规律,F-分解粗规律,属性f-扰动度,属性F-下扰动度,属性F-上扰动度等概念;利用这些概念,提出规律f-分解定理,属性f-扰动度定理,粗规律F-扰动度定理,给出粗规律F-分解识别的基本原理,并给出应用实例。

■-生成规律与系统规律识别

一个系统(控制系统、通讯系统)没有受到某个规律的干扰(或攻击),则系统处于稳定运动状态或者按预定的规律运动。未知规律进入到系统中,对系统进行干扰,使得系统的运动规律紊乱。利用函数单向S-粗集对偶(dual of function one direction singular rough sets),给出系统中■-生成规律的概念,给出■-生成规律的生成模型和对系统规律的识别。函数单向S-粗集对偶是识别系统中存在干扰规律,识别系统规律的一个新的理论与方法。

知识的规律生成及其识别

知识具有特征值,特征值可以生成规律。文章利用S-粗集给出知识规律生成的概念,f-知识规律的概念,并给出知识规律之间的关系和f-扰动规律识别准则。

■-风险属性入侵与承灾规律识别

针对公共突发事件的动态性、不确定性和危害性,利用单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)给出承灾类、承灾量、■-承灾损失、■-承灾度、■-承灾损失规律、■-承灾度规律的概念,利用这些概念提出了■-承灾损失与■-承灾度关系定理,■-承灾损失规律与■-承灾度规律关系定理,■-风险属性入侵规律分辨定理,■-承灾度规律识别准则与应用。单向S-粗集是应急管理理论与方法研究中的一个新的有效的数学工具。