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This paper studies business cycle patterns in UK sectoral output. It analyzes the distinction between white noise processes and their non-white noise counterparts in the frequency domain and further e...
We consider a long-term optimal investment problem where an investor tries to minimize the probability of falling below a target growth rate. From a mathematical viewpoint, this is a large deviation c...
The current paper answers an open question of [5].We say that a countable modelMcharacterizes an infinite cardinal , if the Scott sentence ofMhas a model in cardinality , but no models in cardinalit...
在函数双向S-粗集生成的P-粗积分的基础上提出了函数双向S-粗集的精度与粗糙度的概念,讨论了函数双向S-粗集的精度与粗糙度的一系列特性,并得到函数双向S-粗集的可分辨准则与函数双向S-粗集的筛选剩余定理。
P-集合(packet sets)是一个集合对, 它由内P-集合(internal packet sets)与外P-集合(outer packet sets)共同构成, P-集合具有动态特性。利用P-集合,给出数据集合,数据集合,F-数据集合与(,F)-数据集合概念;提出-数据集定理, F-数据集定理, (,F)-数据带定理,数据集合恢复定理, (,F)-数据辨识定理,给出辨识准则。 利用这些结...
粗积分的动态特征     函数S-粗集  动态特征  积分链  积分环       2009/12/23
基于函数S粗集和F粗积分,本文研究粗积分的动态特征,定义粗积分链和粗积分环的概念,给出上积分链,下积分链定理,粗积分链定理,以及积分链的存在性定理,讨论了积分链的可闭条件,得到积分环定理,粗积分环定理。另外还对积分链与积分环的一些特征进行讨论,给出中值定理在粗积分链中的应用结果。
Ω-滤子的一个等价刻画     完备剩余格  模糊集  Ω-滤子       2009/11/25
对滤子公理进行重新解释,给出了文献[1]引入的Ω-滤子的一个等价刻画。
以函数单向S-粗集的上、下近似生成的函数为基础,提出了粗区域的概念,进而提出基于函数单向S-粗集的二重粗积分的概念,研究其性质得出了二重粗积分是普通二重积分、一元粗积分的推广。而且由于它具有双向动态特性,为研究能量输出状态变化等实际问题提供了一个有效的工具。
本文给出环上模糊子集的和,差,积运算,并且利用和,差,积运算性质,推导出反模糊子环的等价条件及其性质,提出反模糊理想的概念并研究了其性质。
LF拓扑空间的Dα-导集     LF拓扑学  Dα-闭集  Dα-导集  Dα-聚点       2009/11/25
在L-fuzzy拓扑空间中,利用Dα-闭集定义了Dα-导集,系统地讨论它的基本性质。
P-集合     普通集合  P-集合  集成知识  知识过滤  应用       2009/11/25
利用普通集合, 提出包集合(简称P-集合), P-集合是由内P-集合X与外P-集合XF共同构成。 并给出P-集合的结构和P-集合与普通集合的关系, P-集合具有动态特性。 在静态-动态意义下, 普通集合是P-集合的特例, P-集合是普通集合的一般形式, 然后提出P-集合的内P-分解定理与外P-分解定理, 利用P-集合, 给出集成知识与它的结构, 最后给出P-集合在动态知识发现中的应用。
P-粗积分是由函数双向S-粗集生成的一个积分对,它是F-粗积分与-粗积分的推广。当有属性迁出同时又有属性迁入系统时,P-粗积分发生变化,就具有了一系列动态特性。并且在不同的迁移族不断作用下生成P-粗积分链、P-粗积分环及P-粗积分环链。
利用函数单向S-粗集, 给出R-函数等价类[u(x)]的f-模型与f-t阶单向动态模型的生成及有关概念, 给出F-模型与F-单向动态模型生成及有关概念, 提出F-单向动态模型序关系定理及动态分离定理, F-模型的动态特征依赖于属性集α上的属性补充。利用这些讨论, 给出F-模型生成原理及应用。
利用S-粗集,给出粗数据的概念,粗数据具有动态特性;给出粗数据规律生成;提出粗数据规律生成定理,粗数据规律还原定理;给出粗数据规律识别准则与可分辨定理;给出粗数据规律的应用。
利用单向S-粗集,给出知识堆垒及它生成的知识垛的概念,知识垛具有动态特性,给出粗知识垛的生成,提出粗知识垛生成原理及还原定理,提出粗知识垛分辨尺度及识别准则与识别定理,并给出应用。

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