1. 设 µ 是环R 上的有限可加测度, 即 µ 是R 上的非负值集函数满足 µ(∅) = 0 和有限可加性. 证明若 µ 满足次可数可加性, 则 µ 是F 上的测度

６．１ 问题的提出 ６．2 凸集 ６．3 一般提法和几何意义 ６．4 单纯形法理论基础 ６．5 单纯形法和单纯形表格 ６．６ 改善的单纯形法表格 ６．７ 二阶段法与大M法 ６．8 退化情形及其他 ６．9 对偶原理 ６．10 对偶单纯形法

教学目的 本节将考察欧氏空间上的可测函数和连续函数关系. 本节将 证明重要的 Lusin 定理, 它表明 Lebesgue 可测函数可以用性质较好连续函数 逼近. 这个结果在有些情况下是很有用的. 本节要点 一方面, L 可测集上的连续函数是可测的, 另一方面, Lusin 定 理表明, Lebesgue 可测函数可以用连续函数逼近. Lusin 定理有两个等价形 式. 另外, 作为准备定理的 Tietze 扩张定理本身也是一个很有用的结果

7.1 半群和独异点 7.2 群与阿贝尔群 7.3 子群 7.4 陪集和拉格朗日定理 7.5 正规子群 7.6 同态和同构 7.7 循环群 7.8 置换群 7.9 环与域

1.1 命题及联结词 1.2 命题公式与翻译 1.3 真值表和等价公式 1.4 重言式 1.5 范式 1.6 全功能联结词集 1.7 对偶式与蕴含式 1.8 命题逻辑的推理理论

提出了一种运用模糊集理论中的隶属函数确定“正常应激水平”的范围的方法.采用不同的问卷手段可以获得必要的数据，即被试在某种应激条件下感受到的应激状态水平.还给出了可供参考的正常应激水平范围的边界点

1. 设 µ 是环R 上的有限可加测度, 即 µ 是R 上的非负值集函数满足 µ(∅) = 0 和有限可加性. 证明若 µ 满足次可数可加性, 则 µ 是F 上的测度

针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究.应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化.数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高

工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果