硕士学位论文基于粗糙集的研究

刘明亮1 吴跃民1 杨明2

（1.湖南万源评估咨询有限公司，长沙，410011；2.武汉大学资源与环境科学学院，武汉，430079）

摘要：本文介绍和分析了两种非经典数学方法云理论和粗糙集理论，通过对这两个方法进行比较和结合，建立了以云理论和粗糙集理论相结合为基础的土地适宜性评价模型，并在此基础上进行了实例的研究和应用。

关键词：粗糙集理论；云理论；数据挖掘；土地适宜性评价

土地适宜性评价是针对某种特定土地利用类型的适宜性及适宜程度的评价。它是土地合理利用的重要内容，通过其对地区全部土地资源的研究，为土地利用总体规划工作中的人地平衡、用地布局与土地结构调整、土地开发利用等工作提供了科学依据。因此，对土地适宜性进行正确的评价，对适宜级别做出合理划分是进行规划决策的首要任务之一，而评价方法作为获取正确评价结果的途径就显得尤为重要。

传统的评价方法，如极限条件法、回归分析法、经验指数和法、层次分析法等，由于其评价方法过于简单，在一定程度上不能客观全面地反应实际情况。随着智能化技术的不断发展与完善，评价方法也由传统的简单的数值方法向智能化发展。由于土地适宜程度本身的不确定性，用处理大量的不确定性数据的挖掘技术显得更有优势。

1 粗糙集理论与云理论的特点

粗糙集理论是一种刻画不完整性和不确定性的数学工具，能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。它能够完全从已有的数据中有效地发现关联规则，它可支持知识获取的多个步骤，如数据预处理、数据约简、规则生成、数据依赖关系获取等。云理论是在传统模糊集理论和概率统计的基础上提出的定性定量转换模型，用期望值Ex、熵En和超熵He表征定性概念，是以研究定性定量间的不确定性转换为基础的系统。作为处理不确定性问题的一种新理论，它可协助数据的离散化，规则的推理，使得该方法更趋近于人类的思维领域，为更好地向人工智能发展打下基础。

云理论和粗糙集理论在处理不确定性和不精确性问题方面都推广了经典集合论，它们都可以用来描述知识的不精确性和不完全性，但它们的出发点和侧重点不同，云理论结合了模糊性和随机性，而粗糙集通过上近似集、下近似集来刻画不可分辨性。粗糙集不需要任何预备的额外的有关数据信息，在推导关联规则方面，有其特有的优势；而云理论处理不确定信息的方法需要一些数据的附加信息或先验知识，但提供了定性定量转换的方法。虽然云理论和粗糙集理论特点不同，但它们之间有着密切的联系，在研究不确定性数据方面，有很强的互补性。把云理论方法引入到粗糙集方法中，对粗糙集的结构化的模型进行改进，不仅可提高发现算法的效率，还可提高系统模型的鲁棒性。土地适宜性是一个定性的概念，利用粗糙集理论和云理论相结合建立土地适宜性评价模型，可以互相补充，取长补短，为土地适宜性评定的客观性提供可能性。

2 基于云理论和粗糙集评价模型的建立

云理论与粗糙集方法相结合是将基于云理论的定量到定性的转换方法作为粗糙集方法的预处理手段，把定量数据转换为定性数据，或把定性数据转换为不同概念层次的新的定性数据，然后应用粗糙集方法发现分类决策知识，最后运用云理论的不确定性推理方法应用这些知识，即根据新的定量或定性条件数据推理出定量或者定性结果，从而表达和传递知识和推理的不确定性。就具体模型建立而言，首先根据原始数据制成初始决策表，对每个条件属性，查看它是否为离散属性，若是，则进行离散化处理，直至整个决策表全部转化为离散数据为止，据此制成最终决策表。在此决策表的基础上，利用粗糙集方法发现关联规则并计算属性重要性，得到关联规则，最后用基于云理论的推理方法得出定性的推理结果。整个模型如图1所示。

图1 评价模型图

其中，基于云理论规则推理的详细过程，如图2 所示。

决策表的建立

收集影响土地适宜性的数据，如坡度、质地、有机质含量，厚度等等，进行原始数据的采样和整理，并根据土地适宜性评价的目的（如宜林宜牧等）做成信息决策表。

数据预处理

在很多情况下，所得到待处理的信息表并不是一个完备的信息表，表中的某些属性值是被遗漏的。对于这种情况，可通过将空缺属性值赋予特殊值来处理，以区别于其他属性值。

图2 云理论推理

数据离散化

用云模型模拟人类的思维划分属性空间。每一个属性看作一个语言变量（或多个语言变量的组合）。对于每一个语言变量，定义几个语言值，相邻的语言值间允许有重叠，表达语言值的云可以由用户交互地给定。设对于一个数字型属性给定云A1 （Ex1，En1，He1），A2 （Ex2，En2，He2），……，An （Exn，Enn，Hen），作为语言项，将任一属性值 x输入到云发生器 CG1，CG2，……，CGn，得到输出值 μ1，μ2，……，μn，即属性值 μ 与A1，A2，……，An的隶属度，检索出最大隶属度μi，则x分配给Ai。如果两个隶属度μi和μj，均等于最大值，则 x 随机地分配给 Ai或 Aj。

决策表属性约简

基于粗糙集理论的知识获取，通过采用决策表可辨识矩阵和可辨识函数的属性约简算法对原始决策表约简，包括属性约简和属性值约简。

令S＝＜U，R，V，f＞是一个决策表系统，R＝P∪ D 是属性集合，子集 P＝｛ai ｜i＝1，…，m｝ 和 D＝｛d｝ 分别为条件属性集和决策属性集，U＝｛x1，x2，…，xn｝ 是论域，ai （xj）是样本 xj在属性ai 上的取值。CD （i，j）表示可辨识矩阵中第 i 行 j 列的元素，则可辨识矩阵CD 定义为： ｛ak ｜ ak∈ P ∧ak （xi）≠ ak （xj）｝，d （xi）≠ d （xj）；

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

其中 i，j＝1，…，n。

根据可辨识矩阵的定义可知，当两个样本（实例）的决策属性取值相同时，它们所对应的可辨识矩阵取值为0；当两个样本的决策属性不同而且可以通过某些条件属性的取值不同加以区分时，它们所对应的可辨识矩阵元素的取值为这两个样本属性值不同的条件属性集合，即可以区分这两个样本的条件属性集合；当两个样本发生冲突时，即所有的条件属性取值相同而决策属性的取值不同时，则它们所对应的可辨识矩阵中的元素取值为空。

计算属性权重

对于属性集C导处的分类的属性子集B′⊆B的重要性，可用两者依赖程度的差来度量，即：

rB （C）－rB－B′（C）

这表示当从集合 B 中去掉某些属性子集B′对象分类时，分类 U/C 的正域受到怎样的影响。

其中，rB （C）＝card （posp （Q））/card （U）

是知识依赖性的度量，其中 card 表示集合的基数：

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称为Q的P正域，对于 U/P 的分类，U/Q 的正域是论域中所有通过分类 U/P 表达的知识能够确定地化入 U/Q 类的对象集合。

基于值约简的决策规则最小化的提取

基于值约简的决策规则的提取是建立在决策表值约简的基础上进行的。假设决策表有三个条件属性 a、b、c，一个决策属性 d。通过对［x］a、［x］b、［x］c、［x］d，进行属性值约简，在规则最小化的原则下，计算得出最小决策规则。

基于云理论的规则推理

基于云理论的不确定性推理按规则的条数分为单规则和多规则推理，每一条规则又可以根据规则前件的条数分为单条件规则和多条件规则。土地适宜性评价只要求得到定性的推理结果，所以本模型通过计算属性重要性来解决。首先激活一个实例的几条规则，得到各个规则的隶属度的云滴，拟合成虚拟云，该虚拟云的期望值即为结果，最后根据最大隶属度的选择选取定性结果。

根据以上理论设计的土地适用性评价系统如图3 所示。菜单是关于常用理论的基本方法，右侧的一系列步骤是关于组建数学模型的实现方法。中间的坐标界面用来显示图形结果。

图3 评价系统界面

3 应用实例

琼海市地处海南省东部。东临南海，北靠文昌，西接屯昌，南与万宁县交界。琼海市有着优越的农业自然条件、丰富的旅游资源，但全市存在工业底子薄、矿产资源贫乏、能源短缺、科技水平较低以及建设资金不足等制约因素。土地适宜性评价的主要任务是在收集土壤、地形、水利、气候等资料的基础上，对评价范围内的所有土地进行适宜性评价，找出不适宜现状用途的土地，并给出指定用途的适宜性土地的等级。

收集资料、整理数据

收集所有有关琼海市土地适宜性评价的数据，5个条件属性和1个决策属性，根据原有的单元划分9311个实例。表1是其中一实例的决策表的一部分。

表1 决策表示例

其中，Yjz 表示土壤有机质含量，Hd 表示土壤厚度，Zd 表示土壤质地条件属性，Sl表示水利条件属性，S_c 表示宜水产养殖地类决策属性。

数据预处理

因为本实例中所得到的初始数据并没有缺失，无需对初始决策表进行预处理，故可以省略这一步，所以得到的最终决策表同表1。

数据离散化

对决策表中的每个属性，依次进行以下步骤，分别得到离散结果。

计算属性的数据分布函数

对属性 i 定义域中的每一个可能取值，计算得到属性 i 的数据分布函数gi （x）；图4是属性厚度（Hd）的数据分布函数的图。

图4 属性数据分布图

计算单个云模型的数据分布函数

寻找数据分布函数 gi （x）的波峰所在的位置，将其属性定义为云的重心位置，然后计算用于拟合 gi （x）的云模型，云模型函数 fi （x）计算如图5 所示。

图5 云模型分布

该图是寻找第二波峰位置时，所拟合的基于云的数据分布函数（红色实线）。云模型参数为：

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离散化

通过上一步得到的归纳并了解概念云后，对于每个需要离散化的属性值，一一计算出对于每个概念云的隶属度，选取其最大值为离散化的结果，表2 是离散化结果的一部分。

表2 属性离散结果

属性约简

求出布尔函数表达式，用布尔函数极小化算法计算约简结果。将布尔函数转化为二进制区分矩阵，对二进制区分矩阵实行简化算法，得到决策表的约简结果，如表3所示。

表3 属性化简结果

计算属性权重

根据条件属性对决策属性的分类产生的影响，计算每个条件属性对决策结果产生的重要性及系数，如表4所示。（这个度量是根据论域中的样例来得到的，不依赖于人的先验知识。）

表4 属性权重结果

决策推理

根据云理论多条件多规则推理方法，对原有数据参照最小规则进行推理，得到最终的等级划分结果，如图6 所示。

图6 等级划分结果

4 结论

利用上述模型，首先应该尽可能多地收集对土地适宜性问题有影响的因素，运用云理论进行连续数据的离散化之后，可以根据属性重要性确定的方法来筛选评价因素，在此基础之上，运用粗糙集方法获取评价规则。另外应注意的是土地多宜性问题，在土地适宜性评价中，对于每一种土地用途，都要分别确定它的等级，这区别于粗糙集一般的信息处理过程中，把几个不同的决策属性归并为一个决策属性集的综合决策。

应用结果表明，云模型汲取了自然语言的优点，突破了已有方法的局限，能够把模糊性和随机性有机地综合在一起，在空间数据挖掘中构成定性和定量相互间的映射，发现的知识具有可靠性。粗糙集理论对模糊和不完全知识的处理比较出色，但其对原始模糊数据的处理能力比较弱，而基于云模型的定性定量转换方法作为粗糙集的预处理是比较合适的。二者相结合的方法应用于土地适宜性评价可以集两种理论之所长，更具优势地解决对其定性评价的实际问题。

参考文献

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（专业办学优势） ●智能信息处理○主要研究内容：智能规划与自动推理、约束程序、智能决策支持系统等研究领域的科学研究与软件开发工作。○主要成果：研究成果居国内领先地位。有教师12人，其中教授（博士生导师）3人，两人获教育部“新世纪优秀人才支持计划”支持，不间断地承担过近20项国家自然科学基金课题，在研国家和省部级课题4项、横向软件开发项目4项。承担《人工智能原理》等研究生课程和《离散数学》等本科生课程，其中《离散数学》为国家精品课程。●软件形式化○主要研究内容：软件形式化方法、语义网、程序分析技术、各种程序设计语言与实现技术、移动代码安全、并发语义、软件检查等。○主要成果：承担并完成了国家自然科学基金项目4项、教育部博士点基金1项、省部级项目2项、协作项目3项、省级校级教改项目3项、发表学术论文70余篇、编著学术著作13部。承担研究生课程《形式语义学》、《程序分析》，本科生课程《编译原理(双语)》、《高级语言程序设计》和《C#程序设计(双语)》。《编译原理(双语)》课程被评为吉林大学精品课、吉林省精品课程和教育部-微软精品课程，获得三项省级奖励。由博士生导师张长海教授主讲的《高级语言程序设计》被评为国家级精品课。●软件工程○主要研究内容：组件技术和软件复用技术、基于软件体系结构的软件开发方法、软件维护和软件设计改进方法、软件演化方法和软件自动化技术、软件重构方法和技术、软件测试、面向方面的编程技术、基于移动代理的软件开发方法、软件工程环境和软件开发辅助工具等。○主要成果：研究组成员完成国家重点攻关项目和国家自然科学基金项目4项，在国内核心刊物或国际会议上发表论文50余篇。●数据库与web智能○主要研究内容：数据库理论、机器学习、数据挖掘与Web挖掘、网络搜索引擎。○主要成果：完成国家自然科学基金项目“基于Petri网的主动型面向对象数据库管理系统(1997-1999)”、吉林省科技发展计划项目“第二代网络搜索引擎的研制(2000-2003)”。承担国家自然科学基金项目“具有增量性质的移动式主题爬行系统(2004-2006)”。在国际会议和《软件学报》等核心刊物上发表论文40余篇，其中被三大检索结构检索论文9篇，出版教材和学术专著4部。获得国家级和部委级奖励5项。●数据库与智能网络○主要研究内容：面向高维、海量数据的智能处理理论，数据挖掘基础理论与应用，Internet组播路由技术，并行程序设计，并行工程与工程数据库系统，计算机支持协同工作与设计。○主要成果：承担国家攻关项目2项，国家863计划项目1项，国家自然科学基金项目5项，省部级及其它科研项目几十项。获国家科技进步二等奖1项，机械工业部科技进步一等奖1项，及多项省部级其它奖项。又在各种国内外刊物上发表数十篇的论文。 ●知识工程与专家系统○主要研究内容：不确定性推理方法与技术；多专家系统协作技术；贝叶斯网推理和学习；异构知识表示的相互转换；知识库求精和知识库一致性检测等。○主要成果：承担多项国家863项目，利用包括专家系统等多种技术开展面向农业信息化领域应用研究，开发了二十多个农业实用ES，并持续进行了大规模推广应用。97至04年，增收节支约亿元。研究工作先后获吉林省科技进步一等奖和二等奖各1项、长春市科技进步一等奖1项。●DAI、MAS、智能Agent和移动Agent○主要研究内容：DAI与多Agent系统主要包括：复杂任务求解方法；Agent感知方法；Agent规划方法；DAI规划识别、生成、优化方法；Agent派生与回收、动态组装方法；动态DAI体系结构模型。面向Agent程序设计主要包括：智能Agent体系结构、逻辑理论、程序设计方法和语言及多Agent协商方法。移动Agent技术主要包括: 移动Agent系统体系结构、理论模型、迁移规划、通信和安全。○主要成果：自1984年开始，完成国家863和自然科学基金项目10项，发表论文50余篇。提出了基于BDI组件式智能Agent模板结构模型。提出了扩展合同网协商模型ECNNM。提出了支持Agent通信和协商有分支时序结构的一阶多模态逻辑。提出基于模板模型、扩展BDI逻辑、支持多Agent协商模型ECNNM的Agent程序设计语言NOAPL。基于上述成果研制了“开放、自适应、分布式多Agent协作系统工具COT”，用COT开发了多ES石油测井解释系统。还提出了移动Agent系统模板结构、基于环境演算的移动Agent系统形式化模型、迁移规划模型、可靠性通信模型和通信性能优化模型，面向网络管理的安全模型和基于博弈论的电子商务虚拟市场模型，并将移动Agent技术应用于网络管理和电子商务领域。●时空信息表示和推理○主要研究内容：时间和空间是人类永恒的话题，时空推理在人工智能等领域中占据重要地位。该院的时空推理研究始自1996年，覆盖了很多研究方面，并应用到地理信息系统、精准农业等领域。研究内容主要包括：时空逻辑、时空代数、时空本体、时空数据挖掘、时空数据库、移动对象数据库等。获得了基金资助包括自然科学基金重大项目子课题1项、自然科学基金面上项目3项，省科技发展计划项目4项等。○主要成果：对区域连接演算进行了混合维扩展，并应用于定性空间遮蔽关系表示；提出了处理时空信息的不确定性、模糊性和粒度模型，并分别应用于GIS、空间数据挖掘和时空数据库；处理综合时空信息的模型；定性空间查询语言和时空查询语言；改进的公路网移动对象模型；栅格数据模型下模糊区域的拓扑关系分析。基于上述研究，独立开发了支持时空推理的组件式地理信息系统CGIS和多个农业应用系统，使测土施肥真正成为可能。共发表核心期刊以上论文60余篇，SCI索引7篇，EI索引15篇。●基于粗糙集和格机的数据挖掘○主要研究内容：传统的数据分析手段难以应付越来越多的数据。为使人们能理解并有效地使用这些数据，以数据挖掘为研究背景，该院展开了以基于格机和粗糙集的数据挖掘理论与方法为主的研究，主要研究内容包括：对当时的格机理论、方法进行深入研究，重点研究格机的标注与其分类特性；研究增量式格机的标注与其分类特性，给出增量式格机的严格形式化定义；面向文本等非结构化数据，研究基于格机理论的数据约简方法和分类方法。研究粗糙集理论公理组的极小化问题；研究基于粗糙集理论的属性约简方法和数据约简方法；研究基于格机理论和粗糙集理论的数据挖掘方法。○主要成果：学院在基于格机和粗糙集的数据挖掘理论与方法上取得了一定的成果。扩展了格机的等标注的思想，提出了交集标注的概念，用以解决多类别决策问题；将上述思想并应用于文本数据的多类别决策问题，取得了较好的效果；去除了粗糙集公理组中隐含着的冗余性, 得到了更为精练的两组粗糙集公理, 并证明了它们的可靠性; 定义了极小粗糙集公理组概念, 并证明了给出的两组粗集公理是极小的；在基于粗糙集理论的属性约简和数据约简方面，提出了基于信息熵和遗传算法的属性约简算法、基于特征矩阵的最小约简算法、增量式规则提取方法。●计算智能○主要研究内容：计算智能所涉足的神经网络、模糊系统和进化计算相关理论、模型和算法，以及计算智能方法在机器味觉和嗅觉、图象处理、商务智能、智能交通、现代物流、生物信息学和生物识别技术等领域的应用研究。○主要成果：承担国家自然科学基金重点项目1项、国家自然科学基金面上项目2项、十五攻关项目1项、“863”项目1项、省部级项目7项和多项横向科研项目，获得省部级科技进步二等奖2项、三等奖3项：发表学术论文100多篇；其中被SCI收录20多篇，SCI引用26次，被EI收录40多篇，被国内核心刊物引用116次；出版学术著作1部，获得国家发明专利1项，获得软件版权4项。●计算机图形学与数字媒体○主要研究内容：计算机绘画与动画，计算机动漫技术与应用，基于点的造型与绘制、几何造型中曲面拼接的基础理论和算法、分形的计算机生成，基于内容的多媒体检索，眼底三维图象组建和医学图像处理，图象超分辨率和图象配准，流媒体压缩、编码、解码及代理缓存技术，三维模型检索系统中利用聚类分析方法平台系统的开发，基于聚类分析的三维模型数据库分析与组织等。○主要成果：自八十年代初开始开展计算机图形学与数字媒体方面的教学、科研和开发工作，多年来承担与完成国家自然科学基金4项，省部级项目2项，其他各类科研项目10余项。发表学术论文200余篇，其中被三大检索收录50余篇。●计算机图像处理与虚拟现实○主要研究内容：计算机图像处理的理论与应用研究，主要有数字水印技术、图像检索技术、医学图像处理、基于图像的绘制技术，基于图像的3维重建技术等；虚拟现实技术和应用研究，主要有虚拟环境的模拟、自然景物的模拟、碰撞检测技术等；模式识别和机器视觉的研究，基于约束的几何模型研究，多媒体技术研究。○主要成果：承担国家自然科学基金项目2项、省部级项目4项及多项横向科研项目。发表学术论文130余篇，其中被SCI收录30余篇，EI收录25篇，ISTP 收录 30多篇。出版教材3部。●智能工程○主要研究内容：人工神经网络、模糊系统和进化计算相关理论、模型、算法，DNA计算，量子计算，人工免疫算法，群体优化算法，机器学习算法，基于计算智能的生物信息学中的相关理论与算法，蛋白质结构预测方法，基因表达数据分析，药物成份分析，以及智能计算方法在组合优化、数据挖掘、超声电机控制、微机电系统建模、金融时间序列预测、模式识别等领域的应用。○主要成果：自2001年起承担与完成国家自然科学基金项目2项、省部级项目2项，获省部级科技进步奖4项。发表学术论文100余篇，其中被SCI收录40余篇，EI收录50余篇。●移动通信与网络系统○主要研究内容：移动IP技术、移动计算网络理论、基于移动计算网络的各种应用，包括移动IP网络中的QoS管理、流量工程、基于策略的网络管理、安全理论与技术、入侵检测系统、防火墙技术以及网络体系结构、通信协议与接口、网络设备、网络通信软件和网络协议的实现。○主要成果：完成国家科技攻关项目1项，863项目1项，国家自然科学基金项目3项，省部级项目12项以及多项工业界委托项目，获省部级奖3次。主持国家发改委高新技术及产业化项目1项，国家自然科学基金面上项目1项和振兴东北老工业基地科技攻关项目1项。在国内外知名刊物上发表论文60余篇，出版教材(主编)8本。●智能控制与嵌入式系统○主要研究内容：工业控制计算机技术、嵌入式计算机系统、网络化嵌入式系统与安全、网络化控制技术与实时信号传输、嵌入式系统软硬件协同设计、故障自诊断与容错技术、普适计算、智能控制、光电混合信息处理技术，以及这些技术在汽车电子控制与信息系统、智能交通系统中的应用。○主要成果：完成863项目、“攻关”项目等3项，国家自然科学基金项目2项，省部级项目8项，获省部级科学技术进步奖4项，发表论文100余篇，出版教材8部。●计算机空间信息处理技术○主要研究内容：空间数据的采集、量测、分析、存贮、管理、显示、传播和应用方面的集成的信息科学与技术。重点研究油田多维信息和数字地球信息的大容量数据存储技术、多媒体数据库技术、压缩传输技术、智能化搜索算法、数据仓库与数据挖掘、空间数据的建模和模拟，3S集成理论与方法，科学计算可视化和虚拟现实技术，人机交互技术等。○主要成果：获国家863项目1项，国家自然科学基金项目2项，省部级项目16项，获省部级科技进步二等奖2项，三等奖8项，发表论文60余篇，出版专著3部。 ●分布式系统与网络软件○主要研究内容：机群操作系统及在分布并行计算和服务器群方面的应用；网格计算；网络安全；因特网技术及在IP电话、VPN、电子商务/政务等方面的应用。○主要成果：完成国家科技攻关项目5项，863项目3项，国家自然科学基金项目6项，国家教委博士点基金项目2项，吉林省自然科学基金项目3项以及若干工业界委托项目。在研项目有国家自然科学基金重大项目1项，国家自然科学基金面上项目1项，吉林省杰出青年项目1项以及国际合作项目1项。专著9部，在国内外知名刊物上发表论文100多篇。获省部级科技进步奖8次，包括原电子部特等奖1次、原国家教委二等奖1次和三等奖3次， 吉林省二等奖1次，吉林省三等奖2次。机群操作系统的研究处于国内领先、国际先进水平，因特网研究处于国内先进水平。●信息安全是中国最早进行PKI技术研究和开发的单位之一，在PKI技术方面的研究工作居国内领先行列。○主要研究内容：基于加密技术和黑客技术的信息与网络安全的研究；基于公共密钥和专用密钥的加密技术。○主要成果：承担国家、省部级项目20余项，发表学术文章50余篇。根据中国电子商务协会的统计数据，吉林大学研制的“数字证书认证系统SRQ05”在国内占有率已经达到70%以上。承建的“福建省数字证书认证系统暨SRQ05电子证书认证系统”获得国家密码科技进步一等奖。●计算机支持协同工作技术○主要研究内容：基于网络的分布式协作系统的原理与技术，典型应用包括基于工作流的协作工作框架、通信网络网络性能协同监测系统及协作作战指挥系统等。○主要成果：国家科技攻关项目1项，国家863项目1项（子课题），国家科技成果推广项目1项，国防科工委项目1项，省重大项目1项，省重点项目1项，省部级项目6项，企业联合项目20余项。在国内外发表论文36篇，EI检索5篇。撰写教材和专著7部。获专利1项。●通信软件与协议工程○主要研究内容：电信通信网由封闭式集中控制环境转向开放式分布控制环境后的网络智能理论和软件技术；电信通信网环境中的感知通信、自适应业务提供、可重配置网络和可视化；网络管理智能化；以IP为核心的下一代网络（NGN）结构、模型和关键技术等。○主要成果：完成省部级以上纵向课题10余项及多项横向课题。其中部级重大项目2项，教育部博士点基金项目1项；累计完成科研经费近千万元；获省级教学成果奖二等奖、省级教学软件一等奖和吉大教学成果奖一等奖各一项。在国内外核心刊物上发表学术论文70余篇，著书2部。其中SCI检索论文5篇、EI检索论文10篇、ISTP论文2篇。 ●生物信息技术○主要研究内容：计算生物学与生物特征识别，主要包括基于计算智能的生物信息学中的相关理论与算法，生物数据中的数据挖掘算法，蛋白质结构预测方法，基因表达数据分析，药物成份分析，以及基于小波理论、粗集理论、模糊神经网络和具有混合进化机制的生物特征识别方法与应用等。○主要成果：承担与完成国家自然科学基金项目3项、省部级项目4项，获省部级科技进步奖5项。发表学术论文90余篇，其中被SCI收录30余篇，EI收录50余篇。●生物信息识别与信息安全技术○主要研究内容：提出了一些基于虹膜、指纹、人像生物特征识别的相关理论、技术、算法与系统，以及基于生物特征与水印相融合的信息安全技术。○主要成果：自2001年起，获得省部级科研项目4项，获省部级科技进步一等奖1项，获国家专利3项。发表论文50多篇，其中，SCI、EI、ISTP检索25篇。

机械论文参考文献

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