基于粗糙集的K均值聚类算法在案例检索中的应用

在基于本体的案例检索系统中,由于数据库中的案例数量随着时间的推移而成倍增加,案例检索的效率不断降低,因此如何有效地提高案例检索系统的效率是个亚待解决的问题。提出一种基于粗糙集的k-means聚类算法,在用户检索之前对案例库中成千上万的案例进行有效聚类,从中定义基于粗糙集的聚类中心和上下近似以及边界。实验证明,该方法在系统检索时不必对每个案例都进行相似度的计算,从而大大提高了检索性能。     

基于案例推理的鱼病诊断专家系统及其数据库设计

鉴于传统鱼病诊断专家系统在知识获取上存在的瓶颈问题,该文提出从案例推理的角度研究鱼病诊断问题,对鱼病诊断专家系统进行了重构,进而给出了新的鱼病诊断问题形式化定义。最后作了详细的数据分析和数据库设计。基于案例推理的研究方法为鱼病诊断问题开辟了一条新的途径,对生产实践具有重要意义。     

基于偏好信息的案例检索算法

案例推理方法建立在“相似问题具有相似解”的基础上,能否从案例库中检索出与新问题“最相似”的案例是案例推理方法成功的关键因素之一。该文提出一种改进的检索方法,在原始最近相邻算法基础上,用专家对新问题案例与历史案例属性差异的效用评价替代原始的属性差异值来衡量专家对属性差异的敏感程度。引入变异系数来标度新问题案例与历史案例的属性差异的分布情况,从而保证检索出的最相似案例具有较高的属性差异的均衡性。通过具体案例检索实例分析,验证了该方法的有效性。     

基于粗集的CBR故障诊断案例的检索方法研究

针对基于案例推理的飞机机载设备故障诊断中知识的表示及检索做了研究,对于目前存在的故障案例在知识的表示和案例的检索中遇到的案例表示多样化,案例检索效率低下等问题,提出了类似于故障树的案例检索树,参考k-d的建树方法,利用粗集理论计算案例各个属性重要性,按属性重要性进行检索,这种方法运用在飞机机载设备故障诊断中,可以显著提高案例检索的效率,几乎是传统方法的一半,同时提高了检索结果的精度,减少了匹配的案例个数.     

多维优化案例推理检索算法研究

案例检索是案例推理系统的中心环节,检索质量关系着整个系统的质量。利用遗传算法GA和层次分析法AHP相结合,从案例库,属性的约简,权值确定三方面对案例检索进行优化。利用遗传算法在搜索优化上的优势,使用两维的编码结合权值从而形成三维优化,并利用经验和权值中间表进行权值学习。从而提高检索命中率。并将这种模型运用到基于旅游的多策略数据挖掘系统进行实验,结果表明在案例检索的命中率上有明显提高。     

一种基于滑动窗口的案例检索算法

在基于K-means的案例检索算法中,目标案例初次映射的失败会导致案例检索成功率降低。针对该问题,提出一种基于滑动窗口的案例检索算法。分析滑动窗口维护策略,利用滑动窗口收集案例库中权重较高且最近常使用的案例,增加案例采样数量。实验结果表明,该算法能提高检索成功率,检索时间较短且案例映射次数较少。     

模糊粗糙集在科技文档检索中的应用研究

关于提高文献的检索效率,在科技文献检索过程中,传统的基于关键词匹配的检索方法缺乏对知识的理解和处理,只能检索出包含关键词的文献,而不能检索出与关键词语义相似的文献,因而检索结果在查全率和查准率都无法满足检索者的要求.将模糊粗糙集理论引入信息检索当中,对信息检索模型的缺陷进行了改进.首先用传统的互信息函数计算标引词之间的语义关联权重,构建出模糊近似空间;然后用TF - IDF方法获得文档的模糊向量表示,在计算标引词重要度权重时,不但考虑了标引词出现的频度,还考虑位置因素,查询的模糊向量表示完全由用户的兴趣确定;最后用模糊近似空间对关键词进行概念扩展,挖掘出相似概念类,计算文档和查询模糊表示的上、下近似集,文档和查询的匹配不再是关键词匹配,而是利用布尔逻辑的合取、析取公式对上、下近似集进行模糊匹配,并返回按相似度值排序的检索结果.仿真测试表明,方法能提高科技文档检索的性能,能对科技文献进行概念意义上的检索.     

案例推理在果树病虫害诊断与防治专家系统的研究

根据果树病虫害诊断与防治的特点和要求，将案例推理技术引入到果树病虫害诊断与防治专家系统设计中。阐述了案例推理概念和工作过程，在具体应用中提出了案例知识表示、两层的案例库组织结构和检索推理机制，得出基于案例推理果树病虫害诊断与防治专家系统实现算法流程。该系统在实际应用中获得了较好的效果。     

案例推理在果树病虫害诊断与防治专家系统的研究

根据果树病虫害诊断与防治的特点和要求,将案例推理技术引入到果树病虫害诊断与防治专家系统设计中。阐述了案例推理概念和工作过程,在具体应用中提出了案例知识表示、两层的案例库组织结构和检索推理机制,得出基于案例推理果树病虫害诊断与防治专家系统实现算法流程。该系统在实际应用中获得了较好的效果。     

DRR:一种多维案例检索优化算法研究

基于本体的案例检索系统中,由于数据库中的案例数量随着时间的推移而成倍增加,案例检索的效率不断降低。提出了一种多维案例检索算法—DRR,该算法通过将多维空间案例点降维成二维空间点,利用一个二维空间点来代表类案例点组成的集合,并对此二维空间点建立R树空间索引,通过两级检索的方法,加速了检索效率和准确率。实验证明,该方法不仅提高了案例检索的准确率,还极大地提高了案例检索的效率。     

粗糙集理论在心脏病诊断中的应用

简要介绍了粗糙集理论的基本原理和主要方法,给出了一个基于粗糙集理论设计的Rosetta软件对心脏病进行诊断的应用实例。     

粗糙集理论在心脏病诊断中的应用

简要介绍了粗糙集理论的基本原理和主要方法，给出了一个基于粗糙集理论设计的Rosetta软件对心脏病进行诊断的应用实例。     

基于粗集理论的压缩机故障诊断方法研究

论述了将粗集理论应用于压缩机故障诊断的方法。利用粗集理论在处理大数据集、消除冗余信息等方面的优势,减少了训练数据的冗余。运用这一方法对齐鲁石化塑料厂的运行数据进行了约简,去除不必要的属性,得出了诊断的决策规则。     

基于概率粗糙集模型的信息检索

针对经典粗糙集模型难以分类标引空间以及体现类间关联的缺陷,将条件概率关系结合粗糙集理论引入信息检索,提出一种基于概率粗糙集的信息检索模型。定义标引词空间的条件概率关系,自动挖掘概念相似类形成概念空间。定义文档与查询、文档与文档间语义贴近度的计算方法。根据贴近度实现检索匹配结果的排序输出。仿真实例表明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于粗糙集的相关反馈图像检索方法

针对如何在图像检索系统中客观地表达用户的感知，提出了一种基于粗糙集理论的相关反馈算法。通过相关反馈过程将用户感知与图像特征相结合，利用粗糙集理论归纳用户感兴趣的图像语义特征，并根据用户感兴趣的程度调整对应图像特征权重。作者建立了一个实验系统ISS，采用颜色直方图与语义特征作为图像特征，并实现MARS的反馈算法作为性能比较算法。实验结果表明，该算法较MARS系统在检索性能上有较大的提高。     

基于粗糙集和遗传算法的医疗诊断方法研究

构造了一种基于粗糙集理论的医疗诊断决策信息系统,根据该系统中条件属性的冗余相关性,采用遗传算法对决策系统的条件属性进行约简,达到约简效果最优,降低诊断难度,提高诊断速度;并提出了一种基于规则置信度的规则融合方法,提高诊断准确率。通过实验证明该方法有效可行。     

Rough集在软件测试用例选择中的应用

文中首先阐述了软件测试相关的基本概念,然后介绍了粗糙集理论基本概念和基于粗糙集理论的数据约简。并将粗糙集数据约简方法引入到软件测试用例的选择中,在保证不降低测试效果的同时减少了测试用例的属性个数,从而达到了优化测试用例的目的。     

粗糙集理论在故障诊断专家系统中的应用

针对专家系统中知识获取的瓶颈问题，引入了一种基于粗糙集理论的专家系统模型。该模型在知识入库前对其进行过滤，并利用粗糙集理论的约简算法消除知识库的冗余，从而实现了对知识库结构和性能的有效维护及完善。     

基于粗集理论的贝叶斯故障诊断方法研究

贝叶斯统计推断方法是故障诊断技术领域一项重要的技术,在统计模式识别领域具有广泛的应用;针对朴素贝叶斯方法的缺点,提出了基于粗集理论的贝叶斯诊断方法,该方法利用历史诊断记录,综合考虑故障征兆和故障原因之间的依赖关系,基于粗集方法进行了故障征兆属性信息的约简,得到了故障征兆和故障原因的最小描述;通过属性约简,改善了贝叶斯方法中要求的属性信息之间的独立性限制,实验结果表明,基于粗集理论的贝叶斯故障诊断方法对于简化诊断模型,减少算法执行时间,提高诊断速度具有重要作用.     

粗糙集理论在电力变压器故障诊断中的应用

在变压器油中溶解气体分析的基础上,引入粗糙集理论,对其在变压器故障诊断特征参数属性优化中的运用进行了探索。利用可辨识矩阵算法对决策表进行属性约简,剔除其中不必要的属性,最后给出属性约简的结果。