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受粗糙集理论中知识约简的启发,在模糊多属性决策理论中提出属性约简的概念,构建属性约简方法,寻求属性集合中所有最简单的保序属性约简子集以及属性约简核.用属性约简子集代替原有的属性集合,通常可以显著简化模糊多属性决策问题.还将此属性约简方法应用到生产线工位绩效评估中,表明此属性约简算法的实用性. 相似文献
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粗糙核主元分析方法及其在故障特征提取中的应用 总被引:5,自引:1,他引:4
将粗糙集理论的属性约简与核主元分析方法结合起来,提出一种基于粗糙核主元分析的故障特征提取方法.该方法首先采用粗糙集理论的属性约简删除与分类无关或关系不大的特征,降低输入特征维数,排除干扰特征的影响,减小了特征提取计算量;然后再采用核主元分析方法进一步提取非线性特征;最后将该方法应用于轴承故障特征提取及故障识别中.应用结果表明,所提出的粗糙核主元分析方法(RKPCA)与传统的KPCA、PCA方法相比,使整个样本集的可分性变大,提高了分类正确率;同时还有效地降低了输入特征维数,提高了分类效率;并且对分类器具有较强的适应性和鲁棒性. 相似文献
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探讨了粗糙集理论在客户分类预测中的应用,提出对一般属性约简的修正方法、直接处理不一致系统的分类规则约简算法及基于粗糙集的客户分类预测规则,为企业客户的分类预测提供了参考.实证分析结果表明运用上述方法及规则能有效地降低了数据计算的复杂性,提高客户分类预测的准确性. 相似文献
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爆破振动特征参量的粗糙集模糊神经网络预测 总被引:4,自引:2,他引:2
摘 要 爆破振动特征参量对爆破振动危害效应有重要影响。首次用粗糙集模糊神经网络方法对振幅、主频率及主频持续时间进行预测。首先介绍了粗糙集模糊神经网络的基本思想,其次,分析了印象爆破振动特征参量的主要因素,建立了基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动特征参量预测模型;最后用某边坡开挖爆破中的振动观测指标对模型进行了训练,并对15组指标进行了测试。结果表明:粗糙集模糊神经网络预测模型能反映了影响因素与特征量之间的非线性关系,适用于爆破振动特征参量预测。一次预测1个指标的精度高于同时预测3个指标的精度。 相似文献
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《振动与冲击》2019,(15)
采用求同排异思想的悲观多粒度粗糙集是一种规避风险的决策策略,其限制条件过于苛刻,导致约简后的征兆属性集维数过低,难于对滚动轴承的状态做出准确判断。为此,提出一种基于平均多粒度决策粗糙集和非朴素贝叶斯分类器(Non-Naive Bayesian Classifier, NNBC)的滚动轴承故障诊断方法。该方法提取训练样本中滚动轴承的故障特征,用于构建平均多粒度决策粗糙集;采用基于平均多粒度决策粗糙集的属性约简算法,降低训练样本中征兆属性集的维数;根据约简后的训练样本构建NNBC,用于判断待诊样本中滚动轴承状态。实验结果表明该方法能够准确地判断滚动轴承的故障类型及故障程度。 相似文献
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决策表的属性约简,又称知识约简,是粗糙集理论最核心内容之一,最优属性约简是NP难问题。根据粗糙集理论,本文定义了特征集以及属性分辨力概念,提出了基于特征集和属性分辨的启发式搜索算法,在一定程度上提高了搜索效率。 相似文献
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C. Prabu S.V.M.G. Bavithiraja S. Narayanamoorthy 《International journal of imaging systems and technology》2016,26(1):24-28
A process of splitting the image into pixel bands is the image segmentation. As medical imaging contain uncertainties, there are difficulties in classification of images into homogeneous regions. There is a need for segmentation algorithm for removing the noise from the medical image segmentation. The very popular algorithm is Fuzzy C‐Means (FCM) algorithm used for image segmentation. Fuzzy sets, rough sets, and the combination of fuzzy and rough sets play a prominent role in formalizing uncertainty, vagueness, and incompleteness in diagnosis. But it will use intensity values only which will be highly sensitive to noise. In this article, an Intuitionistic FCM (IFCM) algorithm is presented for clustering. Intuitionistic fuzzy (IF) sets are generalized sets and their elements are characterized by a membership value as well as nonmembership value. This IFCM has an uncertainty parameter which is called hesitation degree and a new objective function is integrated in the standard FCM based on IF entropy. The IFCM will provide better performance than FCM for image segmentation. 相似文献
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Weijin Jiang Jiahui Chen Yirong Jiang Yuhui Xu Yang Wang Lina Tan Guo Liang 《计算机、材料和连续体(英文)》2019,61(2):849-859
Aiming at the problem that the traditional collaborative filtering recommendation algorithm does not fully consider the influence of correlation between projects on recommendation accuracy, this paper introduces project attribute fuzzy matrix, measures the project relevance through fuzzy clustering method, and classifies all project attributes. Then, the weight of the project relevance is introduced in the user similarity calculation, so that the nearest neighbor search is more accurate. In the prediction scoring section, considering the change of user interest with time, it is proposed to use the time weighting function to improve the influence of the time effect of the evaluation, so that the newer evaluation information in the system has a relatively large weight. The experimental results show that the improved algorithm improves the recommendation accuracy and improves the recommendation quality. 相似文献
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一种粗模糊神经分类器 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍一种新的粗集编码模糊神经分类器。基于粗集理论的概念,讨论了知识编码、属性简化、分类系统简化的方法;并利用模糊隶属度函数将输入精确信息映射为模糊变量信息,解决分类中病态定义的数据问题和提高系统非线性映射的分类能力;提出了结合系统参数的重要性因子的网络的模糊推理方法和粗模糊神经分类器的网络结构以及有导师的最小平方误差学习训练算法。实现的粗集编码模糊神经分类器具有网络结构空间维数低、学习算法简单、网络训练时间短、非线性特性丰富等优点。 相似文献
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选择坚固性系数、声阻抗、炸药消耗量,以及平均裂隙距作为岩体可爆性分级评判指标,应用属性测度理论建立岩体可爆性分级综合评价属性测度模型。针对岩体可爆性评价实例进行分析评价,评价结果与灰色优化模型和模糊综合评判法的评判结果一致,从而验证了属性测度模型应用于岩体可爆性分级评价的可行性和有效性。由于属性识别理论能很好地解决某类问题具有多个模糊属性的综合评价,且置信度准则是根据评价集具有有序性这一特点而提出的,因而可使评价结果更为可靠。 相似文献
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环境激励下桥梁结构模态参数识别的改进随机子空间算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了剔除稳定图中的虚假模态和避免模态遗漏现象,提高模态参数识别的精确度,提出了一种基于滑动窗口和相似度的桥梁结构模态参数智能化识别算法。基于余弦相似原理提出了频率相似度和振型相似度,并依此构建置信度,以实现对系统真实阶次的自动化确定;引入改进集成经验模式分解算法,以消除响应信号内部的噪声信号,达到消除部分虚假模态的目的;接着引入滑动窗口以实现对响应信号的划分,并通过构建频率相似度、振型相似度以及阻尼比相似度实现多个窗口对应参数结果中同类模态的聚类处理,达到剔除虚假模态和避免模态遗漏的目的。最后将所提算法运用于实际斜拉桥结构的模态参数识别,并将识别结果与现场试验值以及有限元结果进行对比,结果表明,所提算法不仅能有效识别出频率结果还能识别出准确的模态振型图,能够实现桥梁结构模态参数的在线智能化识别。 相似文献
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利用小波分解和粗糙集研究敲击法炭素电极检测技术中的敲击后响应信号,得到了炭素电极损伤的敲击响应粗糙集分析检测方法。文章利用db9小波对敲击后响应信号进行8层分解,对得到的9个小波通道利用粗糙集删除各冗余属性通道,根据删除后知识系统的描述精度确定相应属性的重要度。研究结果表明其中D5、D6、D7、D8四个通道为鉴别正品与次品的有效通道。在研究中提出了二元属性重要度分析的方法,以将重要度为零的可简约属性成对删除,提高属性简约效率,找到知识表达系统的核。并通过机理分析证明,正品与次品敲击信号差异主要来自对产品特征频率基频和低次谐波的共振,从理论上解释了碳素电极敲击法的检测原理。 相似文献
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