基于多智能体的对抗平台——微型足球机器人系统

本文讨论了一种具体的多智能体系统－－微型机器人足球系统，主要侧重于其视觉系统和决策系统的研究，以及该系统目前的现状、存在的不足和改进的思路。     

动态粗糙模糊集及其在模糊规则提取中的应用

基于粗糙模糊集的规则提取方法通常分为两步:首先利用粗糙模糊集进行属性约简,然后采用提取模糊规则的方法提取规则.在规则提取的预处理阶段通过属性约简某种程度上可以缩短规则提取的时间,但其固有的不足导致不利于产生良好的规则.在模糊规则产生过程中避开属性约简,可以提高规则提取方法的适用性,降低计算复杂度.本文提出了动态粗糙模糊集的概念,基于此的规则提取算法不再依赖于属性约简,而是基于粒度序和逐步缩小的论域.首先,通过两种不同方式定义了动态粗糙模糊集并得到一些重要性质;在此基础上提出一种新的模糊规则提取算法;最后通过对比实验说明了算法的有效性.     

知识的划分粒度表示法

对知识的分类能力给予量化,提出一种知识表示法——划分粒度表示法,利用划分粒度可定量表示知识的分类能力.首先给出粗糙集理论中主要概念的代数表示,其次定义知识的划分粒度并研究它的性质,最后证明知识的代数表示与划分粒度表示是等价的.     

基于密度加权的粗糙K-均值聚类改进算法

针对粗糙K-均值聚类算法中类均值计算式的特点,提出了一种改进的粗糙K-均值算法.改进后的算法基于数据对象所在区域的密度,在类的均值计算过程中对每个对象赋以不同的权重.不同测试数据集的实验结果表明,改进后的粗糙K-均值算法提高了聚类的准确性,降低了迭代次数,并且可以有效地减小孤立点对聚类的影响.     

基于粗糙性度量的彩色图像分割方法

彩色图像分割技术是现代图像处理和图像分析领域的重要研究议题. 结合粗糙集理论, 利用像素邻域的空间信息, 可以构造图像色彩分布的上下近似以及量化粗糙性表示, 并据此设计基于量化粗糙信息的分割方法: QR measure, 该方法依据数据分布获取自适应阈值进行峰值选定和区域合并. 实验采用UC Berkeley开放的图像分割测试集, 通过比较基于多种统计信息的分割方法, 验证提出的优化算法可以取得更好的分割效果.     

基于相容关系的基因选择方法

有效的基因选择是对基因表达数据进行分析的重要内容。粗糙集作为一种软计算方法能够保持在数据集分类能力不变的基础上,对属性进行约简。由于基因表达数据的连续性,为了避免运用粗糙集方法所必需的离散化过程带来的信息丢失,将相容粗糙集应用于基因的特征选取,提出了基于相容关系的基因选择方法。首先,通过i检验对基因表达数据进行排列,选择评分靠前的若干基因;然后,通过相容粗糙集对这些基因进一步约简。在两个标准的基因表达数据上进行了实验,结果表明该方法是可行性和有效性的。     

基于模糊粗糙集的知识系统证据推理

针对Dubois模糊粗糙集、Radzikowska模糊粗糙集、双论域上的模糊粗糙集,分别定义各自对应的模糊信任(似然)函数,证明模糊信任(似然)函数等于其对应的模糊集的下(上)近似质量,据此建立模糊决策表的证据推理模型.实例表明,该模型是行之有效的.     

一个Pawlak信息系统间同态交流下的信息熵不增判据

本文借 [1 ]中属性熵的概念 ,在 Pawlak信息系统中引入了系统熵的概念。目的是分析 Pawlak信息系统与其同态象系统间信息量的变化 ,得到了一个信息量不减的判据。本文结果对实际工作有一定的理论指导意义     

因果信息在不同粒度上的迁移性

知识与粒度相关,在不同粒度上对现象的解释不同,而因果性描述的是现象的本质特征。因果性与粒度之间存在着怎样的关联,一个粒度上的因果关系是否可移植到其他不同粒度上,是目前人工智能研究亟待解决的问题。针对由观测数据构成的信息系统,从数据中直接抽取因果变量所需满足的基本图形结构,估算变量间的因果关系;再通过向系统中添加新属性以及合并多个信息系统,改变原系统中信息的粒度,研究所识别的因果关系在新系统中的可迁移性。若新属性作用于结果变量,则原系统中的因果关系不可迁移至新系统;若新属性对结果变量无影响,则原系统中的因果关系可移植至新系统。     

面向混合数据的多伴随三支决策

针对混合数据的知识表示和分类的问题,在思考混合数据的有效表示时,提出代价敏感多伴随模糊粗糙集模型,在解决混合数据的分类问题上,引入三支决策思想,同时在多伴随模型基础上做了两点改进:1）提出贴近代价敏感多伴随模糊粗糙集模型特点的概率定义;2）借助双量化延迟代价目标函数的思想,构造面向混合数据的新型三支决策模型。该模型具有如下特点:1）引入多个伴随对,模拟了数值型属性和符号型属性之间异构互补的关系;2）定义多伴随算子,充分表达了不同类型属性之间的偏好;3）结合模糊粗糙集,克服了分类问题的不确定性;4）考虑获取不同类型属性的代价,提高了应用到实际生活的可能性。最后用实例验证了此模型的有效性。