S-粗信息矩阵与它的动态特征

提出了S-粗信息矩阵的概念。并讨论了单向S-粗信息矩阵,双向S-粗信息矩阵;给出了S-粗信息矩阵的结构特征。S-粗信息矩阵不仅是研究系统动态近似特征,而且是知识挖掘、知识发现的一个新的理论工具。     

利用风电分散接入提升配电网末端电压技术研究及工程示范

配电网线路末端电压低是影响局部地区供电质量的瓶颈。首先以辐射型配电网为例,分析了配网线路末端电压低的原因,指出配电线路末端电压低不完全是无功不足所导致,其传输有功也将导致末端电压下降。结合吉林省风能资源丰富的特点,提出了基于风电分散接入的配电网末端电压提升方案。该方案将风电机组相对集中后经升压站升压到66 kV接入到高压配电线路中段,能够有效提升配电线路末端电压。选取吉林省某风电场进行试点,证实了该方案具备实用价值,为更好地提升低压配电网供电能力做出有益尝试。     

集磁环式光学电流互感器的结构优化

集磁环式光学电流互感器(OCT)利用磁光材料的法拉第磁光效应进行电流测量.根据安培环路定律,集磁环式OCT将磁场集聚在光学材料附近,通过对光学材料的磁场测量能近似反映整个闭合回路的磁场情况,进而反映电网的电流信息.因此,集磁环结构的设计对传感头的测量效果起关键作用.通过建立集磁环式OCT磁路的数学模型,阐述其工作原理和...     

区域可持续发展"生存支持系统"评价中的权重挖掘及实证分析

对经济现象的评价与预测,通常采取以下步骤:1.建立合适的评价指标体系;2.采集有关数据,分别将评价指标量化;3.以评价指标体系建立数学模型;4.数据处理;5.综合评价.其中,在综合评价的过程中,对诸评价因素的赋权具有决定的作用,它直接关系到评价结果的合理和应用.确定各评价因素权重的方法通常可以分为专家评定法和调查统计法两类.无论采取哪一种方法,都将不可避免地带来人为主观倾向的影响,并增加由调查取样工作带来的劳动强度.     

基于FCM和粗糙集属性重要度理论的综合评价系统

应用FCM和粗糙集属性重要度理论研究了评价和预测问题中样本的聚类分析与各因素的合理赋权问题，提出了一种新的综合评判方法——基于FCM和粗糙集属性重要度理论的综合评判（FCM-WMRS方法）；并开发了基于FCM-WMRS方法的区域科技能力综合评判系统；最后，依据中国科学院可持续发展研究组所提供的评价指标体系和有关数据，并结合系统运行结果对各区域科技能力水平现状进行了分析。     

粗糙集在学生综合评价中的应用

粗糙集理论应用的广泛,简要介绍聚类分析及粗糙集理论.在高校学生综合素质评价中,先利用聚类算法对学生进行分类,再利用粗糙集及其属性重要度理论算出各个决策属性的重要度,并对学生的综合素质进行重新排名,进一步减少人为主观因素对评价结果的影响.     

粗糙集理论在高校教学质量评价分析中的应用

应用FCM方法对我校1999年~2005年收集的教学质量评价数据进行了聚类分析,提出了高校教学质量评价系统的数学模型,并利用粗糙集理论给出了该系统中不同评价主体的权重挖掘算法,减少了人为主观因素对评价结果的影响。应用表明,提出的方案更科学、合理,评价结果得到了学校教师们的认可。     

知识分辨与分辨特性

从知识粒度的角度对粗糙集与它生成的知识进行了研究,提出了知识分辨的概念,给出了知识分辨在依赖推理中的推理结构;得到了知识粒度与知识分辨的关系定理,知识分辨原理。知识分辨与依赖推理相互交叉,是知识挖掘的一个新的研究方向。     

基于正规三角模糊集相似度量的模糊推理

文章首先定义了正规模糊集相似度量的一般公式,然后给出了正规三角模糊集相似度量计算的简化公式,在正规三角模糊集相似度量的基础上,提出了一种新的模糊推理的方法——基于正规三角模糊集相似度量的模糊推理,并与Mamdani模糊推理方法做了比较。最后给出了模糊推理的仿真实现。     

聚类算法在学生综合评价中的应用

聚类分析是数据挖掘的一个重要研究方向,将聚类算法应用在高校学生综合素质评价中,借助聚类算法对学生进行合理分类,并在此基础上给出学生的综合素质排名,可以减少人为主观因素对评价结果的影响.