多粒度概率粗糙集及其在目标识别中的应用

针对传统多粒度粗糙集模型在反映问题的不完全性与统计特性方面的局限性,提出了多粒度概率粗糙集模型.首先,将概率粗糙集模型的思想与粒计算中多粒度空间描述问题的思想相结合,给出具有一般性的多粒度概率粗糙集模型的定义.同时,以正域及负域不变的原则定义了乐观多粒度概率粗糙集模型的属性约简.然后,基于Bayes最小风险理论对多粒度概率粗糙集模型中的参数进行确定.最后,将乐观多粒度概率粗糙集模型应用于弹道导弹目标识别问题中.     

核子密度计,湿度计的标定

介绍核子密度计，湿度计的标定方法和要求，并给出土质标准样块制做的最少数量和指标，根据所具备的经济能力，选用合适的材料制做标准样块，可以达到实验室标定的目的。