带权决策表的属性约简

属性约简是粗糙集理论的重要应用。考虑将决策表中的每行都作为一条决策规则时，若把表中出现相同决策规则的次数作为权，可得到带权决策表。提出了关于带权决策表的正域约简相应的辨识矩阵并给出了证明，从而得到了约简算法。相比于决策表中的正域约简时发现，通过将决策表转化为带权决策表后，再利用算法1进行约简时，其在一定程度上优于前者。提出了近似分类精度约简相应的辨识矩阵并给出了证明。对于2个算法，在选取的UCI数据集上进行了实验验证。通过实验进一步说明了所提出算法的可行性和有效性。     

基于改进粗糙集理论的SAR图像目标增强

图像增强在提高SAR图像舰船目标检测精度方面具有十分重要的意义。由于传统算法不能很好地对SAR图像进行目标增强，提出了基于改进粗糙集理论和引力场强度的目标增强算法。通过借鉴引力场相关理论知识，将粗糙集条件属性集中的梯度属性改进为引力场强度属性，从而实现对原图像的目标增强。与其他算法进行了实验比较，结果表明提出的改进算法相比于其他算法更适用于SAR图像特性，能更好地对舰船目标像素进行针对性增强，具备一定的工程应用价值。     

基于多特定决策类的不完备决策系统正域约简

现有的属性约简方法大部分关注决策系统中的所有决策类，而在实际决策过程中决策者往往仅关注决策系统中的一种或几种决策类。针对上述问题，提出基于多特定决策类的不完备决策系统正域约简的理论框架。首先，给出不完备决策系统单特定决策类正域约简的概念；第二，将单特定决策类正域约简推广到多特定决策类，构造了相应的差别矩阵及区分函数；第三，分析并证明了相关定理，提出基于差别矩阵的不完备决策系统多特定决策类正域约简算法（PRMDM）；最后，选取4组UCI数据集进行实验。在数据集Teaching-assistant-evaluation、House、Connectionist-bench和Cardiotocography上，基于差别矩阵的不完备决策系正域约简算法（PRDM）的平均约简长度分别为4.00、13.00、9.00和20.00，PRMDM算法（多特定决策类中决策类数目为2）的平均约简长度分别为3.00、8.00、8.00和18.00。实验结果验证了PRMDM算法的有效性。     

基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策

为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。     

基于粗糙集的属性约简及其在高校就业数据分析中的应用

粗糙集理论是数据分析与知识发现的数学工具,近年来已被广泛应用于各个研究领域。本文利用粗糙集理论的属性约简算法,找出了影响高校数学专业学生就业的约简集。研究成果可以帮助高校学生更好地制定职业规划,为将来就业提供一定的帮助。     

基于三支决策的模糊信息系统OWA算子参数选择

在模糊信息系统中，通过有序加权平均（Ordered weighted averaging,OWA）算子计算对象相似度，可以建立λ截集的相容关系。当λ的值确定后，OWA算子中量词参数(α,β)的选取直接关系到不可区分关系的建立以及信息粒的粗细。因此合理选取参数(α,β)是值得进一步研究的问题。本文采用粗糙集三支决策理论，研究模糊信息系统 OWA算子参数选择的相关内容。基于参数的激进、中庸和消极语义，确定OWA算子(α,β)的3种常用取值；进而研究相似度、相容类、双向近似和三支区域在3种参数选择下的性质关系。最后利用实例验证分析了模糊量词参数语义解释的合理性。本文采用三支决策创新视角，得到模糊信息系统OWA算子的深入性质，为相关模糊量词参数提供语义解释与选择依据。     

基于改进的邻域粗糙集属性约简方法的矿产资源评价研究--以云南个旧锡铜矿为例

如今的矿产资源由于其埋藏较深，只能通过各种地物化遥的数据间接预测其矿产资源，针对这种多方面的多维数据，如何提取有益的信息，对矿产资源做出有效的预测评价，是当今研究的重点。依据粗糙集理论，对邻域粗糙集方法做出适当改进，通过MATLAB编程实现了对云南个旧锡铜矿矿山资源物探、化探信息的属性约简，经调查，约简结果得到的属性均为该矿产资源评价中的必要属性信息，该评价方法对今后类似矿产资源评价提供了一个新的思路。     

基于粗糙集融合最小二乘支持向量机的煤矿安全预警模型

针对煤矿安全影响因素多、各影响因素之间相互关联、样本信息采集困难等问题,分析了煤矿安全生产系统风险,从人员、设备、环境、管理四个方面构建了煤矿安全影响因素指标体系,基于粗糙集理论融合最小二乘支持向量机方法的提出了煤矿安全机预警模型,并以实测数据为例对该预警模型的计算结果进行了训练和检验。结果表明,粗糙集融合最小二乘支持向量机能够有效提高预警效率,反映各控制因素对煤矿安全的影响,计算结果与样本值拟合精度较高,对保障煤矿安全生产具有重要而现实的意义。     

云制造环境下人力资源需求的评价与选择方法

为了解决云制造环境下人力资源提供方对需求方的选择问题,以人力资源提供方的视角,提出一种基于需求方的需求能力和偏好符合度的评价与选择方法。首先,构建了对需求方需求能力的评价指标体系,结合变精度粗糙模型,求得各候选需求方的需求能力;其次,由提供方的供给偏好,计算出各候选需求方的偏好符合度;然后根据各候选需求方的需求能力以及偏好符合度求解其各自的综合需求价值,从而为提供方对需求方的选择提供重要参考依据;最后,以实例验证了该方法的有效性。     

基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法

混合传感节点的属性较难形成统一识别特征，其节点属性约简过程复杂，存在分类时间长及分类性能差的问题。为此，提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值，利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果，获得统一编码形式的节点。在此基础上，排除了属性权重为“0”的属性，完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式，进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法，实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明，所提算法的分类用时低于520 ms，且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法，混合传感节点分类性能较好。