一种改进的基于RS与SVM的故障诊断方法

传统的基于粗糙集与支持向量机的故障诊断方法在用支持向量机分类前用粗糙集进行数据约简,仅将粗糙集作为数据约简的工具,忽视了粗糙集所获取的决策规则对原有数据中所隐含知识的概括表达作用.本文提出了一种改进的基于粗糙集与支持向量机的故障诊断方法,首先基于粗糙集对样本数据进行约简和初步决策规则获取,然后将获取的规则作为先验知识集成到支持向量机中进行故障诊断.该方法结合了粗糙集的处理高维数据的优点和支持向量机具有较高推广能力的优势,并且在用支持向量机分类时有效地利用了粗糙集获取的决策规则,提高了故障诊断的准确率.使用该方法对柴油机常见故障进行诊断实验,结果表明了方法的有效性. 前用粗糙集进行数据约简,仅将粗糙集作为数据约简的工具,忽视了粗糙集所获取的决策规则对原有数据中所隐舍知识的概括表达作用.本文提出了一种改进的基于粗糙集与支持向量机的故障诊断方法,首先基于粗糙集对样本数据进行约简和初步决策规则获取,然后将获取的规则作为先验知识集成到支持向量机中进行故障诊断.该方法结合了粗糙集的处理高维数据的优点和支持向量机具有较高推广能力的优势,并且在用支持向量机分类时有效地利用了粗糙集获取的决策规则,提高了故障诊断的准确率.使用该 法对柴油机常见故障进行诊断实验,结果表明了方法的有效性. 前用粗糙集进行数据约简,仅将粗糙集     

基于模糊工具箱和ROSETTA的粗糙集数据挖掘

针对大量连续属性值的数据挖掘,提出了一种基于模糊工具箱和ROSETTA软件的粗糙集数据挖掘方法.在粗糙集理论的基础上,应用模糊工具箱中的模糊聚类方法离散分类连续属性值,并将其转化为粗糙集易于处理的知识表格.应用粗糙集数据挖掘软件ROSETTA对这些知识表格进行知识约简处理.通过约简知识属性和属性值,得到连续属性值的核心知识规则,并以实测数据为例,说明了该方法的实现过程和有效性.     

基于粗糙集(Rough Set)的数据挖掘技术研究

文章绍了粗糙集理论的基本原理,粗糙集理论中的知识表示,并且给出了粗糙集在分类规则数据挖掘中的实现过程。     

一种基于粗糙集与决策树的病毒检测算法

粗糙集在数据挖掘中已有广泛的应用,主要用于对象分类面.首次将粗糙集与决策树算法进行相互融合,对恶意程序与病毒进行分类.该方法在检测病毒上进行应用将有助提高病毒检测算法的智能性.通过粗糙集中的决策系统给出了决策规则和决策表,并由此决策规则作为决策树的分类条件和规则,由决策树来实现病毒的检测和恶意程序的分类.     

基于BP神经网络与粗糙集理论的分类挖掘方法

分类是数据挖掘中重要的课题,为协调决策分类,提出了一种基于粗糙集理论和BP神经网络的数据挖掘的方法。在此方法中首先用粗糙集约简决策表中的冗余属性,然后用BP神经网络进行噪声过滤,最后由粗糙集从约简的决策表中产生规则集。此方法不仅避免了从训练神经网络中提取规则的复杂性,而且有效的提高了分类的精确度。     

基于粗糙集（Rough Set）的数据挖掘技术研究

文章绍了粗糙集理论的基本原理，粗糙集理论中的知识表示，并且给出了粗糙集在分类规则数据挖掘中的实现过程。     

基于粗糙集的物流资源分类方法研究

针对目前物流行业在资源优化配置以及组织调度等环节中出现的匹配精度低、调用效率差等现实问题,将物流资源分类标准作为切入点,以行业内现有资源分类体系为基础,结合实际样本数据,提出基于粗糙集的物流资源分类方法。首先以粗糙集理论为指导,对物流资源属性进行约简,然后从数据挖掘的角度进行基于属性重要度的资源分类,最终分析得出资源分类规则,以此为物流资源整合提供理论依据。通过实例分析,证明该分类方法的有效性。     

数据挖掘中基于Rough Set方法研究

随着数据挖掘的兴起,有许多分类和预测的方法.数据挖掘研究的实施对象多为关系型数据库,这给粗糙集方法的应用带来了极大的方便.关系表可被看作为粗糙集理论中的决策表,而利用粗糙集理论来处理数据挖掘有着传统挖掘工具所不具有的优点.粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的数学工具,文中通过实例介绍了粗糙集的基本理论,并通过实例详细介绍了在基于对决策表属性约简的基础上采用了可变精度粗糙模型实现规则的获取.该实例说明了对于不完备的信息系统,应用粗糙集理论进行数据挖掘是非常有效的.     

一种基于精简的模糊规则库的分类算法*

结合模糊聚类和粗糙集提出了一种基于精简的模糊规则库分类算法.对于数值型样本数据,首先采用模糊聚类生成模糊规则库,然后运用粗糙集理论对样本属性进行约简,删除冗余规则,即可得到精简的模糊规则库,以方便进行分类决策.通过对IRIS的仿真测试表明,本算法所产生的模糊规则不仅简单易懂,而且分类效果很好.     

核属性蚁群算法的规则获取

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究已经表明该算法具有许多优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.本文从规则获取和优化两方面研究基于粗糙集理论和蚁群算法的分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识理论,将粗糙集理论与蚁群算法融合,采用粗糙集理论进行属性约简,利用蚁群算法获取最优分类规则,优势互补.实验结果比较表明,算法获取的分类规则,具有良好的预测能力和更为简洁的表示形式.     

基于拓展粗糙集的不完备表的规则挖掘及应用

实际应用中常存在缺省属性值的不完备信息系统,如何从不完备信息系统中挖掘有用规则是一个非常有价值的问题。粗糙集理论是一种有效的数据挖掘手段,但经典粗糙集缺乏对不完备信息系统的处理能力。在粗糙集拓展的基础上,设计出从不完备决策表中挖掘出有用规则的算法,并将其应用到银行贷款决策中不完备决策表的实例分析中。     

基于粗糙集联系度的数据挖掘算法及应用研究

粗糙集理论和模糊集理论都是用来处理不完整和不确定信息的理论，两者都可用来观察、测试数据并进行推理。将集对分析中的联系度概念应用于粗糙集中，说明了粗糙集联系度与下近似集和上近似集的值化的关系。文中分析了专家系统中规则抽取中存在的困难，用粗糙集理论和集对分析理论解决专家系统中规则的抽取和过滤问题，提出了一种新的规则提取方法，并给出了一个应用实例。     

Application of fuzzy logic and variable precision rough set approach in a remote monitoring manufacturing process for diagnosis rule induction

Rough set has been shown to be a valuable approach to mine rules from a remote monitoring manufacturing process. In this research, an application of the fuzzy set theory with the fuzzy variable precision rough set approach for mining the causal relationship rules from the database of a remote monitoring manufacturing process is presented. The membership function in the fuzzy set theory is used to transfer the data entries into fuzzy sets, and the fuzzy variable precision rough set approach is applied to extract rules from the fuzzy sets. It is found that the induced rules are identical to the practical knowledge and fault diagnosis thinking of human operators. The induced rules are then compared with the rules induced by the original rough set approach. The comparison shows that the rules induced by the fuzzy rough set are expressed in linguistic forms, and are evaluated by plausibility and future effectiveness measures. The fuzzy rough set approach, being less sensitive to noisy data, induces better rules than the original rough set approach.     

一种基于粗糙集理论的最简规则挖掘方法

提出了一种基于粗糙集理论的最简规则挖掘方法，它是一个采用基于分类正确度的粗糙集模型进行多概念分类规则挖掘的新方法，能有效处理决策表的不一致性，采用启发式算法，挖掘出满足给定精确度的最简产生式规则知识。用多个UCI数据集对算法进行了测试，并且与著名的Rosetta软件进行实验对比，结果说明此方法大大提高了总的数据约简量，可以有效地简化最终得到的规则知识。     

一种基于粗糙集理论的神经网络图像分割方法

神经网络用于分割图像时需要大量的训练数据,由于数据量大,计算速度相当慢。不适合实时数据处理。基于此,将粗糙集理论与神经网络相结合,提出基于粗糙集的神经网络图像分割方法。利用粗糙集理论中的约简的计算方法,从图像属性中获取精简的规则,根据这些规则构造神经网络各层的神经元个数,并根据粗糙集理论中的属性重要性来修正神经网络的权值。实验结果表明,该方法抗噪能力强,提高了精度,在大大缩短网络训练时间的同时改善了分割效果。满足图像处理的实时性要求。     

基于Rough集理论的Self集的构造和演化算法

提出了一种基于Rough集理论的Self集构造和演化算法。利用Rough集约简算法,对用户的安全访问行为的数据作规范化处理并进行约简,从中提取有效的最简规则,降低了安全数据的冗余,减轻了特征码构造的负担。使用Rough集上、下近似集原理,构造了上、下近似Self集,实现了Self的优化和扩展,有效地解决了Self集的自动演化问题。     

Knowledge acquisition in vague objective information systems based on rough sets

Abstract: The growing volume of vague information poses interesting challenges and calls for new theories, techniques and tools for analysis of vague data sets. In this paper, we study how to extract knowledge from vague objective information systems (VOISs) based on rough sets theory. We first introduce the basic notion termed rough vague sets by combining rough sets theory and vague sets theory. By using the rough vague lower approximation distribution in the VOIS, the concept of attribute reduction is introduced. Then, we develop an algorithm based on a discernibility matrix to compute all the attribute reductions. Finally, a viable approach for extracting decision rules from the VOIS is proposed. An example is also presented to illustrate the application of the proposed theories and approaches in handling medical diagnosis problems.     

基于粗糙集的网络入侵检测模型研究

本文提出了一种基于粗糙集(Rough Set)理论的网络入侵检测模型,通过运用粗糙集理论结合遗传算法对网络连接数据提取检测规则集。仿真结果表明,该方法对各类已知和未知攻击尤其是DoS和Probe攻击具有较高的检测率和较低的误报率,因此本文提出的基于粗糙集理论的入侵检测模型在应用于复杂网络数据分析和网络攻击检测方面是高效的。     

基于粗糙集的智能控制方法及拟PID仿真

介绍了粗糙集理论是一种知识发现和数据挖掘的新方法,具有通过系统输入输出数据自动抽取规则的优点。提出了一种新的基于粗糙集的智能控制方法以解决粗糙集在工业控制应用中性能较差的问题。该策略通过采用施加典型测试信号激励控制对象来生成数据以保证数据生成的质量,采用在线分批数据采集并处理的方法实现规则的在线提取和动态调整以保证规则库的完备性,并最终保证了控制的性能。通过一个拟PID控制的仿真实例表明该方法有效。     

一种基于粗糙集理论的最简决策规则挖掘算法

研究粗糙集理论中可辨识矩阵，扩展了类别特征矩阵，提出一种基于粗糙集理论的最筒决策规则算法．该算法根据决策属性将原始决策表分成若干个等价子决策表．借助核属性和属性频率函数对各类别特征矩阵挖掘出最简决策规则．与可辨识矩阵相比，采用类别特征矩阵可有效减少存储空间和时间复杂度。增强规则的泛化能力．实验结果表明，采用所提出的算法获得的规则更为简洁和高效．