基于粗集理论的神经网络

在分析了粗集理论方法和人工神经网络方法两者各自的特点与共同之处后,首先探讨粗集学习与神经网络学习的结合方法,然后提出了一种基于粗集预处理的神经网络系统,最后给出一个基于粗集方法作为信息预处理的神经网络文字识别的例子,来基于粗集的神经编制 优越性。     

副集上的双向粗决策与决策识别

As^＋（X^＊），As^-（X^＊），分别是双向S-粗集的上副集，下副集．As^＋（X^＊），As^-（X^＊）是具有动态特性的普通集合，As（X^＊）上的模糊决策结论是As^＋（X^＊）和As^-（X^＊）上的模糊决策结论的叠加合成．本文提出副集上的双向粗决策的概念，双向粗决策判定定理和决策识别定理．本文的研究为解决动态决策因素域上的系统决策问题提供了新方法．     

副集上的双向粗决策与决策识别

A+s(X*),A-s(X*),分别是双向S 粗集的上副集,下副集.A+s(X*),A-s(X*)是具有动态特性的普通集合,As(X*)上的模糊决策结论是A+s(X*)和A-s(X*)上的模糊决策结论的叠加合成.本文提出副集上的双向粗决策的概念,双向粗决策判定定理和决策识别定理.本文的研究为解决动态决策因素域上的系统决策问题提供了新方法.     

函数S-粗集与开环控制系统扰动识别

利用函数单向S-粗集对偶,结合系统规律生成,提出了开环控制系统的扰动识别准则,并给出了开环控制系统扰动识别的结构图和具体实现过程.最后通过一个实例表明该方法有效.     

一种基于粗集理论对雾天图像增强的研究

由于雾天有光亮条件的干扰,雾天拍摄的图片经常都有很严重的图像降质;针对雾天图片的退化情况,文章提出了一种基于粗集理论在空域采用3×3滑动窗口的图像增强方法,通过对实物照片的处理表明该方法在图像增强效果和时间复杂性方面均优于传统图像增强方法,在重现原图的基础上能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度。     

基于粗集理论的开关电路分析和综合方法

提出一种基于粗集理论的开关分析和综合方法，首先阐明粗集开关电路的功能表的关系，然后介绍开关电路的简化分析，最后提出开关电路的综合方法。     

手写体朝鲜文字识别的预分类特征

在分析朝鲜文字有关特征的基础上,讨论了手写体朝鲜文字识别的预分类特征提取方法。     

一种基于粗集与FCM结合的图像分割方法

传统的FCM 算法在做图像分割时,只是利用图像的每一个像素点的灰度值进行聚类,当图像受到噪声污染时,分割的准确性将大大降低,为此,提出了一种粗集与FCM算法相结合的图像分割方法,实验结果表明,该方法具有良好的分割性能.     

粗集的一种刻划方法

利用拓扑布尔代数对粗集的逻辑性质进行研究,得到了一个在上下关联条件下关于有限拓扑布尔代数的表示定理,该定理类似于布尔代数中Stone表示定理。定义了闭包拓扑布尔代数概念,给出了它的表示定理,两个定理从逻辑上全面地刻划了粗集中的上下近似运算的逻辑性质。     

基于粗集的决策规则生成方法

本文首先介绍了粗集理论和布尔推理相关概念。在此基础上给出了一种根据分辨函数的计算从决策表中生成决策规则的方法。     

函数S-粗集与开环控制系统扰动识别

利用函数单向S 粗集对偶,结合系统规律生成,提出了开环控制系统的扰动识别准则,并给出了开环控制系统扰动识别的结构图和具体实现过程.最后通过一个实例表明该方法有效.     

一种新的模式识别特征评选与简化方法

基于粗集理论,从模式识别表达知识系统的方法出发,讨论了对于系统根据特征描述瓣分类的上近似、下近似概念,提出用去掉某些特征后对系统模式识别的影响来衡量该特征的分类能力,以模式识别效果为依据来评选有用特征,从而实现特征集的简化和珠一种新方法,这种方法对于对降低知识表达的空间维数,简化信息处理也十分有用。     

基于粗集方法的图像识别系统

提出了基于粗集理论的一种图像识别系统,该系统包括图像预处理,特征提取、决策表生成,条件属性简化等,运用粗集方法,能有效地压缩图像特征数目从而大大提高运行速度。     

一种基于S-粗集的滚动工件调度

提出了一种基于S-粗集理论工件滚动调度策略，基于S-粗集理论的动态迁移特性和副集特性，研究了它在动态环境下滚动调度中的应用，算例研究表明在有调度急加工工件、工件完成期改变和新加工工件到来等情况下，该方法是行之有效的，不仅能适应加工环境的动态变化，获得满意的调度结果，而且减少了调度问题求解的规模。     

基于粗集理论和信息熵的规则模型研究

针对粗集规则存在的问题，提出了一种基于信息熵的属性简约算法，该算法以信息熵作为属性约简的标准，充分利用数据所蕴含的统计信息，克服了粗集γ准则对数据噪声的敏感性和不能表达属性间概率因果关系的缺点，理论分析和实例表明，该算法得到的规则集比基于粗集γ准则算法得到的规则集更简练，分类效果总体上也更优、在大多数工业应用中数据往往被各种噪声所污染，属性间也很难找到确定性关系，因此该方法具有比基于粗集准则方法更广泛的适用性。     

基于粗集理论的多因素数据分析

当利用不等重复的、散乱的数据去分析指标与多个因素之间的关系时,粗糙集合的有关理论,引入支持度作为因素和指标之间关联的度量,同时介绍了计算支持度的方法;提出了交互度的概念和计算方法,将其作为几个因素之间的交互效应对指标影响的度量．以农用车为例对其若干因素与性能之间的关联进行分析,说明了该方法实用可行．     

粗集理论及其应用（四）：粗集理论和模糊集合

首先将粗集与模糊集合进行简单对比，并介绍利用粗集的概念考虑模糊集合的粗近似，定义粗模糊集合，利用模糊划分的相似性关系研究集合的近似问题，定义模糊粗集，并介绍粗模糊集合和模糊粗集的基本特性等，最后讨论知识近似模型的统一。     

粗集理论及其应用（一）

作为研究粗集理论的开始，本文首先给出知识的形式化定义和知识库，知识的等价、携主特化等概念的一些基本性质，强调知识与分类概念的联系。当涉及到非为知识时，担保紧粗集概念作为讨论知识的理论基础，因而本文介绍了粗集与集合近似找 近似集合的性质及非精确 数字特征与拓扑特征，最后给出集保的粗等价、粗包含和分类的近似方法。     

基于粗集方法的课堂教学质量评价子系统研究初探

研究了一个基于粗集方法的能以人类专家水平完成教学质量评价任务的智能计算机系统的建立,首先讨论了基于粗集方法的教学质量评价系统的框架,然后提出了基于粗集方法的课堂教学质量评价子系统的具体实现。