粗糙集理论在故障诊断规则获取中的应用

本文的目的是给出一种利用粗糙集理论解决故障诊断的规则获取问题的方法 ,该方法的特点是可以处理由于类重叠引起的样本信息不精确、不一致情况下的规则获取 .以规则形式表示的知识接近于人脑推理过程 ,因此基于规则的诊断方法在故障诊断中得到广泛使用 ,但规则获取是其瓶颈之一 .粗糙集 (RS)理论是为开发自动规则生成系统而提出的 ,其主要思想是在保持分类能力不变的前提下 ,通过知识约简 ,导出概念的分类规则 .因此 ,可以把 RS理论用于规则的故障诊断中 .本文给出了基于决策矩阵和决策函数的获取规则方法的流程图 ,以故障诊断实例说明其使用方法 ,并验证了其有效性     

可变精度粗集模型研究

粗糙集理论一直致力于研究不确定或不精确信息的数据分析问题。基于粗糙集的相关概念,对标准粗糙集模型与可变精度粗糙集模型进行了比较研究,着重描述了可变精度粗糙集模型的特点。     

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。数据挖掘研究的实旌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。     

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.     

可变精度粗集模型约简异常分析

粗糙集理论一直致力于研究不确定或不精确信息的数据分析问题。本文基于可变精度粗糙集模型相关概念,对其约简异常进行了深入研究,分析了包含度区间的动态变化和正区域变化引起的约简异常,提出了消除异常的基本思想,从而完善了基于可变精度粗集模型的约简。     

基于变精度粗集和搜索树的增量规则获取算法

基于可变精度粗糙集模型和搜索树提出了一种新的增量式规则获取算法。该算法引入可变精度粗糙集模型以已获取规则集为启发信息,通过对解空间进行深度优先启发式搜索产生新的不确定性规则;并通过对原有规则置信度的更新,给出了原有规则集的更新算法;最后给出了实例分析。     

扩展粗糙集在肾功能不全诊断中的应用

针对肾功能不全诊断的决策判断问题,提出了一种扩展粗糙集方法。该方法在可变精度粗糙集模型中把规则的置信度阈值当作可变精度参数值,把基于优势关系的粗糙集模型和基于可变精度粗糙集模型结合起来。首先,将准则离散化,再根据设定的规则置信度阈值和支持数阈值,利用提出的规则挖掘算法,对决策表进行处理,最后挖掘得到肾功能不全诊断规则。该方法的可行性通过一个简单肾功能不全诊断实例得到了论证。     

属性约简在高校就业决策分析中的应用

粗糙集理论是一种采用新方式来研究不精确、不确定性知识的数学工具。属性约简的计算是粗糙集理论中的一个重要问题。描述基于粗糙集的属性约简的相关概念,包括核、约简、分类精度;通过分析多种属性约简算法,结合可辨识矩阵和逻辑运算,提出了一种属性约简算法;围绕高校中的管理信息系统,利用该算法抽取与学生就业相关的数据信息,给出了影响学生就业的各条件因素与工作方向之间的依赖关系和约简后的数据表;获取相关规则得出结论,取得了良好的效果。     

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.     

属性约简在高校就业决策分析中的应用

粗糙集理论是一种采用新方式来研究不精确、不确定性知识的数学工具。属性约简的计算是粗糙集理论中的一个重要问题。描述基于粗糙集的属性约简的相关概念，包括核、约简、分类精度；通过分析多种属性约简算法，结合可辨识矩阵和逻辑运算，提出了一种属性约简算法；围绕高校中的管理信息系统，利用该算法抽取与学生就业相关的数据信息，给出了影响学生就业的各条件因素与工作方向之问的依赖关系和约简后的数据表；获取相关规则得出结论，取得了良好的效果。     

变精度粗糙集推广模型及其性质研究

数据挖掘的主要目标之一是进行有效分类,粗糙集的上下近似空间正是为了对信息系统进行分类。变精度粗糙集作为经典粗糙集的推广模型,目前研究仅局限于有限集。针对变精度粗糙集模型无法处理无限集合的问题,在变精度粗糙集和测度的理论基础上,提出了基于Lebesgue测度的变精度粗糙集模型。首先,引入Lebesgue测度的概念,构造了一种基于Lebesgue测度的变精度粗糙集模型,将变精度粗糙集理论推广到无限集;其次,定义了该模型的上、下近似空间;最后,证明了其相关性质。通过理论研究表明,该模型能有效处理无限集合问题,对变精度粗糙集的理论研究形成突破,也将极大的扩充其应用范围。     

基于VPRS的渔场老化风险规则挖掘

在研究如何更好地开发利用网箱渔场的过程中，人们已经认识到污染所引起的环境风险和其他影响因子。对于网箱渔场的风险评估，粗糙集理论是一种数据推理的有力工具。文章介绍了利用变精度粗糙集进行风险规则挖掘的一种方法。论述了Pawlak粗糙集和变精度粗糙集的有关概念，量化描述了渔业环境中老化程度和风险等级，给出了基于精度粗糙集的网箱渔场老化风险规则的挖掘方法。     

基于集对顺势相似关系的变精度粗糙集模型

为了能有效处理含有含噪音数据、模糊性的不完备信息系统,利用集对分析与粗糙集的思想与方法,在比较几种集对相似关系的优势与劣势的基础上,提出了一种基于阀值[α]联系度系数的集对顺势相似关系,并将其代替变精度粗糙集的不可区分关系,构建了一种基于集对顺势相似关系的变精度粗糙集模型,探讨其性质。通过实例验证了所构建模型的合理性与有效性。     

基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集

在不完备信息系统中, 为了融合可变精度粗糙集和多粒度粗糙集的各自优点, 提出一种基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集模型。研究了基于容差关系的可变精度乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的相关性质。通过对可变精度多粒度粗糙集和经典多粒度粗糙集的对比分析, 结果表明, 基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集拥有更高的近似精度, 实例分析的结果也验证了该理论的可行性。     

基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型

传统变精度多粒度粗糙集模型是基于单一变精度阈值的,而多粒度粗糙集模型是从多角度和多层次处理数据,数据往往是多源的或者是分布式的,其噪音数据的含量也各不相同。因此,不同知识粒度层次所应具有的变精度阈值也不相同,这使得现有的模型难以适应多粒度环境。为克服上述缺点,提出了基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型,该模型使得不同知识粒度层次的变精度阈值可独立调整,更符合多粒度粗糙集模型的数据特征。该模型更好地结合了多粒度粗糙集模型和变精度粗糙集模型,可从多角度分析解决问题又兼具更灵活的容错能力。     

基于变精度粗糙集理论的组合预测方法研究

组合预测的关键是确定各个单模型预测方法的加权系数。文章首先给出了一种基于标准粗糙集理论的组合预测方法,将加权系数确定问题转化为标准粗糙集理论中属性重要性评价问题,通过引入目标函数,提出了一种基于变精度粗糙集理论的寻找组合预测加权系数的新方法。仿真实验表明,基于变精度粗糙集理论的组合预测方法计算量小,不带有主观性,预测精度高。     

基于变精度粗糙信息熵的特征约简算法

为解决传统粗糙集不确定度量存在的局限,提出将变精度粗糙信患熵作为度量标准.该度量标准不仅具有变精度粗糙集良好的抗噪声干扰性能,而且具有基于信息理论的粗糙信息熵更全面反映系统不确定性的能力.给出了基于变精度粗糙信息熵的特征约简算法,实验结果表明该算法具有良好的运行效果.