基于遗传算法和模糊粗糙集的知识约简

虽然粗糙集理论为处理离散属性提供了很好的工具,但它不能直接运用于具有连续变量的数据上面,而现实中的数据又包含着大量的连续变量.为了能够对连续属性集进行有效的知识约简,充分利用遗传算法的全局优化和并行计算的优点,结合模糊粗糙集的理论,对连续属性集进行知识约简,较粗糙集而言避开了连续属性的离散化过程,减少了信息损失,加快了约简速度,提高了决策支持度.首先利用一个仿真实例来验证该算法的有效性和快速性,然后把它运用于某一柴油机的故障数据集的约简,通过约简获得了影响输出故障模式的主要输入变量集,实现了数据的预处理,为进行柴油机的故障模式诊断提供了先决条件.     

基于免疫算法的粗糙集知识约简

在基于粗糙集理论的知识发现过程中,减小属性约简复杂度问题是重要研究内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余知识. 通过在知识表达系统中的决策属性支持度来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度, 通过相对重要程度来描述条件属性对决策属性的重要性.然后利用免疫网络机理和约简算法融合,构造免疫网络约简算法,把相对核加入初始种群加快收敛速度.最后,以经典的实例分析表明,该方法是求解知识约简问题的快速有效方法.     

关于贝叶斯粗糙集模型的知识约简

贝叶斯粗糙集模型是一种修正的变精度粗糙集模型，它既能克服粗糙集模型所描述的分类是完全精确的，同时又不需要象变精度粗糙集模型需要预先给定参数，因此在人工智能与认识科学领域有重要的作用。本文通过引入上、下分布约简给出该模型的一种约简方法。     

基于本体的产品设计知识表示研究

针对目前的产品设计知识表示模型或是只局限于产品设计的某一阶段,或是局限于某一设计领域,对产品设计知识的概念存在着分类不清等不足,文中提出一种产品设计知识本体构建方法,并构建基于本体的产品设计知识表示模型。通过分析产品设计知识本体产生的知识概念、属性及知识概念间关系,形式化地定义和描述表示产品设计领域所包含的知识资源,提高企业产品设计知识共享和重用效率。以色选机设计知识表示为例,验证了所提出模型的有效性。     

粗糙集在知识约简中的应用

将粗糙集应用于数据挖掘领域,能提高对不完整数据进行分析和学习的能力,属性约简能删除冗余属性,提高系统潜在知识的清晰度,降低发现规则的时间复杂性。目前已在人工智能、知识发现、模式分类等方面得到了应用。文中描述了粗糙集的基本理论,并通过实例分析了粗糙集理论在知识约简中的应用。     

基于本体的产品设计知识表示方法

针对产品设计知识的多样性、动态化和相关性等特点,提出了一种基于本体的产品设计知识表示方法。建立了以客体、概念集、属性集、命题集和函数集为核心的知识单元,并设计了五者之间的联系,在此基础上引入了输入输出模块,以增强产品设计知识表示的全面性和灵活性。最后以圆柱形螺旋弹簧设计为例,验证了所提方法的有效性。     

基于并行协同进化的属性约简

提出一种求属性集合最小约简的新方法，即基于并行协同进化的属性约简方法．该方法将并行遗传算法和协同进化算法相结合，能有效地处理具有大量属性的信息系统．对各类实验数据的测试表明，该方法得到的属性约简量与基于属性重要性的约简方法相似，在某些情况下求得最小约简的可能性要高于属性重要性方法．     

基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法

为了获得有效的属性最小相对约简,提出了一种基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法。该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性,并且对交叉概率和变异概率进行了新的设计。设计中既考虑到进化代数对算法的影响,又考虑到每代中不同个体适应度对算法的作用。最后通过两个经典算例进行了验证,无论在约简的准确性上,还是平均运行代数上都取得了较好的结果。     

基于变精度粗糙集的不完备信息系统知识约简

基于变精度的思想,提出了一种新的不完备信息系统变精度粗糙集模型。基于该模型给出了不完备信息系统的β上（下）分布约简和β上（下）近似约简。给出了求解不完备信息系统β上（下）分布约简的辨识矩阵方法。     

基于粗糙集的决策规则约简

粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法，正越来越被人们所重视。其主要思想是保持分类能力不变的情况下，利用等价类，通过属性约简和决策规则约简，达到发掘知识并简化知识的目的。但是属性约简是一个NP问题，对属性的约简和决策规则的约简只能通过启发式算法实现。该文针对属性约简和决策规则约简，各提出了一个启发式算法。     

一种基于模糊聚类和粗糙集的产品族设计知识约简方法*

针对产品族设计中产品族共性与产品个性化之间相互冲突的问题,提出了一种基于模糊聚类和粗糙集的产品族设计知识约简方法。通过模糊聚类对设计参数进行离散化和分类,以粗糙集进行知识约简区分出产品族设计参数和个性化产品设计参数,实现产品族综合性能损失最小。通过对通用电机产品族的实例分析,并经与PPCEM方法比较,验证了该方法的高效性和可行性。     

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.     

一种基于粗集理论的属性约简改进算法

利用粗集理论中属性的依赖度和重要度性质,提出一种对数据属性进行约简的改进算法,对该算法进行分析,并运用一个简单的例子对该算法的有效性进行验证。     

基于粗糙集约简的图像插值方法

提出了一种基于粗糙集约简的支持向量机图像插值方法,目的在于提高基于学习的插值方法的插值效率,改善放大图像边缘模糊现象。首先在原始图像上利用已知的像素灰度值及邻域内像素间的相关性构造训练样本集;然后利用粗糙集约简算法约简掉其中重要度较小的特征,并用约简后的样本集训练支持向量机;再用测试样本及训练好的支持向量机估计偶行偶列的像素灰度值;最后利用测试样本及训练好的支持向量机估计剩余的未知像素灰度值。仿真表明,所提方法有效提高了插值效率,获得了较好的客观指标,得到了满意的插值图像。     

基于粗糙集和信息增益的属性约简改进方法

针对属性过多对于有效的数据挖掘很不利以及约简中差别矩阵的产生会占用较大存储空间的问题,提出了一种基于粗糙集和信息增益的属性约简改进算法.该算法首先采用信息增益技术对决策表属性进行相关分析,删除部分冗余属性,减小属性约简的复杂度,然后直接从决策表中提取出分明函数,求出属性约简.由于避免了分明矩阵的生成,因此该算法不仅节约了时间和空间,而且提高了效率.     

基于模糊集和粗糙集联系度的商务决策系统

粗糙集理论和模糊集理论都是研究信息系统中知识的不完整、不确定性问题,把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,将粗糙集联系度理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊集和粗糙集联系度的综合评价方法,实例验证了该方法对一大类复杂信息系统的知识发现具有一定的应用价值。     

基于粗集和模糊集物流联盟知识共享风险预警

基于对有关物流联盟（虚拟物流）知识共享文献的综述,提出物流联盟知识共享风险预警评价指标体系。然后,利用粗糙集和模糊集的基本理论和方法,建立物流联盟知识共享风险预警模型,并给出基于分辨矩阵的指标属性约简算法,优化模型的评价指标。在此基础上,使用模糊集理论对物流联盟知识共享的风险进行评估。最后通过实例说明该预警模型的有效性及实用性。