粗糙集理论数据处理方法及其研究

粗糙集理论是一种对数据进行约简,提取规则的数据挖掘的有效工具,在自动控制、电子科学、计算机科学、机器学习、医学、经济学等方面有着广泛应用。根据粗糙集理论处理数据方法的过程,分析和阐述了不完备数据处理、连续数据离散化、属性约简、属性值约简和规则提取、不完备决策系统和不相容决策系统等非标准信息系统的约简、粗糙集理论数据处理方法和其他理论数据处理方法相结合的扩展模型和最新研究进展,及粗糙集理论数据处理的软件实验系统等。     

基于粗糙集理论的故障诊断系统知识库设计

故障诊断是与有效决策密切相关的复杂而困难的同题.粗糙集理论可以有效地分析、处理不完备信息.知识库是整个故障诊断系统的核心,利用基于粗糙集的知识约简和决策规则提取算法,将柴油机故障信息值进行约简,求出其决策规则.知识库由事实库和规则库组成.在知识库中采用链表数据结构,以数据文件形式存储,完成知识库设计的程序.采用粗糙集方法进行故障条件属性约简十分有效,得到简化的决策规则,使得知识库的设计更加方便快捷.     

基于粗糙集理论的故障诊断系统知识库设计

故障诊断是与有效决策密切相关的复杂而困难的问题。粗糙集理论可以有效地分析、处理不完备信息。知识库是整个故障诊断系统的核心,利用基于粗糙集的知识约简和决策规则提取算法,将柴油机故障信息值进行约简,求出其决策规则。知识库由事实库和规则库组成。在知识库中采用链表数据结构,以数据文件形式存储,完成知识库设计的程序。采用粗糙集方法进行故障条件属性约简十分有效,得到简化的决策规则,使得知识库的设计更加方便快捷。     

基于形式概念分析的不完备电子病历系统粗糙挖掘研究

形式概念分析与粗糙集理论是近年来获得飞速发展的两种数据挖掘工具。充分利用概念格在形式概念表示和粗糙集在知识约简等方面的独特优势,提出了基于形式概念分析的不完备电子病历系统粗糙挖掘算法(FCRM)。该算法利用决策规则格进行不完备知识的形式概念表示和粗糙正域近似约简,并能较好地提取相应一致的决策规则。最后构建不完备中医电子病历方剂挖掘专家系统,实验结果表明该算法在不完备电子病历系统约简和挖掘方面均具有较好性能。     

粗集理论在空中目标威胁等级判断中的应用

针对目标进行威胁等级判断时,由于获得的空中目标属性信息的不完全性和不确定性带来的决策困难问题,采用把粗糙集理论引入到空战决策系统中,根据空战冗余信息是可以约简的结论,提出了一种利用粗糙集理论约简求取规则的决策算法。应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值,利用粗集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间。通过粗集数据挖掘后提取的规则,不仅规则数目减少,且规则是不完全规则,因此特别适合对空战信息的融合。     

基于粗糙集的网络安全评估规则提取

给出了基于粗糙集的网络安全评估指标的约简方法。提出了一种利用粗糙集理论提取网络安全评估规则,进而利 用评估规则构建网络安全评估决策系统的算法。利用一个简化的网络安全评估数据集,验证了本文提出的决策规则提取 方法是有效的。     

基于概率覆盖决策粗糙集模型的中医菜谱分析

针对营养决策表规则提取中规则矛盾多、覆盖样例冗余多,导致有效规则遗漏的问题,提出概率覆盖决策粗糙集模型.首先,对决策粗糙集相关理论进行简要介绍,给出对应的属性约简和值约简理论和算法.然后,在决策粗糙集基础上,提出概率覆盖模型,根据值约简需求提出一、二、三度覆盖矩阵,以解决规则矛盾和冗余问题.最后,通过中医菜谱数据提取营养学规则实验,证明所提模型可有效解决规则矛盾问题,相比其他常用规则提取模型,概率覆盖模型所得规则约简力度较高,矛盾个数较少.     

基于粗糙集的石油安全预警规则提取

粗糙集理论是分析不确定系统的一种有力的工具.运用粗糙集的理论和方法,结合我国历年的石油数据,建立石油安全预警指标模型.利用Rose软件,在保持分类能力不变的前提下,对该数据的各项指标进行属性约简,再对该约简的属性值进行约简,然后提取最小决策规则,挖掘其中隐含的有用信息,得出影响我国石油安全预警的重要因素.根据得出的决策规则,对我国未来几年内的石油预测数据进行分析,得出我国石油安全属于重警区,需加强防范的结论.     

基于粗糙集的柴油机故障诊断系统设计

利用基于粗糙集的知识约简和决策规则提取算法,将柴油机故障信息值进行约简,求出其决策规则,完成柴油机的故障信息条件属性值约简和决策规则提取程序设计.采用正向推理及相关控制策略实现推理机,完成故障诊断系统的诊断推理操作.基于粗糙集的属性约简和决策规则提取十分有效,大大减少了推理的时间,提高了系统的工作效率.     

基于粗糙集理论的规则提取及约简

给出了一种基于粗糙集理论的规则提取和约简方法.采用模糊C均值方法对实际数据进行聚类分析,提取初始决策表,然后用粗糙集理论方法对该决策表进行约简,得到极小决策表.采用了一个实际决策对象,对算法进行演示和验证.