优势关系下模糊目标信息系统的决策规则优化

利用基于优势关系的模糊粗糙集模型,讨论了模糊决策信息系统中优化序决策规则的获取问题。利用优势关系定义了模糊目标信息系统中对象的三种属性约简。给出了它们的判定定理,构造相应的区分函数,利用布尔推理技术计算对象的属性约简,得到三类新的优化序决策规则。     

优势模糊粗糙模型及其在审计风险评估中的应用

针对模糊信息系统,建立基于优势关系的粗糙集模型,并给出该模型的多种知识约简定义.通过构造分辨函数,得到了求解优势模糊粗糙集模型的最大分布约简算法.最后将该模型应用于审计风险评估,得到了较为合理的评估规则.     

优势关系下直觉模糊目标信息系统的上近似约简

传统的粗糙集理论对决策属性值为直觉模糊数的直觉模糊目标信息系统不能直接属性约简.文中在直觉模糊目标信息系统中引入优势关系,基于优势关系定义条件属性集的上近似决策协调集,给出上近似约简的判定定理,建立该信息系统条件属性集的上近似约简模型,并给出上近似约简的算法步骤.在决策属性值为直觉模糊数的一些目标信息系统中,利用条件属性集的上近似约简,可得到更为简洁的决策规则.最后给出一个实例验证算法的有效性.     

优势模糊粗糙模型及其在审计风险评估中的应用

针对模糊信息系统,建立基于优势关系的粗糙集模型,并给出该模型的多种知识约简定义.通过构造分辨函数,得到了求解优势模糊粗糙集模型的最大分布约简算法.最后将该模型应用于审计风险评估,得到了较为合理的评估规则.

     

广义优势多粒度直觉模糊粗糙集及规则获取

优势关系粗糙集模型是研究序信息系统中数据挖掘的主要方法。为了丰富现有优势关系粗糙集模型,使其更加有效地应用于实际问题,本文首先在直觉模糊决策信息系统中利用三角模和三角余模定义了3种优势关系,得到了3种优势类;其次构造了广义优势关系多粒度直觉模糊粗糙集模型,讨论了该模型的主要性质;随后给出如何从直觉模糊决策信息系统中获取逻辑连接词为“或”的决策规则;最后通过实例说明该模型在处理直觉模糊决策序关系信息系统时是有效的。     

基于优势关系下模糊目标信息系统的属性约简

在现实生活中,许多信息系统不仅是模糊的还是基于优势关系的。在基于优势关系下模糊目标信息系统中引入了广义决策的概念,提出了分别保持下广义决策、上广义决策、广义决策不变的三种不同约简,进一步给出了各属性约简的判定定理和辨识矩阵,提供了在优势关系下模糊目标信息系统属性约简的具体方法。通过实例验证了该方法的有效性,进一步丰富了粗糙集理论。     

广义优势多粒度直觉模糊粗糙集的属性约简

证据理论和多粒度粗糙集模型的结合已成为知识挖掘中的热点研究之一,其建立的模型已被应用于不完备、覆盖、模糊等信息系统,但在直觉模糊决策信息系统中还未见相关讨论。首先,在直觉模糊决策信息系统中利用三角模和三角余模定义了3种优势关系,得到了3种优势类,并构造了广义优势关系多粒度直觉模糊粗糙集模型;其次,基于证据理论,讨论了广义多粒度直觉模糊粗糙集的信任结构;然后,通过定义粒度重要性和属性重要性给出了属性约简方法;最后,通过实例说明了该模型在处理直觉模糊决策信息系统时是有效的。     

集值决策信息系统的知识约简与规则提取

本文用集值信息系统描述不完备信息系统。在集值信息系统中定义了两种不同的关系：相容关系和优势关系,给出了两种不同关系下集合的上下近似概念及其性质。研究了集值决策信息系统在两种不同关系下的广义决策约简,得到了广义决策约简的判定定理和辨识矩阵,从而得到了约简的具体操作方法。最后,基于两种关系从集值决策信息系统提取了最优广义决策规则,并进行了讨论。     

基于决策熵的不完备信息系统的知识约简方法

为有效地解决不完备信息系统的知识约简,得到更优的决策规则集,研究了基于容差关系的决策熵在不完备信息系统中能客观反映决策规则的决策能力,提出了一种基于决策熵的不完备知识约简方法.该方法基于决策熵的思想,考虑了决策规则可信度和对象覆盖度,同时引入了容差关系,以决策熵的属性重要性度量为启发信息进行知识约简,最终得到确定的规则集.仿真实验结果表明了该算法的可行性.     

不完备模糊决策信息系统的粗集模型与精度约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统概念及其粗集模型的基础上,本文提出了不完备模糊决策信息系统的概念,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型,它既不同于不完备近似空间上的信息系统又不同于完备空间上的模糊决策信息系统。该模型是完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广。文中还给出了系统的精度约简概念及其约简算法。     

可变直觉模糊多粒度粗糙集模型及其近似分布约简算法

为了在多粒度粗糙集模型中对目标概念达到更好的近似逼近效果,首先将直觉模糊粗糙集与多粒度粗糙集结合,提出直觉模糊多粒度粗糙集模型。由于该模型的目标近似存在过于宽松的缺陷,因此通过引入参数的方式对所提模型进行改进,提出一种可变直觉模糊多粒度粗糙集模型,并证明了该模型的有效性,同时基于该模型提出了相应的近似分布约简算法。在仿真实验结果中,所提出的下近似分布约简结果比已提出的模糊多粒度决策理论粗糙集约简和多粒度双量化决策理论粗糙集多了2~4个属性,所提出的上近似分布约简算法比这些算法少了1~5个属性,同时约简结果的近似精度拥有了更为合理且优越的表现。因此,理论和实验结果均验证了所提的可变直觉模糊多粒度粗糙集模型在近似逼近和数据降维方面均具有更高的优越性。     

基于变精度粗集模型变精度值的选取新方法

在现有的变精度粗集模型中,β值大部分都是作为先验知识引入的。基于集合可辨性,利用不相容类的概率分布矩阵,提出计算β阈值的新方法。新方法能快速获得β值,并提出上、下分布约简的有关理论。     

基于数据驱动的高炉料面优化决策模型研究

高炉炼铁是一个典型的高能耗、高排放、高污染的工业环节.合理的炉料分布能够形成更加合理的煤气流分布,使得炉内的化学反应更加充分,对高炉长期稳顺运行和节能减排具有重要作用.本文针对基于经验的料面形状决策不能根据炉况变化做出准确和及时的调控的缺陷,提出了基于数据驱动的高炉料面形状优化决策模型.首先,基于现场采集的数据,在考虑高炉生产实际情况约束和变量上下限约束的情况下,建立了以煤气利用率为评价函数的料面优化模型.然后,为了提高模型的精度和决策性能,提出了一种误差补偿超限学习机(extreme learning machine,ELM)方法用于建立料面优化过程模型,以减少模型与实际生产过程之间的误差.在此基础上,采用带有约束条件的自适应粒子群算法对模型进行求解.最后,通过仿真实验验证了所建模型和优化方法的有效性,实验结果表明所构建的高炉料面优化决策模型能够及时根据生产情况的变化给出合理的料面形状,满足现场生产的需求,使高炉高效稳定运行.     

变精度粗糙集区间约简模型研究

无论基于分类质量还是基于相对正域的变精度粗糙集区间约简模型都存在多种异常,根本原因是约简过程中条件类的粒度发生变化,且分类质量、相对正域和下近似分布三者不再等价变化.为消除现有约简模型存在的约简异常,文中基于下近似分布不变重新定义了区间约简模型,并给出一种基于有序分辨矩阵的区间约简方法.最后将3种区间约简模型分别应用于Wine数据集,演示不同约简模型结果间的联系与区别.     

Automatic solid decomposition and reduction for non-manifold geometric model generation

Oftentimes the level of complexity of a structure requires the analyst to idealize the finite element model, so that a solution may be obtained within a reasonable time scale. This paper describes some operations that have been defined and implemented which allow the user to reduce the dimensionality of geometric models automatically using a novel decomposition and reduction method. The model is first decomposed into simpler solids, and these solids undergo a reduction process to extract their midsurfaces. In some cases, not every part of the model can be reduced and thus, a non-manifold geometric model, suitable for mixed finite element modeling, is generated.     

神经网络在经济预测中的应用研究

本文运用人工神经网络理论,构建了宏观经济预测模型体系,实现对国民生产总值的预测。模型提高了系统预测准确度,实现了宏观经济指标的预测,描述了宏观经济的发展趋势。并且基于预测结果的分析,对我国的经济发展做出合理的评价与建议。     

基于资产全寿命成本数据模型的配变更换策略的研究

目前,在配电变压器改造调整的研究中,绝大部分都是围绕高耗能或老旧变压器的大修以延长寿命,针对单一备选配变时直接更换低损耗变压器以降低成本,通过这两个方面的对比来确定规划方案。当存在多种备选配变时,本文提出一种基于全寿命周期成本(Life Cycle Cost, LCC)的高耗能配电变压器更换策略。通过基于设备级的全寿命周期成本构建规划方案的比选模型,对本文所提的更换策略进行评估,以兼顾最小化经济成本、满足节能减排需要、减少故障处置成本为目标,得出最合理的改造方式和最佳的更换时机,最终采用相关算例验证该策略的可行性和有效性,验证从全寿命周期成本角度、选择低能耗变压器和运用合理的检修方式降低LCC,提升经济性,降低电网的规划投资成本。     

关联规则Apriori算法在教学评价中的应用

通过应用数据挖掘中关联规则的Apriori算法,对教学评价数据样本进行数据分析,使用数据库中用户交互数据记录,利用最小支持度和最小置信度,挖掘出频繁项集,从分析的结果中发现有价值的数据模式,寻找其中存在的关系和规则,为教育教学活动发挥指导作用,为教学管理提供合理、科学的决策支持,并且提出了对系统进一步的改进建议。     

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。     

高校教师教学质量评价系统设计与实现

结合RReliefF算法在非线性系统特征选择上的优势,以及模糊综合评价方法在求解非确定性问题上的良好性能,设计并实现了一套基于RReliefF和模糊综合评价方法的高校教师教学质量评价系统,确立了合理的教学质量评价指标体系,为高校教师教学质量的科学评价提供了有益的参考。