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关于优化识别雷达辐射源问题,雷达辐射源信号受到外界环境影响和各种干扰,造成识别困难.为解决上述问题,提出了一种新的决策树雷达辐射源识别方法.首先,应用粗糙集理论对雷达辐射源信号进行分析.通过离散化、属性约简,得到分类结果对于各条件属性的重要度.根据各条件属性重要度来确定各属性信息量的相对大小,建立决策树.该方法简化了决策树的结构,并改进了传统的决策树的建立方法.选取雷达信号的主要参数特征进行了仿真.仿真结果验证了改进方法的有效性与可靠性.为消除噪声,正确识别结果提供了依据. 相似文献
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提出一种基于粗糙集描述理论与灰理论的故障诊断属性约简方法,将用粗糙集描述理论算法进行故障诊断条件属性约简的结果,依据灰色关联度算法计算灰关联系数,进一步确定约简集中条件属性间的重要性,求取最佳属性约简集.在柴油机燃油系故障诊断系统,获取了最佳属性约简集,系统运行测试获得好的故障诊断结果. 相似文献
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基于灰色关联度神经网络的雷达型号识别模型 总被引:1,自引:1,他引:0
针对现代电子战对雷达目标信号的复杂性和残缺性以及实用雷达目标识别系统的健壮性和扩展性等要求,提出一种基于灰色关联度和BP神经网络的灰色神经网络识别模型.首先采用比较成熟的BP神经网络对侦察雷达目标信号进行粗分,识别出雷达的体制;然后把模板数据库中该体制的雷达标准数据作为比较序列,建立差异信息空间,再把观测的数据和比较序列进行灰关联度分析,得出其对应的关联度,从而识别出雷达的具体型号.仿真结果表明在对参数残缺或畸变以及新体制的雷达辐射源进行识别时,取得良好的效果.表明综合灰色神经网络对辐射源进行识别是完全可行的,并且可以提高识别率、可靠性. 相似文献
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粗糙集理论作为一种新型的软计算方法,在数据挖掘方面的应用越来越被人们所重视。利用粗糙集理论进行数据挖掘,得到知识规则,最重要的一点就是基于粗糙集的属性约简。文中在区分矩阵的基础上,改进了计算信息系统属性约简的方法,使属性约简计算量大幅度减小,可以快速得到给定要求下的属性约简。 相似文献
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粗糙集理论是模式识别和机器学习的重要内容,属性约简是粗糙集理论中核心步骤。然而传统的粗糙集理论对数据集进行属性约简,计算复杂度高,容易陷入局部最优解。提出了一种新型灰狼优化算法的粗糙集属性约简技术,可以很好地解决传统粗糙集理论出现的弊端。同时为了验证算法的可行性,采用国际通用UCI数据库进行验证,与两种传统的属性约简方法进行对比分析。实验结果表明,该方法属性约简个数少,识别精度高,证明该方法切实可行,操作简单。 相似文献
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雷达辐射源识别传统方法只使用一个分类器进行分类,对于类别数较大、输入样本受噪声污染严重的情况很难获得好的识别效果.首先分析了雷达特定辐射源识别的可行性,分别提取信号的包络和双谱用来作为个体特征.然后将概率SVM引入雷达辐射源识别,得到分类识别的概率输出,并结合灰关联分析得到的灰关联度,采用D-S证据推理方法对两个分类器结果进行融合.仿真实验针对10种同类型雷达的脉冲数据,结果证明多分类器融合较之单个分类器能获得更高的识别率,提高了分类置信度. 相似文献
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文章提出了一种基于粗糙集和证据理论的目标识别方法.首先对决策表进行约简得出决策规则,然后计算规则可信度分配和规则权重,最后根据改进的D-S合成规则进行规则合成,得到识别结果. 相似文献
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提出一种基于属性分辨度的不完备决策表规则提取算法, 它是一种例化方向的方法. 首先从空集开始, 逐步 选择当前最重要的条件属性对对象集分类, 从广义决策值唯一的相容块提取确定规则, 从其他的相容块提取不确定 规则; 然后设计属性必要性判断步骤去除每条规则的冗余属性; 最后通过规则约简过程来简化所获得的规则, 增强规 则的泛化能力. 实验结果表明, 所提出的算法效率更高, 并且所获得的规则简洁有效.
相似文献12.
Set-valued ordered information systems 总被引:2,自引:0,他引:2
Set-valued ordered information systems can be classified into two categories: disjunctive and conjunctive systems. Through introducing two new dominance relations to set-valued information systems, we first introduce the conjunctive/disjunctive set-valued ordered information systems, and develop an approach to queuing problems for objects in presence of multiple attributes and criteria. Then, we present a dominance-based rough set approach for these two types of set-valued ordered information systems, which is mainly based on substitution of the indiscernibility relation by a dominance relation. Through the lower/upper approximation of a decision, some certain/possible decision rules from a so-called set-valued ordered decision table can be extracted. Finally, we present attribute reduction (also called criteria reduction in ordered information systems) approaches to these two types of ordered information systems and ordered decision tables, which can be used to simplify a set-valued ordered information system and find decision rules directly from a set-valued ordered decision table. These criteria reduction approaches can eliminate those criteria that are not essential from the viewpoint of the ordering of objects or decision rules. 相似文献
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为了解决传统识别技术在车牌字符识别时效率低的问题,本文提出了一种基于粗糙集高效属性约简算法的快速车牌识别技术,该方法首先根据训练样本集的特征向量建立决策表并对决策表进行二次离散化处理,然后应用粗糙集理论对决策表进行高效属性约简,最后从约简后的决策表中获取决策规则,按照规则可信度的大小进行规则的匹配。实验表明该方法有效地压缩了图像的特征数,并简化了规则匹配算法,提高了字符识别率及识别速度,在车牌字符识别中取得了较好的识别效果。 相似文献
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基于二进制可辨矩阵的决策规则约简算法 总被引:2,自引:1,他引:1
决策规则的约简是利用决策逻辑分别消去每一条决策规则中的冗余属性值,是粗糙集理论知识约简的重要内容,一般是在属性约简之后采用启发式信息实现决策规则的约简。基于二进制可辨矩阵给出一个简单的直接求取决策规则核的方法,并提出一种决策规则的约简算法。所给算法简单直观,不但适用于相容决策表,也适用于不相容的决策表。 相似文献
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领域文本具有结构复杂、相似性高以及动态变化等特点,且存在着连续型与离散型并存的混合数据,这在一定程度上限制了知识发现方法对文本规则的挖掘效率。针对这一问题,该文提出了基于GMM与粗糙集的文本规则挖掘方法。该方法首先根据目标数据的属性类型构造信息表;然后利用高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)聚类算法对连续数据进行聚类划分,依此对数据进行离散化及状态约简,并生成决策表;最后利用粗糙集理论对决策表进行属性约简,通过约简表对决策规则进行提取。实验结果表明: 相比于传统的方法,该文方法拥有更高的抽取精度以及较强的属性约简能力,其信息抽取的平均准确率与F1值能够达到95.0%和95.7%。 相似文献
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The gearbox is an important component in industrial drives, providing safe and reliable operation for industrial production. Wavelet packet transform (WPT) analysis was used to extract fault features in the vibration signals generated by a gearbox. The extracted features from the WPT were used as input in a rough set (RS) for attribute reduction and then combined with a genetic algorithm to obtain global optimal attribute reduction results. The fault features gained after the attribute reductions were used to generate decision rules. The unknown gear status signal attributes were used as input to match the generated decision rules for fault diagnosis purposes. Gearbox vibration signals contain a significant amount of gear status information; a WPT has an acute portion-locked ability to extract attribute information from the vibration signals. However, WPT frequency aliasing would lead to the generation of spurious frequency components, affecting gear fault diagnosis. In this paper, we introduce an improved WPT to eliminate frequency aliasing, thus improving the accuracy of fault diagnosis. This paper studies the use of wavelet packet for feature extraction and the RS for classification; the results demonstrate that this method can accurately and reliably detect failure modes in a gearbox. 相似文献
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粗集理论对股票时间序列的知识发现 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了将粗集理论应用于时间序列的知识发现。知识发现的过程包括时间序列数据预处理、属性约简和规则抽取三部分。其中数据预处理主要用信号处理技术清洗数据,然后将清洗后的时间序列按照某个变量的变化趋势进行分割,分割后每个时间段内的变化趋势不变,从而将时间序列转换成为一系列静态模式(每种模式代表一种行为趋势),从而去掉其时间依赖性。把决定各种模式的相关属性抽取出来组成一个适用于粗集理论的信息表,然后采用粗集理论对信息表进行属性约简和规则抽取,所得到的规则可以用于预测时间序列在未来的行为。最后将该方法用于股票的趋势预测,取得良好效果。 相似文献