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序信息系统中基于粗糙熵的不确定性度量 总被引:1,自引:0,他引:1
在序信息系统中引入知识粗糙熵和粗集粗糙熵两个不确定性度量的概念,本文得到了它们的有关性质,证明了这两个度量都随着知识确定程度增强而单调下降的结论,从而给出序信息系统的信息解释;并进一步通过讨论它们之间的联系说明粗集的粗糙熵可以更精确地度量粗糙集的粗糙程度.这些结论为序信息系统的知识发现奠定了一定的理论基础. 相似文献
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广义近似空间与粗糙分类代数 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了广义近似空间、粗近似公理、干扰集公理、粗糙集的分类原则、粗选原则、不确定偶集原则、精选原则、对策分类、量子逻辑分类、bit量子对称分类、不可比集、bit空间集、协议关系、粗糙集函数、粗糙分类代数和粗糙单代数等基本概念,并提出了一个猜想;展示了一些新观点;基于协议关系构造了粗糙商代数和粗糙子代数,给出了回避-归并算法及算例。 相似文献
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知识粗糙性的零等价条件 总被引:4,自引:1,他引:3
讨论了知识粗糙性的等价条件,证明了知识粗糙性与条件熵为零等价,同时还证明了互信息对知识粗糙性定义的偏序“较细”是单调下降的,从而揭示了知识粗糙性与条件熵的密切联系。 相似文献
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基于D—S理论,提出了一种对非精确性的测量数据进行不确定度评定的方法。该方法首先计算非精确性数据的总不确定性,包括不具体性与冲突性之和,然后参照香农熵不确定度评定方法,建立总不确定性与不确定度的联系公式,最后计算不确定度。该评定方法同时适用于精确性和非精确性测量数据,是传统香农熵评定方法的广义形式,文中给出实例验证了其有效性。 相似文献
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粗糙壁面通道内的流动研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对流动中熵产的数值计算,研究了管道和平面通道内流动中粗糙壁面对摩擦的影响.研究表明,在层流流动中壁面粗糙度的影响也是值得重视的,尽管这种效应以往常常被人们所忽视.除了可得到摩擦因子之外,由于可以得知流场中壁面粗糙单元附近的耗散分布,因此可深入理解这一物理现象的本质.为了对粗糙壁面通道内的流动进行简明的描述,需要对壁面位置和粗糙度参数进行合理的选择,并对各种选择方案进行了讨论和评价. 相似文献
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关于粗糙模糊集的性质已有学者进行了研究,吴伟志、张文修建立了基于一般二元关系的k-步邻域系统与近似算子系统的理论框架。本文在此框架下结合模糊概念,提出了k-步粗糙模糊集的定义,并作了研究,得到了相应的结果。 相似文献
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考虑到具体的博弈、利益团体投票或决策过程中,Vague集的表示往往受到决策者历史知识、感性判断等因素的限制,本文借助于模糊逻辑非门算子,对经典Vague集中隶属度与非隶属度之间的关系进行了改进,提出了广义Vague集的概念。利用三角模和三角余模,建立了模糊近似空间中广义Vague集的粗糙近似,定义和讨论了模糊近似空间中广义Vague集的粗糙度度量方法。最后给出了算例。 相似文献
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不同的机械加工方法会形成相异的表面粗糙纹理.为了探析不同粗糙纹理对齿轮传动润滑效应之影响,基于实际测量所获得的一系列粗糙度数值,进行了45组数值计算.计算结果显示:当粗糙度均方根值σ≤0.15 μm时,粗糙度对齿面油膜厚度与接触应力影响甚微;当σ>0.15 μm后,随着σ的增大,纵、横向纹理粗糙齿面接触应力均呈线性规律增加,但前者的接触应力始终大于后者.尤其是当σ≥0.55 μm时,与光滑齿面相比,纵、横向纹理粗糙齿面接触应力分别增大90%和80%;与此同时,纵向纹理膜厚值减低40%,而横向纹理膜厚值增大80%以上.在此基础上,针对纵、横向两种粗糙纹理齿面,分别建立了轮齿接触应力与齿面粗糙度之间的回归方程.最后,给出了横向纹理粗糙齿面的润滑效果要优于纵向纹理粗糙齿面的研究结论. 相似文献
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本文将变精度粗糙集模型推广到基于一般包含度的广义变精度粗糙集,利用包含度的性质讨论广义变精度粗糙集的性质。给出广义齐次包含度的定义,验证了常用的概率型包含度等均为广义齐次包含度;给出基于该广义变精度粗糙集的知识约简的方法。不同的包含度代表不同的决策语义,因此借助一般包含度研究变精度粗糙集,能够使尽可能多的有用信息被提取、挖掘,克服了基本粗糙集模型中由于要求绝对精确的包含关系而使大量有用信息丢失,进一步推广了粗糙集模型,拓宽了粗糙集在数据挖掘、知识发现、模式识别及决策分析等领域中的应用。 相似文献
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非连续多层叠加结构的粗糙界面接触形变与能量损耗特性一项研究较少的难题。本文在单一界面能量损耗特性研究的基础上,通过建立“多层粗糙金属板--刚性平面”的多界面模型,采用有限元方法,对加载与卸载过程中,具有不同界面形貌、不同塑性变形行为和界面摩擦的多层叠加模型粗糙多界面的接触力和变形进行计算,研究了多层叠加结构粗糙界面上的接触力-变形关系,以及由塑性变形与界面摩擦引起的能量损耗特性,构造了描述粗糙多界面上接触力-变形关系表达式,计算了多层粗糙界面的能量传递损耗率,分析了多层叠加结构的非连续粗糙多界面接触变形机理和能量损耗特性。 相似文献
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C. Prabu S.V.M.G. Bavithiraja S. Narayanamoorthy 《International journal of imaging systems and technology》2016,26(1):24-28
A process of splitting the image into pixel bands is the image segmentation. As medical imaging contain uncertainties, there are difficulties in classification of images into homogeneous regions. There is a need for segmentation algorithm for removing the noise from the medical image segmentation. The very popular algorithm is Fuzzy C‐Means (FCM) algorithm used for image segmentation. Fuzzy sets, rough sets, and the combination of fuzzy and rough sets play a prominent role in formalizing uncertainty, vagueness, and incompleteness in diagnosis. But it will use intensity values only which will be highly sensitive to noise. In this article, an Intuitionistic FCM (IFCM) algorithm is presented for clustering. Intuitionistic fuzzy (IF) sets are generalized sets and their elements are characterized by a membership value as well as nonmembership value. This IFCM has an uncertainty parameter which is called hesitation degree and a new objective function is integrated in the standard FCM based on IF entropy. The IFCM will provide better performance than FCM for image segmentation. 相似文献
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提出了一种划分属性离散区间的新方法.针对这种划分,提出一种约简和去噪的方法.随后,建立了粗糙集和LVQ神经网络的联合模式识别系统.最后,比较了用该系统和仅用神经网络进行识别的效果,证明了该方法的有效性. 相似文献
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利用粗糙集和属性直方图的图像增强方法 总被引:1,自引:1,他引:0
利用粗糙集理论进行图像增强,子图的划分是关键。属性直方图是对直方图概念的推广,是一种由先验知识约束的直方图;将它用于子图的划分,在此基础上提出了一种基于粗糙集理论和属性直方图的图像增强方法。该方法利用属性直方图的 Otsu 算法确定灰度阈值,根据灰度阈值利用不可分辨关系,将图像划分为背景子图、目标子图和噪声子图,对去噪后背景子图和目标子图进行增强变换,并将它们合并得到增强图像。将该方法用于一种海底小目标图像增强。实验结果表明该方法处理增益为 11dB,明显地增强了图像,且不损害图像的边缘。该方法适用于图像有某种先验知识的场合。 相似文献