基于SPA的模式识别

发展和深化了集对分析（SPA）基础理论，并在此基础上探讨了基于集对分析的模式识别方法，给出了集对模式识别的三个判定原则，这对SPA的发展及其在模式识别中的应用提供了理论支持。     

一种新的Vague集相似度量

针对以往的Vague集相似度量方法的不足之处,提出了一种新的Vague值相似度的定义,并重新给出了新的Vague集相似度量的定义和性质。最后,又提出了在Vague环境下用Vague集间的相似度和相似度量进行模式识别的方法。通过一些应用实例计算,结果表明,该Vague集的相似度量具有一定的优越性,并提高了Vague集相似度量的精确度。     

三支决策及其相关理论研究综述

三支决策、粗糙集、集对分析以及模式识别理论都是处理模糊和不确定性知识的有效理论。分析三支决策与粗糙集、集对分析、模式识别的相似和想通之处,并将它们相互渗透,为今后三支决策理论的进一步发展和完善奠定理论基础。     

Vague集相似度量的公园水质评价法

基于相似度量的Vague集模式识别方法,针对公园景观水水样进行分析,应用Vague集之间的相似度量新公式,给出研究水质评价问题的基于相似度量的Vague集模式识别方法,应用实例显示,该方法不仅计算简捷,而且所给结果符合实际,为研究同类问题提供了新的方法。     

用软计算方法探讨智能控制问题

随着科学技术的进步,Fuzzy Set已经发展为Vague Set、SPA以及研究多种集合共同特性的统一集,这些方法的不断出现,为我们了解和描述复杂大系统和思维的不确定性提供了新的思路和方法.本文讨论了智能计算、软计算的最新成果及其在智能控制中的应用,最后文章给出了基于统一集的智能控制模型.     

基于粗-模糊神经网络的决策控制

通过将模糊集和粗集,神经网络结合,提出了一种基于模糊规则的新的粗模糊神经网络,它通过利用误差反向传播算法实时修正该新型网络中的权值参数,从而能被有效地应用于不确定系统的决策分类与模式识别问题.最后通过对一个不确定决策系统的模式识别的仿真结果表明该粗模糊神经网络能大大提高模式识别决策的准确率.     

一种新区间值vague集及其在模式识别中的应用

基于现有定义证明了区间值vague集并非vague集的扩展,并提出了一种新的区间值vague集定义。证明了 vague集和区间值vague集都是新区间值vague集的特例。进而提出了带参数区间值vague集的概念,并从已知隶属 度和非隶属度出发,重点分析了带参数区间值vague集的构造。将模式识别与医疗诊断案例进行了对比。仿真实验 结果表明,带参数区间值的vague集方法比传统的vague集方法更全面且更具灵活性。     

一种新区间值vague集及其在模式识别中的应用

基于现有定义证明了区间值vague集并非vague集的扩展,并提出了一种新的区间值vague集定义.证明了vague集和区间值vague集都是新区间值vague集的特例.进而提出了带参数区间值vague集的概念,并从已知隶属度和非隶属度出发,重点分析了带参数区间值vague集的构造.将模式识别与医疗诊断案例进行了对比.仿真实验结果表明,带参数区间值的vague集方法比传统的vague集方法更全面且更具灵活性.     

基于案例推理的同异反产品设计及其应用

集对论从联系的角度实现系统信息的整体处理．在CBR的基础上，结合集对论的思想和知识工程的机制，有效地处理了产品设计中领域专家的经验知识和人类创新思维的信息交合，提出一种新的产品设计方法——基于CBR的同异反产品设计法，以实现产品设计的自动化、智能化和系统化，并使之具有自学习能力，针对面向市场的产品设计的三个阶段，初步说明其在产品设计中的应用。     

基于粗糙集联系度的数据挖掘算法及应用研究

粗糙集理论和模糊集理论都是用来处理不完整和不确定信息的理论，两者都可用来观察、测试数据并进行推理。将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。文中分析了专家系统中规则抽取中存在的困难，用粗糙集理论和集对分析理论解决专家系统中规则的抽取和过滤问题，提出了一种新的规则提取方法，并给出了一个应用实例。