基于直觉模糊粗糙集的属性约简

针对Jensen下近似定义的局限性,提出一种新的等价类形式的近似算子表示,并将其推广到直觉模糊环境.在此基础上,将相对正域,相对约简,相对核等粗糙集的知识约简概念推广到直觉模糊环境,提出一种直觉模糊信息系统的启发式属性约简算法.实例计算表明,该方法比Jensen的属性约简方法更为合理有效.

     

一种新的粗糙集属性约简方法及其应用

对粗糙集理论中属性约简问题进行研究,借助于离散化获得的断点,提出一种指导属性约简的新方法,并提出一种改进的连续属性值离散化方法.以雷达辐射源用途识别为例,给出了识别实例和计算机仿真实验,并与工程中常用的统计模式识别方法进行比较,结果证明了该算法的正确性和有效性.

     

基于广义差别矩阵的核和属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容.为此引入广义差别矩阵,提出基于广义差别矩阵的核和属性约简算法.该框架可有效避免连续属性值离散化,且有利于与其他机器学习方法相结合.理论分析表明,所提出的算法是有效而可行的.

     

基于变精度粗糙信息熵的特征约简算法

为解决传统粗糙集不确定度量存在的局限,提出将变精度粗糙信息熵作为度量标准.该度量标准不仅具有变精度粗糙集良好的抗噪声干扰性能,而且具有基于信息理论的粗糙信息熵更全面反映系统不确定性的能力.给出了基于变精度粗糙信息熵的特征约简算法,实验结果表明该算法具有良好的运行效果.

     

交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．

     

一种核属性快速求解算法

针对求核算法存在所求得的核与基于正区域的核不一致以及算法的时间和空间复杂度不理想的问题,提出一种新的求核方法,并证明了由该方法所获得的核与基于正区域的核是一致的.利用分布计数基数排序方法设计了一种高效的等价类求解算法,在此基础上给出了快速求核算法.实验表明,所提出的算法是正确而高效的.

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

一类自适应混沌文化算法

混沌变异进化算法忽略了混沌规律性,未充分利用知识来提高算法的局部收敛能力.为此,借鉴文化算法的双层进化结构,在文化算法的进化引导函数中引入自适应混沌变异策略,提出一种自适应混沌文化算法.利用进化过程隐含知识控制变异尺度,使知识引导个体能跳出局部较优解,在保证种群多样性的同时,实现进化后期的精细搜索.仿真结果表明,该算法可以有效提高进化收敛速度,具有较好的计算稳定性.

     

一种新的模糊自适应模拟退火遗传算法

针对遗传算法收敛速度慢,容易"早熟"等缺点,结合模糊推理,模拟退火算法和自适应机制,提出一种改进的遗传算法---模糊自适应模拟退火遗传算(FASAGA),并分析了该算法的性能和特点.实验研究表明,该算法比标准的遗传算(SGA)具有更快的收敛速度和寻优效果.

     

基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领
域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．

     

变精度模糊粗糙集的一种定义

模糊粗糙集模型同经典粗糙集模型类似,容易受到噪音数据的影响 .针对该问题,受变精度粗糙集模型的启发,提出了变精度模糊粗糙集的概念. 针对现有变精度模糊粗糙集模型尚不能满足一些基本性质的缺陷,重新定义了模糊近似空间中某一模糊集的 β-下近似和β-上近似,该定义方式能够满足上述的基本性质.

     

灰色随机多准则决策的优劣势排序法

针对准则值具有灰色性和随机性两种信息不确定的多准则决策问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.通过对灰数与白数比较的定义,将随机支配规则推广到对灰色随机变量型准则值的处理中,得出方案之间的随机支配关系;利用一般性准则对该随机支配关系进行转换,构建出优势矩阵和劣势矩阵,得出每一方案的优势流和劣势流,进而确定出方案的排序.最后通过算例说明了所提出方法的可行性和有效性.

     

垂直分布多决策表下基于条件信息熵的近似约简

目前粗糙集理论研究主要针对单个决策表,而有关分布式环境下的核求解和属性约简研究的报道不多,为此提出垂直分布多决策表下基于条件信息熵的近似约简算法.该算法在各局部站点并行求相应的条件信息熵,并通过传送部分等价类的策略,可有效降低通讯代价,提高垂直分布多决策表下基于条件信息熵的近似约简效率 .算法分析和实验结果表明,所提出的算法是有效可行的.

     

云决策分析方法

提出一种基于不确定性人工智能的决策分析方法.该方法利用云理论中的云变换和概念提升方法来刻画属性因素的概念云模型,并对每个因素都分配相应的云权重;使用X-条件云和极大判定法,找出每个因素的最佳评判语言云模型;让云权重参与综合评判,最终通过云计算得到基于云滴分布的综合评价结果.实验结果表明,与传统的模糊决策分析相比,它更具有易理解性,广普适性和高准确性等特点.

     

自适应分区多代理模型交互式遗传算法

为提高交互式遗传算法的性能,提出一种自适应分区多代理模型交互式遗传算法&.该算法基于关键维分割进化初期的搜索空间,同时基于进化进程,逼近精度以及用户评价敏感度,自适应地分割进化中后期的搜索空间.在子空间上,采用多类代理模型学习用户对进化个体评价,并用于评价后续进化的部分或全部个体.将该算法应用于服装进化设计系统,实验结果表明,算法在种群多样性,减轻用户疲劳及用户对优化结果满意度等方面均具有优越性.

     

基于云/神经网络的多属性模糊规则分类

针对模糊规则分类中数据边界硬性划分的局限性问题,建立了云-神经网络模型,并提出了基于云-神经网络的模糊规则分类算法.在不影响数据模糊性和随机性的基础上,将数据转化为规则,并利用神经网络的学习能力,进行多属性模糊规则分类.与传统方法相比,该方法在保证数据模糊性和随机性的基础上,提高了模型精度和分类准确率.应用实例表明了该方法的有效性和可行性.

     

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.

     

基于粗细粒交叉的搜索算法

针对一种新的群集智能---自由搜索优化的不足,提出了基于粗细粒交叉的搜索算法.该算法定义了粗粒交叉和细粒交叉两种算子.通过粗粒交叉,有利于产生新的优秀个体,提高算法的全局搜索能力;采用细粒交叉,在搜索半径内产生更多的优良基因,提高局部搜索能力.典型函数的实验结果表明:新算法的收敛速度,收敛精度,鲁棒性和稳定性大大优于基本自由搜索优化和标准微粒群算法.

     

基于自适应蚁群算法的软硬件划分

为了更好地解决软硬件双路划分问题,提出一种自适应蚁群算法．基本思想是：对状态转移概率与信息素挥发因子,采取自适应调节策略．保证了算法前期蚁群的随机性较大,可以充分全局搜索;算法后期蚁群的随机性降低,以使算法在较短的时间内收敛．对不同节点的控制数据流图进行仿真实验,表明在同等条件下,相对于改进模拟退火、改进禁忌搜索、改进蚁群算法以及ＤＣＧ３Ａ 方法,所提出算法的命中率与收敛时间结果均更优．节点规模越大,优势尤其明显．

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.