区间属性值决策系统属性的粗糙约简

基于粗糙集理论对区间属性值决策系统进行了探讨,提出了一种区间属性值决策系统属性的粗糙约简方法.首先利用分析技巧,将区间属性值决策表转化为三元决策表,其次利用粗糙集理论构建了属性的约简方法.通过算例说明了该方法的有效性.     

基于粗糙集图像分层算法的研究

提出了一种基于粗糙集的图像分层新算法,首先从数字图像中提取色彩信息和空间信息构造条件属性集,分析经典的图层信息构造决策属性集,然后运用粗糙集理论进行数据挖掘,从而得到从条件属性集到决策属性集的强规则,运用这些规则对数字图像进行智能分层。最后,用实例证明了该算法的正确性。     

商业数据挖掘中的核心算法

为了使企业的管理层能够根据市场需求进行数据挖掘,并基于挖掘出来的规则做出决策,在数据仓库、粗糙集方法等理论的基础上提出了一种核心算法,应用于商业数据挖掘.核心算法从信息表开始,通过属性泛化、求核心属性、属性归约,最终得到由正确率表示的规则.在求核心属性的部分对粗糙集理论中求核心集的方法进行了改进,并给出了相应的证明.核心算法利用SQL语言的功能强大、容易开发、运行稳定等特点,通过SQL语言编程来实现.核心算法具有针对性强、可操作性强等优点.     

粗糙集在复合材料成型工艺事例推理中应用

相似事例检索算法是计算机辅助复合材料成型工艺设计中的关键技术。研究了事例推理机制,给出了基于粗糙集理论的事例推理流程,对相似事例算法进行改进,采用粗糙集理论中属性重要性对事例索引属性进行约简,约简掉对检索结果影响较小的属性,并采用粗糙集属性重要性理论确定索引属性的权值。研究了索引属性中数值类型和集合类型的相似性计算算法,最后通过实例对算法进行验证,结果表明该算法提高了事例检索的速度和正确性。     

基于粗糙集理论的数控机床智能故障诊断研究

面向数控机床智能化发展需求,提出了基于数据挖掘技术的智能故障诊断方法.建立机床智能诊断单元的系统框架,框架由状态监控及特征信号采集、历史故障数据分析及诊断规则获取、故障推理机制3个功能模块组成.重点研究诊断规则的获取技术,提出了基于粗糙集理论的故障诊断决策规则生成算法.算法充分利用信息决策系统的特性,通过简化对不必要属性和核心属性的分析,并引入回溯思想计算约简集,有效降低了属性集约简的计算复杂度,提高规则求取效率.在建立规则库的基础上,引入基于证据理论的信息融合技术,解决多传感器故障监测数据与诊断规则准确匹配的问题,建立故障推理机制.实例研究证明该方法可行.     

粗糙集理论中一种属性离散化算法

针对定量属性离散化制约粗糙集理论应用这一关键问题，利用分级聚类法和粗糙集理论中依赖度的概念，提出了一种对决策系统中条件属性进行离散化的增类减类算法，实现了决策系统的属性约简。该算法易于理解，计算简单，以实例说明了算法的合理性和有效性。     

粗粒度多尺度属性约简启发式算法

粗糙集理论(RS)从它出现到现在一直是数据推理方面的一种强有力的工具,而作为数据推理的一个非常重要组成部分——知识的约简也一直是粗糙集理论的研究重点.本文基于信息论中信息熵、相对熵和条件熵的概念和性质,在粗糙集系统中增加了一个粗粒度逼近量,并根据粗粒度逼近量提出了一种多尺度逼近的属性约简或者叫规则提取的新算法.     

基于粗糙集与BP神经网络的烟气机故障诊断

结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的烟气机故障诊断方法.首先对故障诊断数据中的连续属性进行离散化,然后根据粗糙集理论进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统.最后在最优决策系统的基础上,设计BP神经网络对烟气机故障进行诊断.试验结果表明,该方法可以有效提高烟气机故障诊断的精度和效率.     

层次匹配范例推理在短期负荷预测中的应用

提出了一个改进的范例推理系统来解决电力系统短期负荷预测问题,该系统将范例推理、自组织映射以及模糊粗糙集方法进行了有效的结合.使用模糊粗糙集方法确定了范例的表示、组织方法，并通过自组织映射对历史范例进行聚类.将新问题所对应的范例与各个聚类中心进行匹配，得到最相似聚类，再在该聚类中进行二次匹配，对得到的最相似范例集进行重用、修正，从而得到最终预测结果.使用模糊粗糙集方法可以进行范例属性和匹配权重的合理选择，同时使用自组织映射对历史范例进行聚类，可以减少范例匹配次数和匹配时间.使用该方法不仅可以合理利用历史范例，而且可以通过属性选取、聚类来获取附加知识.实例验证和比较结果表明该负荷预测方法是有效可行的.     

基于粗糙集方法的信息系统中属性划分方法研究

针对目前数据挖掘隐私保护中信息系统属性分类问题,基于粗糙集理论提出了一种信息系统中属性划分方法.首先对信息系统中的易获知属性和敏感属性进行定义和描述,然后在属性依赖度和属性重要度的基础上,提出了信息系统中属性的敏感系数的定义.实验结果表明:该方法简单、直观,对信息系统进行属性划分与属性约简得到的结果是一致的.     

基于粗糙集约简算法的加注系统风险预测模型

基于粗糙集理论,提出了加注系统风险预测模型:首先,应用属性约简算法,将加注系统风险源权重的确定问题转化为粗糙集理论中属性重要性的评价问题,通过计算得到加注系统各风险源的权重,从而使加注系统风险源权重的确定更具客观性和合理性;其次,采用BP人工神经网络的自学习功能,建立一个加注系统风险预测模型,将相对约简的风险源作为系统输入,可较好地提高预测模型的效率。实例表明,该模型具有良好的扩展性和较低的运行开销。     

大坝安全监测的粗集模型方法

针对传统分析方法的不足,研究了大坝安全监测的粗集模型方法.首先对原始监测信息进行粗糙集处理,提取主要影响因素和决策规则集,然后用粗糙隶属度分析各主要因素的重要性指标及其在效应量中所占的分量比例,并且通过对规则集的不确定性推理建立了大坝监测的粗集预报模型.实例分析表明,粗集模型在大坝影响因素重要性评价和非确定性测值预报方面取得了满意的结果.     

一种粗糙模糊神经网络识别器及其应用

结合粗糙集和模糊神经网络提出了一种粗糙模糊神经网络识别器的模型.该模型根据粗糙集理论对训练样本进行建立决策表、离散决策表、约简决策表、提取分类规则等推理过程设计.粗糙模糊神经网络识别器的输入层、两个隐含层、输出层的神经元个数分别根据决策表的约简结果、离散结果和分类规则、决策属性决定.将该识别器用于车牌字符识别,实验表明:该方法比粗糙集规则匹配识别方法识别率提高了18%,比BP神经网络识别方法识别率提高了2.7%.     

粗糙集在CBR中的应用研究

在CBR中引入了粗糙集技术，可以有效地进行知识约简，从中发现规则；建立基于粗糙集的案例索引机制；对案例库的精简维护，以及实现集成推理等，极大地提高了案例推理的能力与效率。     

概率粗糙集Ⅲ型与Ⅳ型之研究

经典粗糙集理论在解决系统不确定性知识时有明显的不足,对于不协调的决策表的规则提取存在很大的局限性.因此许多学者从不同的角度如变精度、概率论、模糊集来拓展其研究领域.概率粗糙集是从概率论出发,充分利用近似边界区域提供的统计信息,能提取带有确定因子的决策规则.概率粗糙集Ⅲ型与Ⅳ型是其后两种形式.论文推导了概率Ⅲ型与Ⅳ型的若干定理及重要性质,并予以证明;把最小风险Bayes决策转化为概率Ⅲ型与Ⅳ型下的问题来解决,最后用一个实例说明了其有效性.     

基于粗集理论的小电流接地系统故障选线研究

针对小电流接地系统中单相接地故障选线困难的问题，提出了一种基于粗集理论的故障选线新方法.在分析小电流接地系统线路零序电流故障特征的基础上，将基于粗集理论的信息融合技术引入故障选线系统.将利用小波分析方法、零序有功分量方法和五次谐波方法提取的故障特征作为条件属性，线路的故障状态作为决策属性.通过对信息系统的约简，得到最小决策规则，该规则即可实现故障选线.仿真结果表明，该方法正确、有效.     

基于粗集理论的小电流接地系统故障选线研究

针对小电流接地系统中单相接地故障选线困难的问题，提出了一种基于粗集理论的故障选线新方法.在分析小电流接地系统线路零序电流故障特征的基础上，将基于粗集理论的信息融合技术引入故障选线系统.将利用小波分析方法、零序有功分量方法和五次谐波方法提取的故障特征作为条件属性，线路的故障状态作为决策属性.通过对信息系统的约简，得到最小决策规则，该规则即可实现故障选线.仿真结果表明，该方法正确、有效.     

一种基于互信息增益率的新属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对属性约简，提出了一种基于互信息增益率的属性约简算法.该算法考虑了所选择条件属性与决策属性的互信息，还考虑了所选择属性的值的分布情况，从信息论角度定义了基于互信息增益率的属性重要性度量方法，并以此度量为启发式信息，算法从空集开始逐步将最重要的条件属性加入到选择属性集，直到所选择的条件属性集与决策属性集的互信息等于整个条件属性集与决策属性集的互信息时，算法停止.结果表明，算法能更有效地对决策系统进行约简，同时约简后的对象数目较少.     

Extension of information entropy-based measures in incomplete information systems

Rough set theory[1, 2], developed by professorPawlak, was conceived as a valid mathematical theoryto deal with inexact, uncertain or vague knowledge inmany applicants such as data mining, machine learningand decision support.Although rough set theory, using the concept of in-discernibility relation as its basic principle, provides aformal theoretical mechanism and a series of tools onknowledge reduction and knowledge acquisition throughset algebra, researchers realize that rough set theory isd…     

GIS中空间对象的不确定性研究

重点讨论了空间数据不确定性的概念、模型及研究方法,建议用目标模型和场模型来分别表示两类不同的空间对象,论述了空间统计学、模糊集理论、粗集理论、遗传算法、反思模型关数据不确定性研究中的应用,并给出了若干应用例子。