基于不完备信息的粗糙集确定备件品种

针对确定备件品种不完备信息的多属性决策问题,给出了基于不完备信息系统的粗糙集模型,并依据扩展优势关系确定粗糙集的上、下近似集,从而获取分类决策规则;通过一个实例说明该方法的可行性和有效性。     

不完备序值系统中的粗糙集与模糊粗糙集

以不完备序值信息系统为研究对象,其中不仅包含丢失型未知属性值,而且属性值域为全序集,提出相似优势关系的概念,并在不完备序值决策系统中给出基于相似优势关系的粗糙集模型.在不完备模糊序值决策系统中,给出基于相似优势关系的模糊粗糙集模型,并讨论其相关性质.     

不完备信息系统中一个变精度粗糙集模型

针对不完备信息系统的知识获取,提出了一种基于相容度的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展.定义了这种模型上的知识约简,并给出了求约简的一个启发式算法.最后通过实例分析说明了算法的有效性.     

基于不完备信息系统相容关系的分配约简遗传算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点.本文研究在不完备信息系统下的属性约简算法,在相容关系基础上,提出了一种应用遗传算法来求解分配约简的方法,并通过实例分析说明了该算法的有效性.     

基于混合容差关系的粗糙集模型

将弱不可分辨关系引入到不完备信息系统中,讨论不完备信息系统中三种不同的容差关系。首先,融合强容差关系和弱容差关系,提出混合容差关系;然后,其次,基于混合容差关系以及基于混合容差关系的极大连续块技术构建两种不同的粗糙集模型;最后,讨论这两种不同粗糙集模型之间的关系。     

不完备信息系统中一种拓展粗糙集模型

以同时具有遗漏型和缺席型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,提出了一种使用参数进行控制的自反二元关系以及相应的粗糙集模型,将这种拓展粗集模型与不完备信息系统中现有的几种拓展粗集模型进行了对比研究。对一不完备信息系统进行了实例分析,以说明新提出的二元关系的有效性。     

基于不完备混合序信息系统的增量式属性约简

由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。本文针对不完备混合型有序信息系统,利用邻域优势条件熵提出一种对象更新情形下的增量式属性约简算法。首先,针对不完备混合型有序信息系统提出一种新的邻域优势粗糙集模型,同时在其基础上定义了邻域优势条件熵,并设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法;然后,针对不完备混合型有序信息系统对象的动态性,分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新;最后,利用邻域优势条件熵作为启发式函数提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明,所提出的增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上均比非增量式算法具有更高的性能。     

不完备模糊决策信息系统中的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个很重要的方法,本文把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约简的算法,最后用实例验证了算法的可行性。     

基于逆云模型的雷达辐射源识别方法

针对由于噪声环境造成的雷达辐射源不能正确识别的问题,提出了一种新的基于逆云模型的雷达辐射源识别方法。该方法首先构建了更符合实际的含有噪声数据的雷达辐射源数据库,利用逆云模型求出数据库中雷达辐射源各属性的云数字特征,给出了基于属性相似度的识别权重确定方法,并构建了基于云模型和属性相似度的雷达辐射源分类器。仿真实验证明,该方法可以更好地处理由于噪声环境引起的随机性和模糊性,能在恶劣噪声环境下有效地进行雷达辐射源识别。     

基于粗糙集与条件信息熵的大坝安全融合评价模型

权重的确定是大坝安全多效应量融合评价研究中的关键性问题,已有的权重确定方法存在过于依赖先验知识的缺陷,基于此,从概率论和信息论的角度,将大坝安全监测多效应量融合评价视为一个随机系统和不完备信息系统,利用粗糙集理论和条件信息熵理论在处理随机性和不完备性方面的优势,以权重研究为核心,建立大坝安全多效应量融合评价模型,并给出了一个实例分析,为大坝安全评价提供一条新的研究思路和途径.基于粗糙集和条件信息熵的权重确定方法既能体现属性指标在属性指标集中的重要程度,又能体现属性指标对于属性决策集的重要程度,因而更加全面和合理.     

基于直觉梯形模糊数的信息不完全多属性决策方法

针对权重信息不完全未知且属性值为直觉梯形模糊数的多属性决策问题,给出了基于直觉梯形模糊数得分函数和投影模型下的多属性决策方法,通过投影法建立了非线性规划模型,并通过数学软件得到各属性权重,通过投影率作为排序指标,进行排序择优。最后通过实例说明了该方法的有效性。     

双谱二次特征在雷达信号识别中的应用

针对利用常规参数进行复杂体制雷达辐射源信号识别存在的问题,提出将信号双谱作为雷达辐射源特征参数,并将Bhattacharyya分离度准则作为双谱的二次特征提取的算法.利用双谱分析可以完全抑制高斯有色噪声对信号的影响,同时保留信号的幅度和相位信息的特点,提高雷达辐射源特征参数的有效性;针对信号双谱中包含许多对识别辐射源不起显著作用的双谱和与辐射源识别无关的冗余双谱,将Bhattacharyya距离作为双谱二次特征提取的依据,将具有最强类可分离度的双谱提取出来作为信号的特征参数.仿真结果表明,提取的双谱二次特征具备一定的抗噪能力,在较宽信噪比范围内能够较好地体现辐射源之间的个体差异,平均识别正确率可达到95%.     

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…     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法

针对权重信息不完全,决策者对方案有偏好的三角模糊型多属性决策问题提出了一种新方法。该方法是首先对三角模糊数求截集,将三角模糊数转化为区间数并引入偏差函数,然后建立目标线性规划模型并利用Lingo软件求出属性权重向量,进而对截集下的方案进行排序。     

粗糙集理论在无线电测控系统效能评判中的应用

粗糙集理论是在集合论基础上发展起来的一项强大的数学分析工具，是一种崭新的智能信息的处理手段，它可以有效地分析和处理不精确、不一致、不完整信息，目前主要应用于模式识别、专家系统、人工神经元网络、决策分析以及知识发现。而无线电测控系统本身的复杂性及规模的庞大性，使其在用一般方法进行效能评估时具有一定困难，故将粗集理论引入了此系统的效能评估中。     

基于区分向量的不完备决策系统属性约简算法

区分矩阵是属性约简的一种有效方法。针对不完备的决策系统,定义了区分矩阵的概念,给出了区分矩阵构造方法,并根据区分矩阵稀疏性的特点,定义了区分向量的概念,在此基础上,给出了一种基于区分向量的不完备决策系统属性约简算法。最后,采用恒星光谱数据,实验验证了该算法的有效性。     

雷达辐射源识别技术研究进展

雷达辐射源识别技术是雷达对抗侦察系统中的关键技术之一,是雷达对抗信息处理研究的重要内容。鉴于特征提取和分类识别是雷达辐射源识别的两大关键技术,综述了这两个关键技术的研究进展,从理论上分析了当前研究现状下存在的问题,并对未来的研究进行了展望,为进一步研究雷达辐射源识别技术提供了参考。     

用神经网络进行雷达辐射源识别研究

为提高雷达辐射源识别系统的识别率，分析了BP神经网络、径向基神经网络和径向基概率神经网络等3种神经网络的结构和性能．用假设的10部雷达参数产生数据进行实验．仿真结果表明，应用径向基概率神经网络能大幅提高雷达辐射源识别的识别率，该网络在雷达辐射源识别中的分类性能明显优于其他2种神经网络．