一种基于粗糙—模糊集理论的知识获取方法

该文提出了一种基于粗糙-模糊集理论的知识获取方法,该方法将粗糙集理论与模糊集理论相结合,先利用模糊集理论对决策表的连续属性进行模糊化,通过构建模糊相似矩阵进而划分论域;再利用粗糙模糊集理论进行属性约简,从而获取决策规则。最后,通过实例验证了该方法的有效性和实用性。     

一种应用软粗糙模糊集的多属性决策方法

将软粗糙模糊集应用于多属性决策问题,用软粗糙模糊集分析模糊知识表达系统,定义了软模糊决策系统、决策分类模糊软集依赖度、条件双射软集对决策分类模糊软集的重要性、软模糊决策系统的约简、软模糊决策系统的决策规则等概念,借助这些概念给出了一种基于软粗糙模糊集的多属性决策算法,通过实例分析说明了该算法的可行性。     

基于多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的最优粒度选择方法

为了对含有多属性的直觉犹豫模糊决策信息系统进行约简,获取最优粒度,运用多粒度粗糙集处理直觉犹豫模糊决策信息系统中的不确定信息,并对多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的最优粒度选择方法进行了研究.首先,在直觉犹豫模糊集的基础上引入属性信息,给出粗糙直觉犹豫模糊集的概念,提出乐观、悲观多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的下、上近似这4种模型,且研讨了它们的性质.其次,主要定义了基于悲观多粒度粗糙直觉犹豫模糊集下近似的粒度质量相似度和内、外粒度重要度的计算公式,设计了其最优粒度选择算法.最后,通过葡萄酒测评的案例,分别基于乐观、悲观多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的下、上近似这4种情况,计算出最优粒度并进行了分析,验证了该算法在直觉犹豫模糊决策信息系统中的约简是有效的.     

一种基于有序属性决策系统分类规则提取策略

分类规则的精度取决于分类算法的构造,论文在综合分析基本粗糙集合概念及其约简算法的基础上,阐述了一种基于准则的有序属性决策系统的数据挖掘算法．为此首先介绍了基于有序属性决策系统的集合表达,然后利用有序属性决策系统中准则集与属性集的基本特征构造上下近似扩展模型,得到准则集决策系统的四个相关参数．并进一步提出相应的数据约简与分类规则提取算法。最后给出了用此算法约简有序属性决策系统的算例,实验结果表明此方法挖掘出的规则简练,更具合理性和可靠性。     

一种基于信息熵的模糊粗糙集知识获取方法

模糊粗糙集融合了模糊集和粗糙集的思想,是一种新的处理模糊和不确定性知识的软计算工具。针对属性为模糊值的信息系统,提出了一种基于熵的模糊粗糙集知识获取方法:首先通过模糊相似度量计算出各属性下对象的模糊相似值,再根据模糊相似关系构造模糊等价关系,然后根据模糊等价关系建立属性集的信息熵表示,继而使用基于信息熵的决策表属性约简算法获取规则。最后,通过一个实例,分析说明了这种算法的合理有效性。     

基于连续型条件属性的模糊规则约简算法*

针对粗糙集对于连续域属性决策表的处理能力差以及不容易获得模糊集之间关系等问题,提出一种将模糊集和粗糙集结合起来的连续型条件属性模糊规则约简算法。该算法首先引入三角隶属度函数将连续属性值转换为模糊值,并使用离散模糊神经网络方法获得数据集之间关系。实例验证表明,采用该算法,用户可以根据实际决策需要和领域知识更改阈值,从而获得满意的模糊规则结果。     

一种基于粗糙2模糊集集成模型的决策分析方法

针对信息系统为连续属性的情况，提出一种将粗糙集与模糊集相结合来获取决策规则的方法，这种基于粗糙—模糊集集成模型求取决策规则的方法通过一个模糊隶属函数将连续属性值表示成模糊值，从而避免了连续属性的离散化问题，同时给出了连续属性值转换成模糊值的表示形式，提出了模糊相似关系和模糊相似类的概念，给出了粗糙—模糊近似空间的下、上近似及其性质以及模糊相似关系下属性约简的方法，最后以自修复飞行控制系统的效能评估为例，给出了自修复效能评估的决策规则。     

基于变精度粗糙直觉模糊集的决策规则获取

以直觉模糊目标信息系统为研究对象,以粗糙集和直觉模糊集为工具,以知识发现为目的,给出了从直觉模糊决策表中获取决策规则的一种有效方法。即通过对Pawlak粗糙隶属函数的定义进行推广,给出粗糙直觉模糊隶属函数,利用新的粗糙隶属函数,建立了变精度粗糙直觉模糊集模型。在此模型基础上定义了变精度粗糙直觉模糊集的近似质量和近似约简,由近似约简导出概率决策规则集,从而给出了直觉模糊决策表的概率决策规则获取方法。最后,以实例说明了这一方法的有效性。关键词：     

基于邻域辨识矩阵的属性约简增量式算法

邻域粗糙集模型可以直接处理连续型数据.属性约简是邻域粗糙集模型的重要研究内容之一.目前已有的增量式粗糙集约简算法主要考虑经典的粗糙集模型的情况,不适用于邻域粗糙集模型.为此,提出一种基于邻域辨识矩阵的属性约简增量式算法,主要考虑连续型数据对象动态增加的情况下的属性约简问题.为了解决该问题,提出了一种邻域决策系统的辩识矩阵,通过辨识矩阵的动态更新实现动态求核,并在此基础上,利用原有的属性约简进行属性约简的更新.     

一种基于粗糙-模糊集理论的分类规则挖掘方法

提出了一种基于粗糙-模糊集理论的分类规则挖掘方法,以解决信息不完整情况下的推理和决策问题,并给出了该方法的流程图。利用基于粗糙集的特征属性约简算法和基于模糊集的决策规则归纳方法,可以挖掘出样本中隐藏的关联规则,形成决策。最后,将其应用于一个具体的信息系统中,结果令人满意,证明该方法是可行的且是有效的。     

论模糊概念的度量

模糊度和模糊相似度是模糊集合中模糊概念度量最常用的两种方法。根据模糊度定义,提出了几种实用方便的模糊度公式,并分析了文[3]中新模糊度公式的不正确性;同时根据模糊贴近度定义,提出了一种贴近度公式。这些新公式的引入,在模式识别等实际应用中起着重要的作用。     

模糊分类与模糊匹配相结合的模糊检索

1.问题的提出文献信息检索的过程,可以看成是一个用户“查询”和文献库之间“匹配”的过程。但是,当文献库中文献数量达到几百万甚至更多时,如果仍用用户的“查询”去逐一匹配文献库,将花费很长的时间,甚至使检索方法无法付诸实用。因此,将文献适当地分成若干子类,在子类中进行检索,能缩小检索范围,可加速匹配     

模糊面向对象数据库中的模糊对象匹配

对象匹配的目标在于区分对象,用以识别多个对象是否代表相同的现实世界实体,其在数据集成和数据清洗等方面发挥着至关重要的作用.为了满足同时处理复杂对象、复杂对象关系以及不确定数据的需求,模糊面向对象数据库的研究近年来受到了研究者的关注.本文识别出模糊面向对象数据库中模糊对象的三种情况:两个模糊对象属于同一个类;两个模糊对象分属于具有子类/超类关系的两个类;两个模糊对象分属于两个完全不同的类.针对不同的模糊对象情况,基于可能性理论和模糊数据的语义测度,给出了计算两个模糊对象等价度和必要度的方法.     

利用模糊系统的自适应模糊控制器

针对非线性系统控制,设计了利用TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统的自适应模糊控制器。所设计的自适应控制方法是参考模型自适应控制方法,而且利用Lyapunov函数保证了闭环系统的稳定性,同时推导了最优的自适应控制规律。首先,根据控制对象的输入输出数据建立TSK模糊模型,然后,由TSK模糊模型设计初期的TSK模糊控制器,并根据自适应规律随时调整模糊控制器参数。倒立摆系统的仿真实验验证了所设计的自适应模糊控制器的有效性。     

模糊调整在求解模糊规则中的应用*

提出一种求解模线性规划的非精确算法,它模拟人的调节过程,将模糊控制思想嵌入到遗传算法的变异与交叉算子中求解出一个模糊糊优解集,取代了以往利用单纯形注解模糊糊线性规划问题的一个最优解。     

模糊控制的模糊推理分析

分析了使用RZ算子时推理合成规则(CRI)不具有还原性和不能正确进行模糊推理的原因,给出了正确应用CRI的条件;分析了全蕴涵3I算法的不足及其具有还原性的原因;对各种蕴涵算子的模糊推理进行分析比较,得到了正确的推理算法;对模糊推理在理论和实际应用中的矛盾作了具体说明.     

Fuzzy Structure of Complex Belief Systems: Fuzzy Relations and Fuzzy Belief Sets

In previous work, Nescolarde-Selva and Usó-Doménech (2014a Nescolarde-Selva, J. and J. L. Usó-Doménech. “Semiotic Vision of Ideologies.” Found Sci 19 (2014a): 263–282.[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar], b) discussed the theory that complex belief systems have a topological structure. In this article it is suggested that this structure is also fuzzy. We introduce the concepts of fuzzy sets in the context of beliefs (substantive and derived), and between derived beliefs themselves. Also introduced are the concepts of fuzzy covering and fuzzy invariance and the relationships between them.     

基于模糊数学的数字图像模糊度

图像的品质评定是图像处理领域的一项重要课题，难以对其给出客观的评价，文中引进模糊数学中的三角模算子与非模糊基数学模拟，定主了数字图像模糊度，理论与实现表明，该定义比模糊指数更符合人眼的视觉特征，并可用于评价图像器质，图像模糊度能够明显提高图像处理系统的效率。     

基于模糊似然函数的模糊辨识方法

提出一种基于模糊似然函数的模糊辨识方法。该方法利用模糊似然函数对样本数据进行聚类，并使模糊模型的结构辨识和参数辨识能同时完成，从而实现模糊模型的在线辨识。仿真结果证明了该方法的有效性。