基于粗糙集的故障诊断方法

利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识，从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化，提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法，研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性，在前向推理和反向推理的基础上，给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行正、反向故障诊断的步骤，讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度。通过这种方法能够进行故障的寻找和定位，实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行件和有效件。     

基于粗糙集的综合推理模型

为了拓展综合推理的涵盖范围，建立了基于粗糙集理论的综合推理模型.将综合推理中的综合源和场引入到粗糙集理论的决策系统中. 通过对原始决策系统的分解得到综合源，分解而成的每个决策系统构成一个综合推理的源.在分解得到的综合源中，基于正域的概念，用依赖度和分类质量方法定义了场强，根据属性出现频率，采用差别矩阵定义了场强，并结合信息论，通过互信息、条件熵和互信息增益率定义了场强.分析结果表明，该模型可完成属性约简过程.实现了对粗糙集理论和综合推理理论的融合和成功扩展.     

基于粗糙集属性量度的数据库分解方法

针对从海量数据库中提取规则的计算速度慢、规则长度长的缺点,提出了一种新型数据库分解算法.利用粗糙集理论,从提高分类正确性和子数据库纯度的角度出发,提出了属性选择量度和分解过程终止量度.依照这些量度对数据库进行分解,得到具有一定支持度的规则集.得到的规则长度较短,决策分析的有效性高,同时有效地克服了噪声数据对粗糙集数据分析的影响.     

基于粗糙集理论的多传感器信息融合

利用粗糙集理论的属性约简、值约简、核和不完备信息系统等概念来进行多传感器信息的融合,除了传感器测量的数据之外,无需任何额外的信息.针对完备信息系统和不完备信息系统分别提出了相应的融合算法,为解决传感器数据超载以及不完整传感器信息融合提供了有效的方法.     

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C波段无线电信号特征约简

以C波段无线电信号数据库为研究对象,提出了一种新的数据离散化方法。将C波段无线电信号数据库转化为集值信息系统,然后借助于相容粗糙集理论实现了C波段无线电信号的特征约简与规则提取。     

粗糙集理论在阳离子反浮选控制中的应用

针对阳离子反浮选生产过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制精度要求高等特点，提出了一种基于粗糙集理论的智能控制方法．通过对控制过程中的一些有代表性的状态以及操作人员在这些状态下采取的控制策略所构成的决策表进行约简，归纳出一系列控制规则．运用该方法进行准确度测试和命中率试验，结果表明控制模型的给出值与现场实际数值基本吻合，命中指标满足综合指标要求．在阳离子反浮选控制中运用粗糙集理论时，便于现场技术人员和操作工人的操作，能合理添加药剂量，避免了传统工艺由人为加药造成的浪费．     

基于粗糙集理论的肺癌细胞图像识别

肺癌细胞的早期诊断相当困难，肺癌细胞的特征选择依据难以把握．提出根据肺癌细胞的每个特征属性对粗糙集下、上近似集的影响程度作为属性约简的依据，根据约简的结果，再采用扩展的相近关系粗糙集对肺癌细胞进行识别诊断．利用下近似集中的结果进行判断可以提高识别的准确率，利用上近似集中的结果进行判断可以降低肺癌细胞识别的漏诊率．从识别的结果来看，方法行之有效．     

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.     

基于粗糙集理论的装备战损评估方法

战损评估是"基于效果的作战"的关键环节;根据导弹装备战场损伤评估中的难点,运用粗糙集理论研究了适于装备损伤评估的实用方法;简要介绍了粗糙集理论的基本原理;用基于分辨矩阵的属性约简方法,给出了一种装备战场损伤的评估模式;结合一个导弹装备战损评估实例介绍了一个完整的评估步骤,并给出了评估结论,对开展装备损伤评估定量研究和定性决策具有指导意义。     

基于粗集理论缺省数据的改进算法

在对粗集理论研究的基础上，利用对象间的属性值差异引入粗糙相似度的概念，提出一种改进的ROUSTIDA算法，指出改进后的算法使更多的数据得到科学的补齐．实例表明此方法是比较有效的．     

粗糙集理论在商业数据挖掘中的应用

商业智能研究中的商业数据挖掘,是从数据库中抽取对商业零售企业进销存具有潜在应用价值的隐含信息.给出了基于粗糙集理论的商业数据挖掘完整过程,结合商场客户价值分析的实例,使用粗糙集数据挖掘系统(RSDMS)进行数据预处理,消去冗余属性,抽取决策规则.     

一种基于粗集理论对雾天图像增强的研究

由于雾天有光亮条件的干扰,雾天拍摄的图片经常都有很严重的图像降质;针对雾天图片的退化情况,文章提出了一种基于粗集理论在空域采用3×3滑动窗口的图像增强方法,通过对实物照片的处理表明该方法在图像增强效果和时间复杂性方面均优于传统图像增强方法,在重现原图的基础上能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度。     

基于粗集理论的约简算法

在基于属性重要性和基于分辨矩阵两种算法的基础上,提出了一种同时满足属性重要性和频度的启发式约简算法RedFreSigni。该算法的基本思想是:以属性的核为基础,把核和用户偏好集同时作为属性近似约简的一部分,以频度作为选择属性的启发信息可同时生成计算属性的频度信息与不可分辨矩阵,减少了计算时间。在此基础上进而提出了基于规则支持度和置信度的决策挖掘算法,该算法能有效提取出用户感兴趣的规则。     

一种改进的粗糙集理论分层递阶约简算法

粗糙集的分层递阶约简算法是根据属性的获取方式、采集成本和实时性要求等对属性进行分类,使决策系统中的所有属性在单层次和单粒度上的知识表示变为部分属性所构成的知识在多种层次和多种粒度上的表示,从而可以逐层对决策系统进行约简.在此基础上,文章根据规则获取者的需要即属性的重要度考虑进行分层递阶简约.文章的最后将该算法应用于某单位人才引进决策的获取中,证实了其有效性.     

基于粗糙集的数据集预处理研究

针对分类模型在构造过程中存在冗余属性的特点,提出了一种基于粗糙集理论的分类预处理技术,利用其理论的属性约简与分辨矩阵得到属性的约简集.经实例证明,此方法对提高分类模型构造效率有较好的效果.     

粗糙集在数据挖掘分类规则中的应用研究

数据集中的冗余性会降低数据挖掘结果的解释能力和精度，介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原则，并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系，并简化带有不同相容规则的决策系统的数据挖掘算法，并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则。     

基于程度粗糙集的知识约简方法

给出了基于程度粗糙集模型上知识的近似约简及近似相对约简,引入了目标信息系统上的k上(下)近似约简及k上(下)分布约简的概念,并讨论了它们之间的关系,得到了几个重要结论,可为知识发现或数据挖掘技术奠定一些基础.