基于Rough集的磨削参数决策系统

本文介绍了5层模糊神经网络的优缺点，提出了基于Rough集构造模糊神经网络的方法，并应用于多传感器的磨削参数决策系统，达到控制磨削加工质量的目的。     

HEAT TRANSFER BETWEEN ROUGH SURFACES IN CONTACT OVER A HIGHLY ELLIPTICAL CONTOUR AREA: COMPARISON OF EXPERIMENTAL AND NUMERICAL RESULTS

This paper describes experimental and numerical studies of heat transfer between surfaces in contact over a highly elliptical area in a gas or in vacuum. Measurements of the steady-state thermal resistance of a high aspect ratio contact formed between cylindrical steel surfaces with widely different radii of curvature (76 cm vs 0.95 cm) are reported for two levels of surface roughness (0.05 μm and 1.0 μm rms) and compared to 3-D numerical results obtained with the multigrid method. Theoretical results obtained by evaluating the contact conductance acting over each surface element within the contour area with a method developed previously for rough but nominally flat surfaces are shown to be in excellent agreement with the rough surface experimental data.     

TURBULENT FLOW IN A PIPE WITH INTERMITTENT ROUGH PATCHES: AN ANALOGUE OF ANNULAR TWO-PHASE FLOW

The response of turbulent pipe flow to sudden changes in wall roughness and flow cross-sectional area has been studied experimentally and numerically. Changes typical of those encountered by the gas phase in annular gas-liquid flow have been considered. The results show that the flow field and the pressure field can be significantly distorted at these transitions. Good agreement has been obtained between the measured results and those calculated using the Harwell-FLOW3D computational fluid dynamics (CFD) code.     

基于粗糙集的自适应网络入侵检测方法

在分析入侵检测方法的基础上,将粗糙集理论引入入侵检测方法,提出一种改进的基于粗糙集的自适应网络入侵检测方法。通过对入侵数据权值离散化预处理,属性知识约简,规则提取与过滤,提高网络入侵数据的检测率。与基于BP-神经网络的方法,基于专家系统的(ES)的方法,以及普通的基础粗糙集的入侵检测方法进行实验对比,通过实验数据,证明该方法的有效性。     

一种基于区分矩阵的属性组合权重构造方法

详细分析了以基于Pawlak的属性重要度来构造属性权重的方法存在的问题,给出了一种基于区分矩阵的属性重要度的定义方法,并且得到了该定义方法的一些重要性质。在此基础上提出了一种新的信息系统属性权重构造方法,新方法是以条件属性在整个信息系统中的贡献度来确定属性权重,不仅反映了属性自身区分对象的能力,而且体现了各属性在整个条件属性中的分类能力。通过算例分析表明,该方法得到的属性权重更加贴近事实,因此它能提高属性权重的准确度。     

最小相关性最大依赖度属性约简

在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖度准则求决策表属性约简。与基于重要度的决策表属性约简算法相比,本算法求出的约简包含的属性个数少、冗余小。实验结果显示,本算法优于基于重要度的决策表属性约简算法。     

医疗健康数据的模糊粗糙集规则挖掘方法研究

医疗健康数据通常属性较多,且存在连续型、离散型并存的混合数据,这在很大程度上限制了知识发现方法对医疗健康数据的挖掘效率。以模糊粗糙集理论为基础,研究混合数据上的分类规则挖掘方法,通过引入规则获取算法的泛化阈值,来控制获取规则集的大小和复杂程度,提高粗糙集知识发现方法在医疗健康数据上的分类效率。最后通过对比实验验证了该算法在医疗决策表上挖掘规则的有效性。     

基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法

针对常规粗糙集约简算法在应用中的样本指标提取困难和效率低下等问题,将粗糙集理论引入到态势指标提取中,基于差别矩阵压缩和分类选择实现态势指标决策表的信息约简,结合专家知识的指标重要性度量调整态势指标的选择,提出一种基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法.在态势指标体系实例中进行分析和验证,实验表明该算法具有较好的态势指标约简效果,提取后的指标在网络安全评估中是合理的,因此该研究为态势指标的有效提取提供一种可行的解决途径.     

基于粗糙集的Web事务聚类算法

针对现有Web数据挖掘方法发现的知识和规则存在不精确或不完全的问题,将粗糙集引入到Web挖掘中,进行Web事务聚类.粗糙近似算法基于用户访问序列的顺序和内容建立用户事务相似度矩阵,运用基于相似度矩阵的粗糙上近似提取初始类,使用相对相似性的条件作为合并准则,基于约束相似性的上近似形成后续类.粗糙近似算法能够有效挖掘Web访问日志,聚类Web事务,发现用户访问Web页面的模式.     

基于粗糙集数据挖掘方法的最大功率研究

风电机组在运行过程中会产生大量的机组数据,随着大量数据的积累及数据库的应用,为了有效地利用产生的有用数据,运用粗糙集数据挖掘方法对数据的属性进行简约、决策,发现数据之间的关联规则,为机组高效运行提供条件.仿真结果表明,基于粗糙集数据挖掘方法不仅可以减小特定属性信息提取的工作量,还能在数据分析中发挥决策的优越性.