基于限制容差关系和集对分析方法的扩展粗集模型中的知识依赖

用基于限制容差关系的扩充粗集模型对不完备信息系统进行分析,找出各个对象间的依赖关系,将对象进行约简。用基于集对分析方法的改进集对粗集模型对已进行了对象约简的不完备信息系统进行分析,找出各个属性之间的依赖关系,进一步进行属性约简。结合一个实际例子加以分析,说明这种限制容差关系模型和集对分析方法相结合的方法对处理不完备信息系统合理有效。     

基于容差关系知识依赖的属性约简算法研究

为了提高不完备信息系统中的属性约简能力,文中基于容差关系研究了知识粒度、知识依赖度等概念,给出了一种新的知识粒度定义,研究了两种依赖度的性质,并通过例子加以验证.通过引入知识粒度的概念,对信息系统中属性的重要度进行了定义;并以属性重要度作为启发式信息提出了属性约简的两种算法,一个从核属性集出发,采用自底向上的方法,另一个从整个属性集出发,采用自顶向下的方法.在5组UCI数据集上的实验结果表明,从约简个数来看,文中算法与其他算法相比,属性个数少于或等于其他算法结果;从分类精度来看,从核属性集出发的算法精度更高.最后通过实验验证了文中算法的正确性和可行性.     

粗集在不完备信息系统中进行知识约简和决策推理的方法研究

对不完备信息系统中利用粗集理论进行推理和知识约简进行了深入研究,分析了三种不同的知识系统和知识约简方法,它们都能消除那些从分类或决策的角度来看不必要的信息.对如何直接从这种不完备信息表上找决策规则的方法也进行了讨论.     

粗集在不完备信息系统中进行知识约简和决策推理的方法研究

对不完备信息系统中利用粗集理论进行推理和知识约简进行了深入研究，分析了三种不同的知识系统和知识约简方法，它们都能消除那些从分类或决策的角度来看不必要的信息。对如何直接从这种不完备信息表上找决策规则的方法也进行了讨论。     

不完备目标信息系统中的可变精度粗糙集模型

文中以同时具有缺席型和遗漏型未知属性值的不完备目标信息系统为研究对象,根据特征关系,研究可变精度粗糙集的模型及其性质．可变精度粗糙集模型与原始的粗糙集模型不同,它是建立在集合多数包含的基础上的,因而该模型是基于特征关系的经典粗糙集模型的推广形式,而基于特征关系的经典粗糙集模型则是可变精度粗糙集模型的一种特殊表现形式．文中对新模型的主要性质作了阐述和证明,结果表明：在不完备目标信息系统中,新模型与原始的粗糙集模型相比具有更高的近似精度,可进行更为精确的度量．     

基于贝叶斯网络的防空目标攻击意图评估

针对舰艇编队防空中的敌方目标攻击意图评估多属性决策问题,研究了基于贝叶斯网络的敌方目标攻击意图评估方法。论文介绍了贝叶斯网络基础、目标攻击意图多属性因素,建立了敌方目标攻击意图评估贝叶斯网络模型,并给出了条件概率表和推理决策流程。利用贝叶斯网络进行目标攻击意图评估能够很好地结合专家经验知识处理不确定性信息和不完备数据集,并能够比较准确地反映敌方目标攻击意图。仿真试验分析表明了论文方法的有效性,这将为实际海战防空辅助决策提供理论指导。     

改进的均值插补不完备数据聚类算法

在许多实际场景中,由于数据获取困难、数据误读、数据丢失以及随机噪音等因素导致大量的数据缺失.针对传统的聚类算法无法直接处理不完备数据集的问题,提出了一种基于传统聚类算法的均值插补不完备数据的聚类方法,首先将不完备数据集划分为两个互不相交的子集,使用传统的聚类算法处理无缺失数据的数据对象获得初始聚类结果;然后使用各类中数据对象的属性均值填充不完备数据对象的缺失数据,观察各类中心值的变化确定最终的插补值.实验通过有效性指标评估该算法在UCI数据集上的聚类结果,可以验证算法的有效性.     

基于扩展命题模态逻辑的决策信息系统表示

针对基于粗糙集理论的决策信息系统的特点,引入属性常量作为基本符号,对命题模态逻辑进行扩展,给出了扩展命题模态逻辑形式系统及其相关语义描述,说明每个基于粗糙集理论的决策信息系统均可通过扩展命题模态逻辑语义来表示.本文证明了基于扩展命题模态逻辑语义的决策信息系统表示定理,并给出了语义模型中对象的逻辑描述,特别是对基于等价关...     

粗糙集中的近似距离与粗糙距离

粒结构是粒计算理论中信息粒及其相互关系的表现形式,为了描述不同形式的粒结构并对不同粒结构之间的差异性进行量化表示,可以借用知识距离的概念,但传统的知识距离是依赖粒结构本身形式构建的,它并不能用于刻画基于粒结构的粗糙近似之间的差异性.为解决这一问题,借助粗糙集模型,提出了粗糙上近似距离、粗糙下近似距离以及粗糙距离的概念,不仅分析了这些距离的内在关系,而且还揭示了所提出的距离与粗糙近似集之间的相关性.理论结果从度量差异性的层面丰富了粗糙集理论.     

广义不完备序值系统中的优势关系粗糙集

为了使用优势关系粗糙集处理同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的广义不完备序值系统,提出了特征优势关系的概念,并且在广义不完备序值决策系统中引入近似分布约简,提出了4种新的近似分布约简形式,为从复杂的不完备系统中获取规则提供了理论基础与操作手段.结果表明基于特征优势关系粗糙集模型能有效地处理具有2种未知属性值的广义不完备系...     

粗糙集理论在通信电台装载平台识别中的应用

粗糙集理论能有效地分析和处理不精确、不一致和不完整等各种不完备信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。讨论了粗糙集理论用于通信电台装载平台识别的方法，实践表明该方法具有重要的应用价值。     

基于粗糙集理论的舰船电子设备状态预测方法研究

针对舰船电子设备使用环境复杂的特点,采用粗糙集理论对其状态进行预测。通过分析设备正常运行的历史数据完成信息系统的初始化,利用粗糙集理论对初始化后的数据进行属性约简并得出决策规则。最后把经过初始化的实时数据带入决策规则中来完成对设备的状态预测。     

模糊粗糙集建模及其在水火弯板变形预测中的应用

水火弯板过程的高度复杂性,采用经典的建模方法难以获得精确的数学模型。本文将模糊逻辑和粗糙集理论相结合提出一种模糊粗糙集建模方法,给出模糊信息系统的知识获取策略,构造一种由相似匹配修正模糊关系的近似推理算法。以船用低碳钢为对象,通过有限元分析(FEA)构建水火弯板加工信息系统,运用模糊粗糙集方法来获取板材加工过程中的变形规律,最后通过模糊推理实现水火弯板表面变形的快速预报。     

基于粗糙集理论的系统智能控制方法研究

为了使系统能够正常运行,采用粗糙集理论对其状态进行智能控制.通过分析系统正常运行的历史数据,经过归一化、求上界完成信息系统的初始化后,利用粗糙集理论对其进行属性约简并得出决策规则.把经过初始化的实时数据带入决策规则中来判断系统状态是否存在异常,最终完成对系统的智能控制.     

基于最大相容类粗糙集模型的容差类求解算法研究

对基于最大相容类的粗糙集模型进行深入的研究,提出两种此模型下的容差类,并从最大相容类的求解算法入手进一步提出了这两种容差类求解的算法。通过实例验证了算法的有效性,从而为基于容差关系的粗糙集模型在处理不完备信息系统的问题上提供了重要的理论基础。     

柴油发电机组并联运行的鲁棒控制研究

船舶电力系统通常是多台柴油发电机组并联运行,多机组并联运行容易发生功率传递,从而产生功率振荡现象。本文给出了两台柴油发电机组并联运行的数学模型,为柴油发电机组设计了非线性鲁棒综合控制器,并给出了将非线性鲁棒综合控制器应用于柴油发电机组并联运行控制的仿真结果。表明,两台柴油发电机组的功角差为零,抑制了柴油发电机组并联运行的功率振荡现象,改善了电力系统的稳定性。     

基于多属性决策的航空兵作战方案选择研究

在对作战方案优选相关问题进行数学描述的基础上,针对优选作战方案中存在的各属性权重信息、决策者权重信息及方案属性值信息不完全的问题,建立了基于离差多属性灰色关联分析的航空兵作战飞机作战方案评估模型,避免了进行作战方案优选时决策者权重信息先验给定不足的缺陷,具有一定的实用性和通用性,为作战方案的优选提供更实用的方法.     

基于粗糙集的船舶主机轴系故障诊断

船舶主机轴系的故障诊断对船舶正常航运具有重要意义.将粗糙集理论应用到船舶主机轴系故障诊断中,建立了基于粗糙集的船舶主机轴系故障诊断模型.采用NaiveScaler方法对故障数据离散化处理,利用基于属性重要度的启发式算法进行属性约简,获取故障诊断相关规则.算例验证了该模型的有效性.