基于粗糙集方法的炮兵战场目标选择

针对炮兵战场目标选择中信息的不确定性及相关性特点,利用粗糙集理论通过分析目标价值,达到对战场目标进行优选的目的.该方法通过引入信息熵的概念,结合粗糙集理论先对评价指标进行筛选,再计算各指标的重要程度从而确定各指标的权重,进而得出综合评价模型并给出了相应的算法.最后通过实例证明了该方法的实用性.     

基于粗糙集的装备维修费使用效益评估方法研究

针对大型复杂装备维修费使用效益评估中，评价指标的数量过多过细的特点，引入粗糙集(rough集)理论，该理论能更科学地形成复杂装备的维修费使用效益评估体系，为装备维修费使用的进一步优化提供依据。     

基于模糊综合评价的雷达效能评估

根据在实际应用中对雷达进行评估的常用指标建立合理的指标体系,通过专家打分建立评价尺度集,并运用模糊综合评价的方法对雷达效能作出合理的评估.     

基于粗糙集的卫星侦察监视情报保障能力评估

提出应用粗糙集理论评估卫星侦察监视情报保障能力的方法,构建了卫星侦察与监视情报保障能力的评估指标体系,并给出了评价决策表和权重的计算方法。通过对测试数据的分析,得到了约简后的评估指标和权重,克服了传统权重计算方法的主观性,使评估结果更加科学合理。     

基于信息熵理论的港口企业综合竞争力评价

为了客观量化评价港口企业的竞争力,分析港口企业发展现状,采用信息熵理论综合分析法对港口企业的综合竞争力进行研究,构建评价指标体系,使港口企业能够了解自身在行业中的地位,合理进行资源配置。     

基于模糊优选模型的水运企业绩效综合评价

提出了对水运类上市企业绩效作综合评价的指标体系，利用多层次、多指标模糊优选模型，对上海股市五家相关水运企业进行了绩效综合评价实证分析，取得了理想的评价结果。     

基于粗集理论的物流供应商选择研究

为了客观评价备选供应商,分析并选择了一套基于时间、成本、质量、柔性、服务5个方面的物流供应商评价指标体系,建立了基于粗集理论的物流供应商选择流程,并计算了一个具体实例．计算结果表明：粗集理论可以合理调整权重以及克服传统评价方法中存在的主观因素影响,能够对物流供应商做出全面、具体和客观的评价．     

基于遗传粗糙集的渔船安全评估及规则挖掘

为对渔船安全技术状况进行客观评估,提出了基于粗糙集的渔船安全技术状况评估方法。通过遗传算法对粗糙集属性约简进行改进,利用属性依赖度计算属性核,同时在种群初始化时引入属性核计算个体适应度,动态调整适应度函数以获得最小属性约简。算法根据属性重要度确定指标权重并获得综合评估结果,按照生成的规则知识库进行了规则挖掘。试验表明：该方法可以有效地降低评估运算量,同时规则知识库的建立为渔船安全技术状况评估提供了基础依据。     

基于灰色综合评价的造船集群指标体系研究

针对我国造船产业集群状况,基于造船特点及指标体系设置的原则,建立了一个造船产业集群的评价指标体系.运用灰色综合评价指标体系对造船产业集群进行分析可以得到一个综合客观的评定,明确集群优势及缺陷,从而提升集群的竞争力.     

机械产品设计综合评价的方法研究

在对产品设计综合评价进行分析的基础上,建立了机械产品综合评价指标体系,提出了机械产品的综合评价模型.根据各单项指标的特点运用不同的评价方法对其进行评价,最后采用灰度关联法进行产品设计的综合评价,计算其与最优和最差参考数据列的关联度来确定设计方案的优劣,从中择出最优组合.该研究对于缩短产品的研制周期,降低生产成本,提高产品质量具有非常重要的意义.     

基于粗集的电台识别决策表最小约简算法

简要介绍了粗糙集理论中区分矩阵算法和HORAFA算法在知识约简中的应用.通过约简算法仿真,突出强调了HORAFA算法在通信电台识别决策表最小属性约简中的优点.     

基于可能度优势关系的区间序粗糙集模型

针对当前区间序信息系统上五种优势关系的不足,提出了一种新的优势关系-α-可能度优势关系。分析了α-可能度优势关系的基本性质以及与其他优势关系的联系,进而定义了基于α-可能度优势关系的扩展粗糙集模型。算例表明,α-可能度优势关系通过α的变化来调节优势关系的“优于”程度,能够克服以往优势关系定义过宽或过窄而带来的不足。     

不完备信息系统中属性增减下粗集近似概念的更新

考虑不完备信息系统中可能具有空值及多值的情况,对属性的增减导致给定集合的上、下近似集的更新的方法进行了探讨,推导和证明一组相关的计算公式,并通过例子加以验证,避免了信息系统中知识变化时需重新分类以计算近似集而带来的庞大的时空开销。建立了不完备信息系统中的知识依赖的概念,对于属性增减时知识依赖的度量变化进行了讨论,进行了相关定理的证明,为不完备信息系统中的动态信息处理提供了有效的数学理论方法。     

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。     

变精度粗糙集模型在空袭兵器类型识别中的应用

针对经典粗糙集模型解决空袭兵器类型识别问题时的不足,文章提出了一种改进的相似度,建立了基于改进相似度的变精度粗糙集模型并提出了基于重要度的属性约简算法。最后利用一组测试样本对模型进行了检验,结果表明模型准确、可靠。     

一种基于粗糙集的决策树生成算法

针对决策树的构造和修剪通常不能同时进行所产生的效率低下的问题，提出了基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树构造方法。利用优先策略，将知识依赖性同时作为属性约简和建树的准则，在决策树预修剪的同时进行节点生成，大大提高了决策树构造的效率。使用Fisher＇s iris数据集对琏于粗糙集理论中知识依赖性的决策树生成算法和用回归拟合方法的决策树生成算法进行比较。实验结果表明，前者的分类精度和决策树模型的复杂程度要明显优于后者。     

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。     

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。     

基于云模型的船舶电子电气员胜任力综合评价方法

介绍了正向云的数字特征,将正向云以及云的加法和乘法运算应用到船舶电子电气员胜任力综合评价中。根据相关文献,建立了船舶电子电气员胜任力的多层次评价体系,结合专家打分法给出指标的定性权重和评价语,利用正向云算法将其转换为云的数字特征,通过运算得出系统顶层指标的定量评估值,最后再将其转换为符合人习惯的定性评价。