粗糙集理论简介及其在电站行业中的应用潜力分析

介绍了粗糙集理论的基本概念，分析粗糙集理论的特点和发展趋势。首次将粗糙集理论引入到电站行业中，对于粗糙集理论在电站产品市场定位的决策分析、调压器的粗糙控制、产品设计的关联分析、设备故障诊断的粗糙集方法、维护知识挖掘等问题的应用潜力和应用途径进行了分析和研究。为传统的决策和控制问题提出了新的解决思路。     

基于粗糙集理论的短时交通流组合预测研究

为满足交通流诱导系统的理论需要,建立了一种基于粗糙集理论的实时交通流量组合预测模型。通过粗糙集理论来确定组合预测中的权系数,对路段的交通流做出短时预测。结合某路段的实际交通流数据,对预测模型进行仿真训练,经过比较分析,验证了该组合预测模型的有效性和实用性。     

混凝土拱桥既有墩台再利用方案判定模型建立研究

为解决混凝土拱桥既有墩台的再利用问题，采用基于粗糙集理论构建判定模型的方法对既有墩台再利用方案决策进行研究。结果表明：1)粗糙集理论能够简化指标体系，筛选出切合实际工程的判定指标；2)利用粗糙集理论中的属性依赖度计算，可对指标进行赋权，无需再借助其它理论方法就能计算指标权重；3)运用方案判定模型，能得到科学合理的决策结果。将基于粗糙集理论建立的混凝土拱桥既有墩台再利用判定模型应用于贵州花鱼洞大桥既有桥台再利用的方案决策中，成功验证了方案判定模型的可行性。     

基于粗糙集与支持向量机的推土机故障诊断

提出了一种基于粗糙集理论和支持向量机算法的推土机发动机故障诊断方法。首先利用粗糙集理论对故障诊断决策系统进行约简,消除样本噪声和冗余,然后在此基础上设计支持向量机多分类器,进行故障检测分类。这样,可以有效减小SVM训练的数据,加快多分类器的处理速度。实验结果显示它能提高故障诊断的准确性和效率。     

基于粗糙集理论的物流中心选址决策研究

运用粗糙集理论进行物流中心选址决策研究,即针对物流中心的选址决策问题,采用粗糙集理论对冗余指标进行约简,并基于指标数据自身的规律对各项指标赋予权重;再结合模糊评价法,得出了比主观赋权法更为可靠的评价和决策方案。     

基于遗传算法的粗糙集知识约简

知识约简是粗糙集理论的核心内容之一。本文通过知识表达系统中条件属性对决策属性的重要性,来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的重要程度,利用遗传算法,提出一种基于遗传算法的粗糙集知识约简方法。     

基于粗糙集的特征值优化及柴油机故障诊断

为提高故障诊断的效率,给出了一种基于粗糙集理论的柴油机故障诊断系统。以某大功率柴油机为例,采用时域频域分析和小波包能量谱分析两种方法提取特征值,通过对比优选,将敏感性和稳定性较好的小波包能量谱特征值应用粗糙集理论进行优化,最后通过神经网络进行故障模式分类。试验表明,小波包能量谱分析方法可以提取敏感性和稳定性较好的特征值,粗糙集理论的特征属性约简能有效地减少神经网络的输入节点数,提高故障分类的准确率。     

基于粗糙集的某电源车故障诊断

简要介绍了粗糙集理论,在分析某武器系统电源车供电情况的基础上,运用粗糙集理论和省却区分矩阵方法,形成故障决策规则,再提取规则,约简属性.算例结果表明,本方法可节约时间空间,提高效率,对武器系统的故障诊断具有重要意义.     

基于粗糙集理论的公交智能化调度评价方法

针对公交调度评价中各指标之间的相关性对评价结果的影响,采用粗糙集理论的属性约简方法来实现对调度方案的合理评价。从乘客满意度、经济效益、调度技术水平三方面分别选取各主要影响指标,并根据三级划分标准确定各指标的属性区间。通过对指标的量化区间进行离散化处理,建立区分矩阵,从而约简公交调度指标并对方案进行模糊评价。最后以某线路公交运营调度的三种方案：全程车、区间车、大站快车为例说明方法的可行性。结果表明：粗糙集属性约简方法可避免冗余信息对评价结果的影响,简化评价工作的运算量。     

基于车联网OBD数据的道路安全评价方法

针对目前道路安全评价较少考虑驾驶行为及车辆运行状态,评价指标及权重值大多通过主观方法确定的局限,结合车联网OBD数据包含车辆行为及运行状态且数据丰富、精度高的优势,基于人工智能领域粗糙集理论,提出考虑道路条件、天气状况、交通状态、驾驶员特性、车辆运行状况的道路安全评价体系构建思路和流程及有待进一步研究的关键技术。     

基于粗糙集与支持向量机的无级变速器速比控制阀质量分类

在提取无级变速器速比控制阀性能特征参数的基础上,提出了采用粗糙集和支持向量机相结合的质量分类方法.首先,基于粗糙集理论对特征参数集进行属性约简;然后,使用支持向量机分类器对速比控制阀进行质量分类.实验结果表明该方法的分类准确率能够达到93.6%,具有良好的工程应用价值.     

基于粗糙集综合权重法的公路隧道围岩等级预测方法研究

隧道围岩分类是考虑围岩所处的复杂地质水文环境及岩石自身条件等众多因素综合确定的。在收集已有隧道围岩分类数据基础之上,利用粗糙集理论对数据中的隐含知识进行挖掘,以期实现隧道围岩等级预判。结合样本数据,基于属性指标依赖关系及区分矩阵着重分析各个评价指标相对于最终围岩等级的权重,采用传统Pawlak权重计算和区分矩阵权重计算相结合的综合方法确定条件属性相对决策属性的综合权重,该方法克服了单纯依赖属性重要度条件下非核属性计算权重为零的不足。     

基于RS的某电源车故障的综合评价

简单介绍了粗糙集理论,在分析、确定某型武器系统电源车故障评判指标体系的基础上,运用粗糙集客观赋权法确定了权重,克服了主观赋权法的不足,建立了电源车故障的RS综合评价模型,得出故障度次序和评价等级。该方法具有一定的实用性,为部队和地方其它设备故障评估提供了一种参考。     

基于粗糙集和合理变权的公路网节点重要度测算方法

鉴于目前用于计算公路网节点重要度的方法主观性较强,本文提出基于粗糙集理论的知识属性约简并结合合理变权的公路网节点重要度测算方法。根据粗糙集理论强大离散数据处理功能,挖掘影响公路网节点重要度各影响因素之间的潜在关系,定量分析节点属性重要性,并确定属性的权值,同时采用变权综合决策的方法来计算公路网节点重要度,进而有效地避免常权在实际应用中忽略了准则之间的重要程度因方案准则的状态不同而发生变化的这一不合理现象。以苏州地区公路网为例,并与其他计算方法相比较,结果表明,该方法能够有效的计算公路网节点重要度,并在处理多节点、影响因素筛选及动态确定权重方面具有明显的优势。     

基于神经网络的企业财务预警系统的构建

文章分析了目前应用于企业财务预警的方法,提出了利用粗糙集对财务指标进行约简,然后构建BP神经网络,用约简后决策表中的财务指标对神经网络进行训练的方法。利用公开披露的上市公司年报中的财务信息和数据建立了财务预警模型。     

对我国科技信息网站建设的思考

近年来,随着我国经济发展和科技信息化推进,科技信息网站基本上得以建立和推广,在科技转化为生产力过程中起到重要的媒介作用,但是,目前大部分的科技信息网站建设中普遍还是存在一些问题,直接影响到科技信息机构职能和作用的发挥。本文将以我国科技信息网站建设中存在的更新慢、投入不够、宣传不够等问题进行分析和思考,从而进对相关完善对策有益的思考和探索。     

大数据技术在道路建设规划中的应用实践

为弥补道路建设规划编制中的定量支撑体系不健全的问题,结合大数据大样本、长周期、高密度、宏微观精准分析能力的特点,提出了基于多源大数据的路网运行诊断技术,长周期数据支撑下的道路近期发展趋势预测,高密度数据渗流理论的关键路段甄别方法.以广州市道路交通建设规划为例,验证了大数据技术在建设规划中的适用性,促进了大数据技术在交通领域的应用.     

B2C电子商务网站的顾客满意度评价

顾客满意度是衡量企业产品和服务质量的一个重要指标,对B2C电子商务网站的顾客满意度进行评价是对网站总体评估的重要组成部分。本文从顾客满意度出发,建立了评价指标体系,基于灰色系统理论,采用层次分析法与模糊综合评价相结合的方法构建了B2C电子商务网站的多层次评价模型。从而了解到顾客满意度的影响因素,为网站提供了改进方向。     

基于数据场理论的公路自然区划指标分析方法研究

为了提高公路自然区划的准确性与实用性,基于数据场理论,结合公路工程建设的实际需求,进行公路自然区划指标分析方法研究。在分析数据场基本原理的基础上,提出基于数据场理论的公路区划指标空间插值算法,详细论述了利用场强变差函数确定各样本数据权重的方法;将区划指标空间插值算法与地理基础数据和空间数据处理平台相结合,同时考虑公路工程建设需求,提出了基于数据场理论的公路区划单要素指标分析方法。利用单要素指标分析方法、反距离权重法和地统计的插值方法对施工不利日数(CLPDavg)值进行预测,对3种方法预测结果进行交叉验证。结果表明,利用基于数据场理论的单要素指标分析方法得到的公路自然区划指标分布图具有更高的精度,更符合实际。     

基于KNN算法的文本分类

本文介绍了数据挖掘^[1]的一个分枝—文本自动分类的相关技术,实现了基于粗糙集的K最近邻分类算法。实验表明,该方法训练数据规模大大减少,训练效率较高,同时具有较好的实验结果。