基于评价指数的属性约简算法

从粗糙集理论出发,提出可分辨关系和对象差异矩阵的概念,并以此为基础构造出基于评价指数的属性约简算法.算法采用自底向上的方法,利用属性的评价指数作为启发式信息,求得属性集合的约简.在多个UC I数据集上进行试验,理论分析和实验数据表明,文中提出的属性约简算法是有效、可行的,具有较高的效率.     

基于快速贝叶斯网络的S700K转辙机故障诊断研究

转辙机故障对铁路运输安全和效益影响重大,针对转辙机故障原因与现象之间的复杂不确定性关系,提出一种基于粗糙集约简的高效贝叶斯网络故障诊断方法。首先,建立故障诊断决策表,利用改进的差别矩阵算法剔除对结果影响较小的属性,得到最简故障诊断决策表。其次,根据表中故障现象与故障类型连接关系建立贝叶斯网络模型,利用推理算法求解各类故障发生的概率。算法通过约简属性简化贝叶斯网络结构,降低算法复杂度,加快计算速度。最后,用某车站转辙机故障实例验证该智能故障诊断方法的正确性。     

基于GA-BP神经网络算法和粗糙集理论的交通事故黑点模型

道路交通事故黑点的预测鉴别是改善道路交通安全状况最重要、最关键的一步,采用基于GA-BP神经网络算法与粗糙集理论相结合的方法建立交通事故黑点预测模型.分析天津市津围公路的交通事故统计数据,通过GA-BP神经网络算法建立静态单元,考虑静态道路状况,分析得出道路的事故黑点样本.考虑实时动态道路交通环境条件的影响,并利用粗糙集理论建立有效的交通道路事故黑点预测模型,2种理论的有机结合,减少糙杂繁冗的数据量,降低伪报警率,提高事故黑点的预报精度,并通过实例进行实证分析.     

基于粗糙集和RBF神经网络的高速公路路面使用性能评价研究

利用可辨识矩阵对影响路面使用性能评价的宽泛指标集进行分类、约简,得出对路面使用性能评价最有影响的数据指标,建立RBF神经网络模型,并把处理后的数据指标作为RBF神经网络的输入进行训练、仿真.通过实例,给出了该方法的具体实现过程.与没有采用指标约简的RBF神经网络进行结果对比,该方法在路面使用性能评价上更具有实用性、有效性和可靠性.     

基于粗糙-支持向量机的航运企业客户信用评估

针对航运企业客户数据样本量少,信息量贫乏、不确定性等特点,提出了一种基于双向互动的粗糙-支持向量机的动态建模方法.利用该方法对具有复杂动态特性和不确定性的航运企业客户信用评估进行建模,并进行了实例研究.结果表明,基于粗糙-支持向量机的动态模型具有较快的收敛速度、较高的建模精度以及较好的泛化能力.     

基于粗糙集理论的自行炮营指挥系统效能分析

通过粗糙集理论的应用,对自行火炮营指挥系统作战能力进行了量化分析,较为精确地反映出指挥信息系统作战能力的综合指数,对作战中如何有效提高作战效能进行了探讨。     

舵传动拉杆常用材料腐蚀试验

针对目前舵传动拉杆容易腐蚀的问题,对0Cr17Ni4Cu4Nb、18Cr2Ni4WA等几种常用不锈钢材料进行了腐蚀试验对比分析,实海潮差腐蚀、盐雾/干/湿交替循环腐蚀、动电位极化及人工海水全浸腐蚀试验结果表明,0Cr17Ni4Cu4Nb材料可用于拉杆耐腐蚀材料并优于目前舷外拉杆材料。     

Pole location control design of an active suspension system with uncertain parameters

This paper addresses the problem of robust control design for an active suspension quarter-car model by means of state feedback gains. Specifically, the design of controllers that assure robust pole location of the closed-loop system inside a circular region on the left-hand side of complex plane is investigated. Three sufficient conditions for the existence of a robust stabilizing state feedback gain are presented as linear matrix inequalities: (i) the quadratic stability based gain; (ii) a recently published condition that uses an augmented space and has been here modified to cope with the pole location specification; (iii) a condition that uses an extended number of equations and yields a parameter-dependent state feedback gain. Unlike other parameter-dependent strategies, neither extensive gridding nor approximations are needed. In the suspension model, the sprung mass, the damper coefficient and the spring constant are considered as uncertain parameters belonging to a known interval (polytope type uncertainty). It is shown that the parameter-dependent gain proposed allows one to impose the closed-loop system pole locations that in some situations cannot be obtained with constant feedback gains.     

粗糙集与神经网络在发动机故障诊断中的融合应用

电喷发动机运行的状态信息众多而复杂,故障与状态信息的关系模糊而不确定,如何从复杂的多元信息中获取有用部分并加以利用是电喷发动机故障诊断的关键.本文应用粗糙集理论对冗余信息进行约简,得到更为简明的诊断规则,将约简结果与神经网络相结合,建立了故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,粗糙集理论的约简处理简化了神经网络结构,提高了网络的训练效率;通过实例验证了粗糙集理论与神经网络相结合进行电喷发动机故障诊断的可行性.     

A Generalized Rough Set Approach to Attribute Generalization in Data Mining

This paper presents a generalized method for updating approximations of a concept incrementally, which can be used as an effective tool to deal with dynamic attribute generalization. By combining this method and the LERS inductive learning algorithm, it also introduces a generalized quasi-incremental algorithm for learning classification rules from data bases.