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.     

模糊粗糙集的表示定理

通过对偶方式定义了模糊集的上、下近似算子，给出了模糊粗糙集在相应的模糊关系及模糊集的截集下的表示定理，证明了这种模糊粗糙集关于模糊近似空间的上近似恰为其在二元模糊相似关系下导出的广义扩张原理之下的像。证明了Zadeh模糊推理合成规则(CRI)与特定的广义扩张原理具有相同的形式。推理结果也可由此获得，这样可借助广义扩张原理的性质及粗糙集理论研究模糊推理．     

基于粗糙集理论的冲模实例特征属性权值确定方法

在简要介绍基于实例推理的冲模设计方法基础上,给出了基于粗糙集的冲模设计实例知识表达系统,然后提出了基于粗糙集理论的冲模实例特征属性约简和权值确定方法,即首先利用粗糙集理论判断实例特征属性的重要度,并将其进行规范化处理,得到各特征属性的权值.该方法可有效地克服传统权值确定方法中对主观经验的过分依赖.最后,以冲压件排料间隙的确定为例,说明了该方法有效性.     

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。     

属性序下的增量式Pawlak约简算法

为了对动态变化的决策表进行属性约简处理,在给定的属性序下,提出了一种基于分辨矩阵元素集的增量式Pawlak约简算法.该算法根据新增对象的不同情况快速更新分辨矩阵元素集,并依据其元素的变化,在给定属性序下快速更新Pawlak约简.实例和仿真实验结果表明,该算法是有效、可行的,与非增量式算法相比,效率平均提高91.4%.     

基于粗糙集理论的遗传属性约简算法研究

传统的属性约简算法效率低下,容易陷入局部极小值,不适用于大型知识库。文中提出一种基于粗糙集理论的遗传属性约简方法,在传统的属性约简方法基础上对适应度函数、交叉和变异的概率、变异方式和种群修复方式进行了改进。在正域区分对象集的研究基础上,用启发信息设计了一种快速的属性约简算法,并利用 Matlab 工具进行仿真,将仿真结果与前人研究结果作对比。实验表明此算法优于前人的算法,能够快速高效地对大型知识系统求其约简。     

基于事故形态特征的交通安全诊断对策研究

为构建交通安全特征模型,解决一定客观交通条件下驾驶人在某种违法驾驶行为时所产生的事故后果,以事故形态为目标,应用粗糙集理论,量化事故形态的各交通要素影响度,选取累加重要度为85%的交通要素,应用C4.5决策树算法,构建事故诊断决策模型。结合安徽省2008—2013年道路交通事故数据,经建模分析形成事故形态交通安全规则集,选取典型规则并给出了有针对性的对策方案。     

基于粗糙集的地域通信网干线节点识别及仿真

地域通信网是目前信息对抗人员研究的热点.分析了地域通信网的网络结构和特点,根据各类节点的属性值,给出了基于粗糙集理论的干线节点识别方法,结果表明,在大部分情况下,该方法能从大量模糊的网络侦察数据中将干线节点与入口节点区分开来.     

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。     

基于粗糙集信息不完备系统的膨胀土分类规则提取

在膨胀土试验中存在大量相互缺损的试验数据,不利于膨胀土分类规则的提取。基于粗糙集信息不完备系统的决策挖掘可以提取膨胀土分类规则。提出了用膨胀土分类决策系统的可信度作为先验概率,用膨胀土试验数据的支持度作为后验概率,引入贝叶斯方法计算条件概率,然后提取条件概率大于某一阂值的规则,最后通过逻辑合取与析取归并膨胀土分类规则。实例及应用分析表明,基于粗糙集不完备系统的膨胀土分类规则提取概念明确,过程简单,易于编制计算机程序,具有明显的理论意义和使用价值。