变精度粗糙集模型及其一个性质的推广

在[7]的基础上,对变精度粗糙集模型的部分性质进行了推广,即通过引进一对新的算子,把并与交的β上下近似集之包含关系推广到了相等关系,从而得到了更好的结果。     

基于粗糙集属性约简的模糊模式识别

通过运用粗糙集归约理论对资料进行浓缩和筛选，略去不必要的属性，简化数据。用模糊模式识别确定对象应当归属的模式，给出其对于各个模式的相对隶属度，从而达到分类目的。经实例计算，得到了较好的结果。     

基于可变精度的加权粗糙集模型在约简中的研究

首先对粗糙集的定义进行了描述,在可变精度的基础上提出了加权粗糙集模型。重新定义了近似空间内的一些概念,给出了加权粗糙集模型的约简概念,指出了加权系数的两种方法。并根据实验分析,得出加权粗糙集模型约简中分类错误增大,约简长度越短,约简所花时间越长等特性。     

基于粗糙集和RBF神经网络的分类模型研究

分类是数据挖掘中一个重要的研究领域。针对原始决策表中往往存在大量冗余信息,从而影响决策分类综合性能这一问题,提出了一种基于粗糙集和RBF神经网络的分类模型。该模型在保持训练样本分类质量的情况下,运用属性约简方法对决策表进行约简,得到维数较小的训练样本空间。通过这样确定RBF神经网络输入层变量,优化了网络结构。实例结果表明了该方法的有效性和实用性。     

程度与精度的逻辑差粗糙集模型

基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式,得到了粗糙集区域的基本结构,提出了计算粗糙集区域的常规算法和结构算法,进行了算法分析与比较,探索并得到了模型在决策表中的应用方向。通过该模型拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型。     

基于粗糙集理论的试卷质量评估指标

应用粗糙集理论的可辨识矩阵和属性频率,对试卷质量评估指标进行约简;在此基础上获取最优的指标,以提高试卷质量的评估效果.     

灰色信息系统中的优势粗糙集模型

文章将一种新的优势关系引入到区间集灰色信息系统中,定义了对象灰度与对象确定度、整体灰度与整体确定度等概念,建立了基于优势关系的粗糙集模型,由此得出一系列相关性质与定理,最后用一实例进行了说明。     

基于粗糙集的车牌字符特征提取方法探讨

本文介绍了一种基于粗糙集理论的优化车牌字符识别的方法。粗糙集理论是一种继神经元网络和模糊数学之后的新的处理含糊和不确定性知识的数学工具;粗糙集方法是一种具有发展潜力的智能信息处理方法。本文主要思想就是在汉字的网格特征提取过程中保持分类能力不变的前提下,通过知识约简提出了一种车牌字符网格特征选择的改进算法;它不仅找出了对识别最有效的网格特征集,而且可以大大降低图像特征空间的维数,减少工作量和无用特征干涉,从而提高了分类识别率。     

基于多核粒化的模糊粗糙计算模型

传统的单核粒化粗糙集模型没有考虑不同粒化关系的相互影响。为解决这一问题,提出了基于多核粒化的模糊粗糙计算模型。以一族核关系构成的多粒度空间为研究对象,将乐观和悲观粗糙集模型拓展到多核空间,定义了基于S-T算子的多核下、上近似算子。给出了基于多核粒化粗糙逼近的属性选择算法。实验结果验证了不同核粒化关系之间求同存异和求同排异的相互作用。     

基于严格划分的信息系统属性约简的完备算法

在信息系统的属性约简过程中,引入了划分量和属性严格划分的概念.研究了它们的特点与性质,证明了在信息系统的属性严格划分过程中,划分量是严格递增的.给出了一种基于严格划分的属性约简的完备算法,算法的时间复杂度为O(|A|2|U|log|U|),理论分析和例子表明该约简算法是有效的.     

决策风险最小化属性约简

三支决策是由Yao等人基于决策粗糙集理论模型,进一步结合决策情景而提出的一种决策理论。它成功地为粗糙集的正域、负域和边界域合理地赋予了语义解释,分别对应实际决策中的接受、拒绝和延迟决策。三支决策理论自提出以来,随即得到诸多学者关注并对其进行了完善和拓展,其已在多领域得到广泛应用。详细介绍三支决策的背景及基本理论模型,总结国内外关于三支决策的研究现状及进展,最后对三支决策未来研究方向进行了展望。     

基于粗糙集理论的港口耦合测度研究

针对国际环境变化下港口间盲目竞争的现状,提出港口问特别是港口群内港口间应该选择协同发展保持竞争力.为了更好地帮助港口进行功能定位和资源优化配置,在阐述港口耦合度与协同发展水平关系的基础上,构建了港口群系统耦合测度模型,依据耦合度大小描述了港口群内港口的不同耦合模式;并利用基于信息熵的粗糙集约简方法定量对系统序参量指标属性权重和属性重要性进行求解;最后通过对山东半岛港口群系统进行实证分析,测度了港口群内港口间耦合状态和协同发展水平,验证了藕合测度模型的有效性.     

基于粗集理论的PPP项目风险评价研究

能否正确识别PPP项目管理中存在的风险以及对风险的重要性作出评价关乎PPP项目的成败。为了解决PPP项目管理中的这类问题,通过定性方法德尔菲法对广东某条高速公路的PPP项目风险进行识别并且加以分析,首先提出基础设施PPP项目中存在的风险因素,然后采取定量方法基于层次分析法的模糊综合评价法结合粗集理论进行模糊定量分析,从而对PPP项目风险进行评估和预测。最后得出模糊综合评价法在PPP风险评估的优越性以及此PPP项目的风险系数。     

基于互信息的无线传感器网络节点故障自诊断

故障自诊断和故障监控能提高WSN的可维护性和可靠性,延长WSN节点的使用寿命。该文提出一种无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)节点故障自诊断的新方法。首先,可从粗糙集理论中基于互信息的属性约简算法获得故障诊断决策的约简,进而建立一套以属性匹配为核心思想的WSN节点故障自诊断技术,对WSN节点的各个模块分别进行具体的故障诊断和定位。仿真实验表明,该方法在WSN节点中实现故障自诊断时,通信代价小,能耗低,诊断的误判率低。     

集值决策信息系统属性约简的启发式算法

在集值决策信息系统中,通过引入信息量和条件信息量,对属性的重要性进行了定义.给出了分配约简（广义决策约简）的一种启发式算法：条件信息量约简算法,分析了该算法的时间复杂度,时间复杂度为O（｜A｜3｜U｜2）;最后通过例子说明,该算法能得到集值决策信息系统的一个约简.     

决策系统的快速属性约简算法

针对决策系统提出了一种高效的属性约简算法;讨论了合理刻画属性重要性的新指标,并设计了一种快速计算划分的方法;在此基础上,得到了一种快速计算属性约简的算法。与现有算法相比,该算法具有较大的灵活性,能从搜索空间中逐次删除不重要属性,避免了对其重要性的重复计算;并且时间复杂度低。通过实例和实验表明了该算法的可行性与有效性。     

基于免疫量子粒子群优化的属性约简

受生物免疫系统启发,把疫苗提取和疫苗接种思想应用到量子粒子群算法,提出了免疫量子粒子群算法。免疫接种可以指导粒子朝着更优方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力。分别采用Hu算法、粒子群算法、量子粒子群、免疫量子粒子群多种算法应用于粗糙集属性约简。实验结果表明,基于免疫量子粒子群优化的约简算法在收敛速度和寻优能力都取得了更好的效果。     

论属性决策系统及其在中小企业业绩评价中的应用

根据属性集和属性测度理论,属性综合决策系统可分为三个子系统:第一个为单指标性能函数分析子系统,第二个为多指标综合性能函数分析子系统;第三个为识别分析子系统.将属性测度决策系统应用于中小企业业绩评价,并经实例分析证明该系统是合理、实用和有效的.     

基于粗糙集理论的高等教育资源承载力评价研究

高等教育资源承载力是高等教育可持续发展的重要体现,其重要性日益呈现。本文在相关文献的基础上,建立了高等教育资源承载力的评价体系,并利用粗糙集理论,对17个二级指标进行筛选,最终筛选出5个关键指标,以此为依据提出了提升高等教育资源承载力的对策。