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.     

基于知识粒度的知识约简研究

在知识粒度和知识重要度基础上，首先分剐证明了约简后的属性集的粒度等于初始属性集的粒度、约简中的每一属性对于约简中的其余属性都是重要的、约简外的每一属性对于约简都是不重要的、核中的每一属性对于核中的其余属性都是重要的等结论，进而给出了核是约简的充分必要条件，最后提出了基于知识粒度的知识约简算法——KRAKG算法，证明了其时间复杂度为O（｜R｜×｜U｜2），验证了其有效性。     

基于决策强度的一种属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,目的在于获取优良的规则集合.利用数据挖掘中规则的支持度和置信度的概念,提出了决策表的决策强度的概念, 分析了在属性约简过程中,决策强度的变化趋势;然后给出一种基于决策强度的属性约简的启发式算法, 该算法的时间复杂度为O(|C|2| U|log|U|);最后用一个例子,说明算法的有效性.     

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。     

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.     

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。     

基于粗糙集和熵权法的石油供应链可持续发展评估

分析石油供应链管理研究现状,提出石油供应链可持续评估的重要性。构建了压力状态响应模型来评估石油供应链的可持续性。在该模型中应用一种新的权重确定方法,即结合粗糙集和熵权法综合考虑属性对决策的重要性和属性的信息量。将该模型应用于中国石油天然气股份有限公司的可持续发展水平评估,并与通过理想解构建优化模型确定权重的方法进行比较,一方面检验该方法进行可持续发展评估的合理性,另一方面评估了该公司近年的可持续发展水平,并对相关问题进行了分析。     

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。     

基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取

提出一种基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取算法,利用相似性聚类方法自动获取模糊隶属函数,将连续属性表示成模糊值,通过定义模糊相似关系和模糊相似类给出了变精度粗糙-模糊模型的近似表示,并引入蚁群算法求取模糊相似关系下的属性约简,进行诊断知识的获取。将其应用于精对苯二甲酸生产过程尾氧浓度故障诊断知识获取中,结果表明:该算法可以从故障数据中提取更客观有效的诊断规则,在实际故障诊断中具有很好的应用价值。     

基于类间最大交叉熵的坎尼边界扫描

分析了传统坎尼边界扫描算法中阈值和高斯滤波器对边缘闭合的影响,首先采用当前像素点8个方向的自适应滤波器代替原有的高斯滤波器对图像进行滤波,得到的梯度图像不会出现过度光滑现象;然后将最大类间交叉熵准则和有关人工智能理论相结合来确定高、低阈值。自适应滤波器是根据当前像素点邻域内的最小方差确定使用的模板,将方差最小的模板的均值设置为当前像素点的灰度值得到滤波后的图像。实验证明,该方法能得到较低的高阈值和较高的低阈值,既避免了引入伪边缘又尽可能多的检测出边缘像素点;同时具有很强的抗噪性。     

一种基于区域分集的SAR相干斑抑制算法

合成孔径雷达（ＳＡＲ）因为相干成像原理所固有的相干斑噪声是影响其图像质量的主要原因。文中根据ＳＡＲ图像的纹理特征和相干斑噪声的统计特征，提出了一种基于区域分集的相干斑抑制算法。本算法能够完全保留ＳＡＲ图像边缘特征，同时对相干斑具有较好的抑制能力。实验结果表明，本算法处理效果优于目前常用的相干斑滤波算法。     

基于粗糙集约简的食品冷链物流系统协同模型研究

本文综合考虑了食品冷链物流及物流协同理论,建立了食品冷链物流系统的协同模型,运用序参量对协同模型进行分析,并创造性的利用基于信息熵的粗糙集约简方法定量求解序参量,通过实证分析验证了模型的有效性及实用性。     

基于信息熵与Rough集理论的城市信息系统知识依赖度分析

以城市信息化空间数据处理为研究背景,基于信息熵与Rough集理论解决信息系统中信息不确定、数据量大的困难。从Rough集的基本概念出发,给出决策表的知识表达系统,探讨了信息熵处理知识依赖度的方法。最后通过运用该方法对城市空间数据决策表的实例进行属性值依赖关系的确定。     

基于二次相对效益的煤炭工业节能减排效果评价模型研究

为推进我国煤炭工业节能减排工作的有效实施,节能减排效果评价已成为企业落实相关工作的重要手段,但目前相关研究仍存在诸多不足之处。通过运用二次相对效益评价法构建了我国煤炭工业节能减排效果的动态评价模型,阐释了该评价模型动态评价待测单元的机理及特点,解决了现有模型无法动态评价煤炭工业在节能减排工作中的有效努力程度及其效果,并进行了评价的实证测试和分析。