基于连续型条件属性的模糊规则约简算法

针对粗糙集对于连续域属性决策表的处理能力差以及不容易获得模糊集之间关系等问题,提出一种把模糊集和粗糙集结合起来的连续型条件属性模糊规则约简算法。该算法首先引入三角隶属度函数将连续属性值转化为模糊值,并使用离散模糊神经网络方法获得数据集之间关系。实例验证表明,采用该算法,用户可以根据实际决策需要和领域知识更改阈值,从而获得满意的模糊规则结果。     

基于粗糙集的决策规则提取

讨论了粗糙集(rough sets)在数据分析方面的应用,基于粗糙集的数据分析来源于对数据表(即信息系统)的分析。通常我们将信息系统中的属性划分为条件属性和决策属性,这种信息系统又称为决策表。对每一个决策表,都有一系列的决策规则与之相对应,这些相关的决策规则被称为决策算法。将这些决策算法与贝叶斯(Bayes’)定理相比较,从而得出基于粗糙集的数据分析方法优于贝叶斯定理。     

基于风险模式提取的农户生猪饲养规制研究

在抽样调查数据基础上,利用模糊聚类分析对生猪散养农户行为进行了划分,给出了3种风险类型。在此基础上利用模糊粗糙集理论提取了农户饲养过程决策依赖属性和决策知识规则,通过对规则研究提取了生猪散养方式的风险结构;根据该风险结构和决策知识规则提出了降低与控制生猪散养方式风险的散养技术标准、养殖规范体系、经济规制体系。     

粗糙集在农业决策支持系统中的应用

设计了一个基于粗糙集的农业决策支持系统,并将其用于魁栗病害的诊断决策过程,采用不完备决策表属性约简算法对目标信息系统进行了属性约简处理,得出约简属性,获得了诊断规则,对具体的诊断实例进行了推理,得出了诊断结果,从而计算出结果的可信度概率。实证研究表明农业决策支持系统中可以应用粗糙集,此应用可以实现不确定知识规则的获取和推理。     

基于模糊物元的多属性水文预报组合决策方法

【目的】建立合理的多属性水文预报组合决策方法,为提高水文预报的精度提供参考。【方法】根据水文预报的特点,提取了水文预报中的4个决策属性指标,利用主观权重和熵权结合的方法确定属性指标的综合权重。将模糊物元理论和信息熵引入水文预报研究领域,利用模糊物元理论处理水文预报中的模糊信息,然后结合信息熵对属性进行集结,按照集结后方案的相对贴近度进行择优排序,建立了基于模糊物元的多属性水文预报组合决策方法。【结果】应用该组合决策方法对断面各时间点的预报模型进行择优,得到了断面在某一时间段与实测值更为接近的预报值。实例计算结果表明,该组合预报方法能够择优得到各方案预报值相对误差较小的最优值,有效地提高了水文预报精度,将预报结果至少提升了1个等级。【结论】所构建的基于模糊物元的多属性水文预报组合决策方法,具有较强的合理性及较广的适用性,为水文预报精度的提高提供了一条有效途径。     

粗糙集理论在评定农村公务员素质中的应用

利用粗糙集理论对不完备信息系统进行数据挖掘,构建了公务员素质的不完备信息系统下的粗糙集模型,提取了知识约简和决策规则。应用粗糙集理论能有效地刻划不完整、不确定、不精确和不一致等各种信息系统,从中发现隐含知识和潜在规律。     

粗糙集和决策树方法在土壤评价中的应用研究

应用粗糙集与决策树相结合的数据挖掘方法评价吉林省某地的土壤地力等级.研究数据共有161条记录,16个属性,使用粗糙集对土壤属性进行约简,去除了5个土壤冗余属性,得到属性约简集;使用决策树方法对土壤数据建立决策树模型,得到了土壤评价的决策树模型,并提取了分类规则.实验表明:将粗糙理论与决策树相结合的数据挖掘方法能去除冗余属性,同时保留了原始数据的内部特点,相对于单-使用决策树方法,决策树规模减小,规则集较精简,提高了分类的效率.     

基于模糊多属性决策方法的图书馆员服务绩效评价研究

在图书馆员服务缋效评价决策中,通过专家调研,将职业素养、科研能力、服务能力、管理能力和服务效果等属性确定为备选方案的决策属性集,由于该问题属性集合具有模糊性的特点,将基于投影的三角模糊数多属性决策方法应用于图书馆员服务绩效评价,为该类问题提供了一个新的决策思路.     

多媒体蔬菜栽培专家系统MVPES

通过对园艺专家的蔬菜栽培知识的研究,研制了多媒体蔬菜栽培专家系统MVPES。MVPES将蔬菜生产分为播前准备、育苗、定植、田间管理、病虫害防治、采收与贮藏及肥料运筹七个子系统, 采用描述型知识、数据型知识、规则型知识等知识表示形式,配以土壤信息系统（GIS）、超文本数据库、图片数据库、知识规则库等专家决策支持系统,采用“产生式“、”决策树“和”加权模糊逻辑“的方法构建了品种决策、播期决策、定植密度决策、肥料决策和病虫害诊断等决策模块。以Authorware为开发工具设计了MVPES的多媒体流程图。程序采用构件化技术设计。     

水利工程施工方案优选方法研究

在分析水利工程的特点和目标要求的基础上,研究了灵敏度分析、多目标规划、模糊多属性决策3种方法在施工方案优选中应用的优点和缺点,提出模糊多属性决策法在施工方案优选中的应用具有一定的适用性和优点,并介绍了模糊多属性决策的计算方法.     

基于粗糙集与模糊集理论的图书馆最优购书算法

本文将粗糙集理论与模糊集理论结合起来,给出一种图书馆最优选书算法.该算法首先从已知数据的初始信息系统出发,计算各选书方案之间的相似度,从而构造相似矩阵,然后根据相似矩阵的传递闭包对各方案进行聚类,并根据粗糙集理论求各属性重要性,最后利用加权综合的思想及最小距离方法选择最优买书方案.     

水库洪水调度多目标决策方法及应用

针对水库洪水调度多目标决策中专家主观思维模糊、决策信息不完备的问题,提出了一种基于模糊集理论的水库洪水调度多目标决策方法。该方法首先通过迭代计算得到了符合实际要求、便于程序化实现的目标权重。然后,根据得到的目标权重确立了满足精度要求的目标综合决策值和模糊划分,根据计算结果判定各决策方案所属类别和优劣排序,得到了既兼顾主观偏好又满足客观属性的决策方案。实例结果表明了提出的基于模糊集理论的多目标决策方法对水库洪水调度是简便而有效的。     

模糊推理与神经网络、遗传算法在系统预测中的应用

近年来，原来并没有什么必然联系的模糊理论和人工神经网络有了较多的结合．这是由于在模糊系统设计涉及到的3个问题：第一，模糊规则的选取}第二，模糊概率函数（隶属函数）的确定；第三，模糊决策算法的决定．这在有些系统中并不是十分明确的，而人工神经网络却不需要人为干预，而只需通过实际输入、输出数据的学习即可得到其决策．但是人工神经网络也有其缺点，它不够稳定，单独使用确定度不是很高，而且神经网络中所使用的BP算法有其限制性，只能得到局部最优解． 因此，我们将模糊理论与神经网络相结合，根据其预测值与实际值的误差选取适当的权重，建立二者对预测结果的影响关系的模型，用于系统预测．在神经网络中，把BP算法和遗传算法结合起来，得到全局最优解．     

基于粗糙集理论的岩质边坡稳定性评价

针对岩质边坡的稳定性评价问题,应用粗糙集理论对既有岩质边坡的失稳实例进行分析,采用遗传算法进行约简,抽取评价知识,建立了规则库。采用不精确推理和默认推理方法开发了岩质边坡稳定性评价专家系统,提出了待评对象与规则不完全匹配情况下的近似推理方法,结合工程实例对该系统进行了测试和验证,并与模糊回归方法进行的比较。     

基于粗糙集的农业决策支持系统研究

首先,基于粗糙集理论提出了农业决策支持系统的实施方案,从而利用粗糙集理论对决策表进行化简,为决策支持系统提供辅助决策所用的规则表。其次,根据决策支持系统的知识获取任务,建立了一种基于粗糙集理论的决策支持系统模型,实现粗糙集理论在农业决策支持系统中的应用。最后,将获取的规则用于农业病虫害的诊断中,利用属性重要度计算方法,对诊断的可信度进行计算。通过对实例运行结果的分析,验证了粗糙集理论与农业决策支持系统相结合方案的可行性。     

决策树C4.5算法结合模糊判决算法的土地评价方法（英文）

为了传统土地评价过程中影响因子存在连续值时难以构建评价模型的缺点,提高土地评价知识表达的可解释性,通过对语义属性采用多重分支,利用分支的统计显著性的启发式技术来实现剪枝,提出了基于C4.5算法挖掘分类规则。并利用模糊推理的方法,给出模糊匹配程度的概念,计算出被评价土地样本与各C4.5规则匹配的模糊程度,然后从中找出模糊匹配程度最大的所对应的规则,被评价样本即可被评价为该规则的结果所示的土地等级。文章提出了一种基于C4.5算法和模糊判决算法的土地资源评价模型构建方法,通过广东省土地评价数据库的实验结果表明,该方法能够适用于土地评价当中,当选取100条规则作为规则库进行土地评价时,获得了86.67%的数量准确率和84.80%的面积准确率。     

水稻灌溉模式的模糊综合判断

水稻高产栽培的水分管理具有模糊性,而灌溉效果则是作物对土壤水分状况调节,依据一定信息经过不断反馈和调整,而作出的最终反应。本文利用模糊综合评判论证水稻浅湿间歇灌溉的先进性,并从中优选出最佳灌溉模式。     

基于高频数据的金融市场波动溢出分析

湖湘文化中有着一以贯之的治史传统。近代以降,湖湘学人分别参与了西方“新史学”理论以及马克思主义唯物史观的引进和传播,从而促成了传统史学的近代转型。转型后的中国史学,取得了十分丰硕的成果,这其中便包括湘籍历史学人的突出贡献。