基于粗糙集的林木冠层结构和光分布对净光合速率影响研究

以广东省东莞市大岭山森林公园33个乡土树种为研究对象,使用半球面影像技术和Li-6400光合仪分别获取林木冠层结构、光分布和光合作用指标,用方差分析和粗糙集理论进行评价。结果表明,林冠开度、叶面积指数、林下直射光、林下散射光、透光率和净光合速率均在各树种间存在极显著差异(p<0.0001),各指标在树种间的变化幅度也各不相同,其中林冠开度、林下直射光、林下散射光和透光率的变化幅度均超过了20%,分别为29.95%、20.40%、23.77%和22.56%,而叶面积指数和净光合速率的变化幅度分别为3.24和7.80。林冠结构和光分布均对林木净光合速率有重要贡献,但其影响程度不同。其中林冠开度最大,重要值为1/11,其余几项指标对光合作用的重要性相同,为2/33,略小于林冠开度的重要性。在评价林木冠层结构和光分布对净光合速率的综合影响力中,林冠开度贡献的权重最大,为0.27,林下直射光、林下散射光和透光率贡献的权重均为0.18。冠层结构和光分布对林木净光合速率的综合影响力在一定程度可指示冠层结构和光分布的合理性,与林木净光合速率大小不存在线性正相关关系,它只表明冠层结构和光分布对林木净光合速率的影响程度。     

基于云变换和Rough集扩展模型的判定树构造

针对现有判定树算法在处理空缺值和连续值以及知识表达上不精确性和复杂性问题，提出基于云变换和Rough扩展模型的判定树构造算法。该算法利用云变换来离散化连续属性，然后根据概念集，采用极大判定法对每个数值型属性的原始属性值进行软划分，从而得到离散属性值。最后利用特性关系下的加权平均粗糙度来选取当前结点的分裂属性来递归生成判定树。与C5.0算法相比，新算法可妥善处理空缺值、合理离散连续属性。试验结果表明,该算法具有良好的实用性。     

变频调速水泵智能故障诊断方法

提出了一种粗糙集理论与神经网络集成的调速水泵故障诊断方法.针对调速水泵运行非恒速度的特点,首先用基于数字重采样的阶比分析方法对水泵振动信号进行预处理,然后利用粗糙集理论进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统,最后在最优决策系统的基础上,设计RBF神经网络对调速泵进行故障诊断.试验结果显示,该方法能有效提高变频调速水泵故障诊断的精度和效率.     

基于粗糙集与神经网络的农机化发展水平评估方法

在分析现有农业机械化发展水平评价方法的基础上 ,提出了粗糙集理论与人工神经网络技术相结合的农业机械化发展水平评价指标简化体系和评价方法。实例表明 ,约简后的指标体系可以获得原有指标体系的分类结果 ,但比原有模型少了 6 0 %的指标 ,大大减少了信息的需求量 ,为农机化水平评价提供了一种新的途径。     

烟草成分对其品质影响程度的粗糙集判别方法

运用粗糙集理论研究了烟草主要化学成分 (总糖、还原糖、总氮、烟碱、氧化钾和氯离子 )对烟草品质影响程度的判别方法。对比已有的研究结果 ,表明基于粗糙集理论的计算方法简单 ,结果明了 ,而且还能量化烟草成分对品质的影响程度。     

基于粗糙集的高校图书馆用户评价分析

现代图书馆是以用户（读者）为中心,加强对用户评价的调查和数据处理对改善图书馆工作具有重要的意义。利用粗糙集理论的属性约简和区分函数等工具,对学校图书馆日常调查所积累的用户对图书馆服务质量的评价数据进行分析,给出了一个挖掘其中隐藏的模式和知识的方法,有助于图书馆管理层提高服务水平和促进馆员素质建设。     

基于粗糙集的师范生就业影响因素分析

近年来,我国大学生的就业率逐年走低.师范类毕业生更是面临着严峻的就业形势,能否顺利就业很大程度上受到应聘者个人综合因素的影响.本文利用粗糙集理论对影响师范生就业的各种因素进行分析.首先,结合具体就业经历收集影响师范生就业的各种因素建立师范生就业模型,并对其做数据预处理构造师范生就业目标信息系统.其次,基于粗糙集理论对师范生就业目标信息系统进行属性约简,得到约简集.最后详细分析了影响师范生就业的关键因素,从而指导师范生培养和提高自身的能力.     

粗集-神经网络在农业工程项目评估中的应用

该文提出一种基于粗集-神经网络项目评估新方法，该方法应用粗糙集理论对神经网络的输入数据进行预处理,提取其中的关键成分作为网络的输入,提高了神经网络的收敛速度和逼近精度，并以中国农业水利工程项目为背景进行了实例研究，结果表明，建立的模型不仅较公平、合理，而且提高了神经网络模型的学习效率。     

基于粗糙集理论的立地类型分类规则探讨

利用粗糙集理论（（Roughset））中的知识表达系统和约简算法。在研究区内选取与立地因子关系最密切的树高因子为决策属性，以海拔、母岩、坡度、坡位、土类和土层厚度作为条件属性；决策属性动态聚类和各条件属性值域离散化后，建立立地类型分类决策表，计算决策属性的依赖度及其相对约简，得到马尾松林分立地类型的分类因子为土层厚度、坡位和母岩，并且其重要性分别为0．6923、0．5385和0．3077．     

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。