基于粗集理论的属性值约简算法研究

粗集理论的属性值约简算法是一个NP-hard问题,已有的一般属性值约简算法时间复杂性和空间复杂性都很高.在阐述了粗集理论的基本概念后,提出了基于相似矩阵的属性值约简算法, 从分析属性值约简的本质出发,来证明该算法的有效性.实例证明,采用相似矩阵属性值约简算法后,属性值约简的效率得到明显的提高,它是一种非常有效的算法.     

1种基于可变精度粗糙集的网络入侵检测模型

当前各网络入侵检测算法的准确率仍不尽人意;针对此问题,提出1种基于可变精度粗糙集(Variable Precision Rough Set)的网络入侵检测模型.模型通过粗糙集对不确性数据进行筛选,再利用粒子群算法对数据进行约简,然后再根据设定的阀值,用可变精度粗糙集导出规则并得到检测结果.实验结果表明,本模型运用的粒子群算法数据约简速度高于利用遗传算法的同类模型,且基于可变精度粗糙集的入侵系统检测准确率比基于非可变精度粗糙集的检测系统高.     

一种基于粗糙集理论的神经网络图像分割方法

神经网络用于分割图像时需要大量的训练数据,由于数据量大,计算速度相当慢,不适合实时数据处理.基于此,将粗糙集理论与神经网络相结合,提出基于粗糙集的神经网络图像分割方法.利用粗糙集理论中的约简的计算方法,从图像属性中获取精简的规则,根据这些规则构造神经网络各层的神经元个数,并根据粗糙集理论中的属性重要性来修正神经网络的权值.实验结果表明,该方法抗噪能力强,提高了精度,在大大缩短网络训练时间的同时改善了分割效果,满足图像处理的实时性要求.     

基于粗糙集RBF神经网络在东丰县开发区企业管理上的应用

为提高基层企业管理效率,根据吉林省东丰县开发区2015年企业调查数据,使用粗糙集与RBF神经网络算法结合算法对企业工业生产总值、用电量、用工量等3个主要影响因素进行分析,并根据各参数之间差异划分企业等级。研究结果表明:根据算法对数据分类结果,该结果与东丰县开发区企业分级情况比较接近,说明基于粗糙集RBF神经网络算法,是一种在企业绿色发展分级方面有效的评价方法;通过2种算法之间的可视化图形对比,得出粗糙集RBF神经网络算法较BP神经网络算法分类效果更加明显;因而,基于粗糙集RBF神经网络算法对东丰县开发区进行企业划分准确性强、效率高、易于推广,为东丰县开发区关于企业管理工作起到技术指导作用。     

一种基于粗糙集理论的专家系统结构

基于s.H.Nguyen提出的布尔逻辑和粗糙集理论相结合的离散化算法,在一种改进的启发式离散化算法基础上,提出了一种基于粗糙集数据挖掘的系统结构;给出了一种基于粗糙集的专家系统结构.该结构可应用于诸多领域,具有较强的实用性和一定的通用性.     

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。     

1种基于可变精度粗糙集的网络入侵检测模型

当前各网络入侵检测算法的准确率仍不尽人意；针对此问题。提出1种基于可变精度粗糙集（Variable Precision Rough Set）的网络入侵检测模型。模型通过粗糙集对不确性数据进行筛选。再利用粒子群算法对数据进行约简，然后再根据设定的阀值，用可变精度粗糙集导出规则并得到检测结果。实验结果表明。本模型运用的粒子群算法数据约简速度高于利用遗传算法的同类模型，且基于可变精度粗糙集的入侵系统检测准确率比基于非可变精度粗糙集的检测系统高。     

农业信息数据挖掘的粗糙集方法研究与实例

我国是个农业大国,农业数据量极大,手工处理工作量大且不准确.本文研究了将粗糙集理论运用于农业数据挖掘的计算机处理方法,提出了基于粗糙集理论的农业数据挖掘的基本算法和模型,并通过实例对其进行了验证.     

一种邻域粒谱聚类方法

谱聚类是一种无监督学习的聚类方法,其具有能够收敛至全局最优且适用于任意形状样本空间的优点.然而,传统方法构造的相似矩阵有时难以准确反映出数据之间的近似关系,从而导致聚类结果不佳.粒计算技术能够很好地解决这一问题.通过将数据邻域粒化,从粒子的视角重新衡量数据之间的近似关系,提出了一种基于邻域粒的谱聚类方法.首先,将样本的单一属性通过邻域粒化的方式形成邻域粒子;然后,将属于同一样本的粒子组合构造成粒子向量;接着,利用定义的2种邻域粒距离公式,对构造出的粒向量进行距离度量,并通过径向基函数生成相似矩阵,从而进行谱聚类;最后,使用UCI数据集进行验证,将谱聚类算法与邻域粒结合,从邻域参数和邻域粒向量的距离度量方式2个方面进行性能测试,并与传统聚类算法进行对比.实验结果表明,基于邻域粒构造的相似矩阵在谱聚类中是可行且有效的.     

基于优势粗糙集的证券投资决策研究及其应用

粗糙集方法在金融及投资领域发挥着越来越大的作用,然而经典粗糙集理论不能发现偏好多属性决策表中与偏好属性相关的不相容性。本文基于优势粗糙集理论的知识约简算法,提出了基于优势关系的属性重要度约简算法,并构建了基于优势粗糙集的证券投资分析模型,针对中国上市公司财务数据为连续值、分布未知、含有偏好信息等特征,对证券样本进行综合排序,得到最终的综合排序和评价,并对算法进行有效性分析。     

粗糙集理论在农业中的应用

主要提出一种基于粗糙集理论的属性约简算法,并将其应用在农业中。通过具体实例,证明该算法的正确性和有效性。同时,该算法在农业中具有一定的实用价值。     

粗集理论在农业生产中的应用

主要提出一种基于粗集理论的属性约简算法,并将其应用在农业生产中。通过具体实例,证明该算法的正确性和有效性。该算法在农业生产中具有一定的实用价值。     

模糊集对分析初探

根据集对分析思想,结合不确定性问题的特点,提出了基于模糊联系度的模糊集对分析方法,并将它与几种不确定性分析方法作了初步对比分析．     

数据挖掘技术在农作物灾害预测中的应用

结合农业数据的特点,提出了一种基于数据挖掘技术的粗集属性约简算法,并将其应用在农作物灾害预测中。通过具体实例证明了该算法的正确性和有效性,指出该算法在农作物灾害预测中具有一定的实用价值。     

序位集对分析在辽河流域年降雨预测中的应用

[目的]研究序位集对分析在辽河流域年降雨预测中的应用。[方法]将序位理论引入集对分析建模中,改进集对分析预测模型,提出了一种基于序位的集对分析降雨量预测模型（Ordinal-Set Pair Analysis O-SPA）,并以辽河流域1956～2006年水文雨量站年降雨量时间序列为研究对象,利用该模型对1998～2006年年降雨量进行预测,并给出误差分析。[结果]序位集对分析方法预测结果的相对误差中,5%以内的有6个,占总预测数的66.7%;5%～10%的有1个,占11.1%;10%～15%的有2个,占22.2%。相对误差均小于20%,满足《水文情报预报规范》对年降雨量预报的精度要求。[结论]基于序位集对分析模型的降雨量预测具有较高的精度,预测结果较为理想,适用于年降雨量的预测。     

建立隶属函数的实用方法

隶属函数是模糊数学理论的基石,也是模糊数学应用中的关键问题。而隶属函数的确定又无一般模式可循,这给应用模糊数学的实际工作者带来困难,致使一些应用实例中,对所论模糊集隶属函数的选定或缺乏充分依据,或与概率混为一谈。本文在剖析隶属函数含义的基础上,建立了普通集的导出模糊集的概念,从而阐明了一类统计指标的隶属度本质,为模糊数学与统计学的结合提出一个途径,并从实用的角度说明了建立隶属函数的常用方法。     

基于集对分析-可变模糊集的地表水环境质量综合评价

基于集对分析原理,选取地表水环境质量监测指标中的10个指标建立了基于集对分析-可变模糊集的水环境质量评价模型,并采用该模型对北京市10大湖泊水库的水环境质量进行了评价。结果表明,北京市10大湖泊水库的水质较好,基本满足水质功能的要求;除密云水库、海子水库外,其余水库均受到不同程度的污染,其中官厅水库、沙河水库水质最差。该评价结果与单因子评价法、模糊数学综合评价法和SVM法的评价结果基本一致,说明采用集对分析-可变模糊集评价模型对地表水环境质量进行评价具有可操作性和实用性。     

山区公路建造环境级别的模糊粗糙评价方法

分析了影响山区公路工程建造环境的地质和地理条件,提出了环境级别问题,选出了岩溶发育率﹑钻孔岩（土）体芯采取率﹑软化特性﹑地形和坡度等5个关键因素作为建造环境分类的指标.基于隶属函数分段构造方法和等效性原理,确定了各因素的隶属函数形式.引入粗糙集理论中的知识依赖度和重要度原理,提出并建立了分类指标对于环境级别模糊权重的客观性确定方法.将分类指标﹑隶属函数及模糊权重计算三者结合,构建了山区公路工程建造环境级别的模糊评价方法.采用该方法分析了某工程场地,所得结论成为该工程建设决策的重要依据,展示了该研究方法的有效性和实用性.     

基于模糊集对分析法的土地生态安全评价——以扬州市为例

基于2001—2010年扬州市土地生态安全的相关数据,从压力、状态、响应3个方面建立土地生态安全评价指标体系,并采用熵权法确定各评价指标的权重,在此基础上,运用模糊集对分析法对研究期内扬州市土地生态安全状况进行定量评估和变化趋势分析。结果表明,研究期内扬州市土地生态安全状况总体呈趋好态势,其中,2001—2007年扬州市土地生态安全状况持续上升,从Ⅲ级水平迅速转变为Ⅱ级水平,2008年出现波动性下降,又回到Ⅲ级,2009年后土地生态安全状况逐渐开始好转,变为Ⅱ级;运用模糊集对分析法进行土地生态安全评价,结果客观合理,方法简单、易操作,又对土地生态安全评价具有一定的应用价值。