粗糙控制可调精度规则挖掘模型与应用

针对粗糙控制中控制精度不高、控制效率低等问题,提出了基于区间概念格的粗糙控制可调精度规则挖掘模型,以降低规则挖掘成本及提高应用效率.模型首先对采集到的原始数据进行预处理,使其转化成布尔型的形式背景;其次,参照一般区间概念格的生成算法进行了粗糙控制背景下的区间概念格的构造;再次,提出可调精度控制规则挖掘算法,建立了基于区间概念格的粗糙控制可调精度规则挖掘模型,最后,模型分析和实例对比验证了模型在提高规则可靠性的前提下,实现了挖掘成本和控制效率的最优化.     

基于改进混合蛙跳算法的粗糙属性交叉熵优化约简

结合粗糙集属性约简二进制优化模型,提出一种基于改进混合蛙跳算法的粗糙属性交叉熵优化约简算法,该算法将粗糙集属性划分至不同蛙群进化模因组内,每个模因组内属性集设计成以精英个体为中心力的蛙群并行演化方式,并采用交叉熵最小原理进行精英个体寻优全局最优约简集,快速而有效地处理大规模信息系统的属性约简.UCI仿真实验结果表明本文提出的算法在搜索全局最小属性约简解效率和精度方面具有明显优势,该算法应用于含噪音的人脑核磁共振图像MRI分割实验,其对MRI图像分割的高效性进一步表明该算法具有较强的适用性.     

利用变精度粗糙集和粒子群的图像多阈值分割算法

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,也是计算机视觉领域中的热点和难点问题.为了寻找图像分割的有效方法,将变精度粗糙集和粒子群相结合,提出了利用变精度粗糙集和粒子群的图像多阈值分割算法.该算法用变精度粗糙集表示图像,求解背景子图和目标子图的分类误差,确定子图的上下近似集,再用最小粗糙熵求解最佳多阈值分割点.引入粒子群优化算法提高求解该值的效率.实验表明,该算法显著增强了图像分割的效果,并具有一定的实用性和灵活性.     

一种具有自适应迁移能力的多粒子群协同优化算法

基于群熵的概念提出了一种具有自适应迁移能力的多种群PSO算法.对2个著名的基准函数进行测试,结果表明:与经典PSO和多种群协同PSO等算法相比,新算法能更有效地控制粒子群的多样性,从而提高了算法的收敛精度,改善了算法的优化性能.     

一种求解属性约简优化的协同粒子群算法

针对粗糙属性约简优化问题,利用粒子群寻求最优解的优势,提出一种改进的粗糙集属性约简优化的协同粒子群算法(AR-CPSO)。在最优属性寻求过程中,该算法使粒子群在属性空间通过约简集向量的分解和邻域簇的协同学习提高其寻优能力,并利用自适应约束强化罚函数较好地收敛到最优目标属性约简集。该算法能始终保持种群的多样性、协作性,并避免过早地陷入局部最优。相关仿真实验表明,AR-CPSO算法能有效地找到全局最优属性约简集,具有较强的属性协同约简优化性能。     

一种布谷鸟-交叉熵混合优化算法及其性能仿真

为了提高布谷鸟搜索算法在求解复杂优化问题时的收敛速度和搜索精度,基于交叉熵方法,构建了一种新的布谷鸟-交叉熵混合优化算法.该算法将基于模型的交叉熵随机优化算法和基于种群的布谷鸟搜索进行有机融合,采用协同演化策略,既提升了混合算法收敛速度,又改善了其全局优化能力.对经典测试函数和PID控制器整定问题的仿真结果表明,新算法具有全局搜索能力强、求解精度高和鲁棒性好等特性,是一种求解复杂优化问题的可行和有效算法.     

组合优化策略的改进协同优化方法

为克服传统协同优化方法一致性约束造成的收敛困难和局部最优问题,提出将粒子群优化算法和修正可行方向法结合并引入协同优化.应用粒子群算法获得全局最优解近似,在此基础上应用修正可行方向法进行局部精确搜索.分别以一个典型的二次函数优化问题和一个减速器设计优化问题作为测试实例,优化结果表明,所提出组合优化策略是有效的,同时兼顾了优化效率和精度.     

关联规则挖掘的一种多剪枝概念格方法

多数据源上关联规则挖掘方法,由于各数据节点间相互通信的候选项集数目过于庞大或者挖掘过程需要对数据库进行多次扫描,导致挖掘算法效率不高。研究剪枝概念格(pruned con-cept laffice,PCL)中概念与频繁项集表示关系,定义剪枝格上的导出频繁项集,设计了一个利用多剪枝概念格从多数据源上挖掘近似所有关联规则的算法UMPCL(union algorithm of multiplepruned concept lattice)。利用一个频繁概念表示一些频繁项集以减少挖掘过程中产生的侯选项集数,使用与全局支持度相等的局部支持度对各子概念格进行剪枝,最后融合、剪枝各子剪枝格并提取全局关联规则。理论分析和实验验证表明该算法是有效的。     

三群协同粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,提出了一种三群协同粒子群优化算法(TSC-PSO)。搜索时,如果全局极值连续若干代没有改善,粒子未找到全局最优点,就任选某个优群,将其群内粒子和差群粒子交换。仿真结果显示,对一些经典多峰值函数、非凸病态函数,TSC-PSO增强了全局搜索能力,具有比基本PSO更好的优化性能。     

一种改进粒子群优化算法在入侵检测中的应用

针对现有的粒子群优化(PSO)算法大多存在早熟收敛、容易陷入局部最优值的问题,提出了一种新的协同粒子群优化(CPSO)算法。该算法拥有两个子群,一个用于全局搜索始终保持粒子多样性,另一个用于局部搜索保证搜索精度,通过相互协同合作在全局最优值附近实现精确搜索。最后把该算法应用到动态聚类入侵检测,通过优化聚类半径和聚类阈值,对训练数据进行正、异常类聚类,然后用测试数据进行攻击检测。试验结果表明该算法较粒子群和突变粒子群(MPSO)算法性能明显提高。     

Rough有限格的蕴涵规则挖掘

提出了一种基于Routh有限概念格的规则发现方法（RRLIRD）,以揭示数据集中的蕴涵规则。首先引入有限概念格的简化表示形式,由用户选择数据集中感兴趣属性集创建概念格结构,提高用户的交互性和挖掘的效率;然后运用有限概念格与Rough集理论相结合形成Rough有限概念格,蕴涵规则则由其特有的上、下近似运算得到,不需计算繁琐的频繁项目集。算法运用大型超市的交易流水数据进行仿真实验。结果表明,执行时间比经典的Apriori算法大大降低。该算法也适用于证券行情分析和农业数据库的病虫害分析等。     

变精度粗糙集下基于信息熵的属性约简算法

本文针对在Z．Pawlak粗糙集下进行属性约简中存在的问题,在对变精度粗糙集理论下卢下近似约简概念分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度粗糙集意义下的决策表中属性重要性的度量方式,区分了β阈值界定下的“弱不一致信息”与“强不一致信息”的不确定程度,从而刻画了标准粗糙集下正域之外的不一致信息的不确定程度,以该度量作为启发式信息,提出了基于信息熵的β下近似约简的启发式算法．这为不一致信息系统的属性约简提供了理论依据与算法．     

多粒度面向对象概念格的构造

目的研究多粒度面向对象概念格的构造。方法在单粒度面向对象概念格外延集上作并运算,得到多粒度面向对象概念的外延集,再运用下近似粒算子,得到多粒度面向对象概念的内涵集,进而构造多粒度面向对象概念格。结果给出了由单粒度面向对象概念格构造多粒度面向对象概念格的方法。结论多粒度面向对象概念格的提出进一步完善了概念格理论。     

一种基于粗糙集的决策树构造方法

决策树是一种有效的数据分类方法。传统的决策树方法是通过信息熵的计算去生成决策树的节点,计算量大。基于粗糙集理论,利用近似精度的概念来进行属性选择,构造决策树,有效地提高了效率并降低了决策树的复杂度。     

Rough Class on a Completely Distributive Lattice

This paper generalizes the Pawlak rough set method to a completely distributive lattice. The concept of a rough set has many applications in data mining. The approximation operators on a completely distributive lattice are studied, the rough class on a completely distributive lattice is defined and the expressional theorems of the rough class are proven. These expressional theorems are used to prove that the collection of all rough classes is an atomic completely distributive lattice.     

故障诊断专家系统知识获取的变精度粗集方法

针对故障诊断专家系统知识获取的问题，利用变精度粗集(VPRS)理论模型进行知识简化，并采用正则条件熵和互信息熵对故障特征的选择进行评价，实现最简诊断知识的提取，以建立专家系统知识库。对滚动轴承故障诊断的实验表明，该方法有效地弥补了传统故障诊断专家系统知识获取的不足，可正确地实现故障诊断功能，在实际系统的故障诊断中具有应用价值。     

基于n阶形式背景核的概念格重构

本文提出一种与传统算法不同的基于n阶形式背景核的概念格构造方法.n阶形式背景核是一类形式背景(具有n个属性)的最小完备子集,使得任意一个n阶形式背景必同构于它的某一个元素.形式背景核用于支持生成子形式背景的小概念格,经过重构小概念格得到最终的概念格.通过实现过程中的所有算法,开发出了一个软件系统IsoFCA.实验表明,在符合实际应用的情况下,基于n阶形式背景核的概念格构造方法优于Godin算法.     

Reconstructing Concept Lattices Using n th.Order Context Kernels

0 IntroductionSince the concept lattice theory was set upin the 1980s ,concept lattices have been considered as mathematicmodels of knowledge process for years[1]. However ,the ti meand space complexity of concept lattices constructionis along-standing barrier on the way of application of concept latticetechnologies . To solve the problem,several techniques weredeveloped[2 ,3].Refs .[4-6] concentrated on incremental algo-rithms i mprovement . Ref .[7] presented an approach on re-duction of at…     

基于矩阵策略的不完备混合型数据增量式特征选择算法

特征选择是粗糙集理论在数据挖掘等领域中一种重要的应用,如何对动态变化的信息系统进行增量式特征选择是目前粗糙集理论研究的重点。在不完备混合型信息系统中,属性集的不断增加是信息系统动态变化的一种重要形式。首先在不完备混合型信息系统中引入邻域条件熵的概念,并且利用矩阵的方法去表示邻域条件熵;然后针对属性集动态增加的情形,提出矩阵形式的邻域条件熵增量式更新,并且基于这种增量式更新机制给出了相应的增量式特征选择算法;最后,UCI数据集的实验结果表明,所提出的增量式特征选择算法比非增量式特征选择算法具有更高的特征选择性能。