不确定信息的粗糙集表示和处理

随机性和模糊性是不确定性中最重要和最基本的2个特征。分析和比较了表示和处理不确定性知识的一些主要的拓展集合理论,并系统的介绍了基于粗糙集的不确定知识的表示和处理方法。系统讨论了粗糙集理论对经典集合论的拓展,用经典集合计算方法对粗糙集的核心算子进行了对比分析,同时对定义在信息系统上的粗糙逻辑也进行了分析。通过分析粗糙集理论在人工智能领域的几类典型应用案例说明了粗糙集在表示和处理不确定性问题方面的重要作用和优势。最后对不确定知识的表示和处理的一些有待进一步深入研究的关键问题进行了展望。     

基于混合属性全距离的粗糙集论域空间纵向降维模型

在混合属性和大规模数据集条件下,针对粗糙集理论所面临的计算复杂度高的问题,本文提出了从横向和纵向两个方向上对粗糙集论域空间进行双向降维的研究思路.针对工程实际中,论域纵向维度对计算复杂度的影响更为明显,本文提出了混合属性全距离(WDMA)纵向降维数学模型.该模型基于粗糙集理论的可分辨性原理,能有效降低论域的纵向维数,简化粗糙集理论中所涉及的属性约简和属性值约简计算,显著降低后续计算的复杂性.工程实例验证表明,该模型能有效提高后续决策的运算效率,改善粗糙集理论的计算性能.     

基于小波能量谱和粗糙集的离心式压缩机振动故障诊断

结合小波能量谱和粗糙集理论各自优点,采用尺度小波能量谱计算公式对实测的时域信号进行尺度小波能量谱计算.以尺度小波能量谱为特征参数,对应故障为决策属性,结合粗糙集理论进行故障诊断规则获取,从而提出一种基于小波能量谱和粗糙集理论的离心式压缩机振动故障诊断方法.研究结果表明:测试样本对象诊断正确率为100%;该方法不需要精确计算离心式压缩机振动的故障特征频率,与传统的提取时域和频域参数方法相比,诊断正确率达88.5%.     

不完备目标信息系统中基于差异关系的粗糙集

针对建立在等价关系上的传统粗糙集对差异关系研究不足的情况,基于差异关系对传统粗糙集模型进行了扩展。在不完备目标信息系统中定义差异关系并基于这种差异关系扩充粗糙集模型。等价关系反映事物共性,差异关系反映事物个性,基于差异关系的粗糙集可用于约简否定规则。文中定义了一种差异关系,证明了基于差异关系的下、上近似集的主要性质,建立了相应的近似约简模型,最后给出了近似约简的判定定理和计算方法。     

基于粗糙集的偏最小二乘回归方法

针对变量之间多重相关性导致最小二乘估计失效的问题,提出基于粗糙集改进偏最小二乘回归建模方法.首先,利用粗糙集对数据进行一般约简,去除冗余信息,再进行偏最小二乘回归分析,建立回归模型.通过实例计算,并与PLSR、PCR进行比较分析.结果表明：用粗糙集改进的PLSR建模精度为3.65%,分别高于PLSR(4.07%)和PCR(4.45%),从而验证了所提出方法的通用性及实用价值.     

基于粗糙集理论的表情识别研究

包括情感计算和情感识别在内,以人为中心,对人的情感和认知的研究是目前人工智能领域的一个热点研究方向.以粗糙集理论为基础,研究了粗糙集属性约简算法,并把粗糙集属性约简算法作为一种人脸表情识别系统的特征选择方法,对人脸表情识别的重要特征进行研究,并提出了一种RS+SVM的人脸表情识别方法.仿真实验结果表明,粗糙集属性约简算法能发现人脸表情的重要特征,并基于这些特征可以得到很好的表情识别结果.     

基于粗糙集理论的表情识别研究

包括情感计算和情感识别在内,以人为中心,对人的情感和认知的研究是目前人工智能领域的一个热点研究方向。以粗糙集理论为基础,研究了粗糙集属性约简算法,并把粗糙集属性约简算法作为一种人脸表情识别系统的特征选择方法,对人脸表情识别的重要特征进行研究,并提出了一种RS+SVM的人脸表情识别方法。仿真实验结果表明,粗糙集属性约简算法能发现人脸表情的重要特征,并基于这些特征可以得到很好的表情识别结果。     

一种基于Hash的快速值约简方法

本文在研究粗糙集、决策树与粒计算的基础上,结合Hash算法快速、高效的特点,提出了一种基于Hash的快速值约简方法.该方法在处理信息系统过程中,能够快速划分等价类,并计算出正区域;在基于粗糙集理论针对每一个属性进行属性约简和值约简的过程中,利用Hash方法能够对数据压缩的特点,实现快速高效的规则提取.通过仿真实验显示,...     

粗糙集与决策树比较研究

粗糙集和决策树都属于归纳学习方法,都可以从一个离散值决策表中抽取出规则.本文从算法过程、计算复杂性、规则个数、泛化能力、稳健性几个方面对粗糙集和决策树进行了比较研究,得出了一些重要结论,能为相关研究提供一些有价值的参考.     

一种基于FCM聚类的粗糙集连续数据故障诊断方法

针对粗糙集无法对航空电子装备测试数据中的连续数据进行处理的问题,提出一种基于FCM聚类的离散化方法,通过计算各聚类中心值进行离散化处理,并应用粗糙集属性约简和规则提取方法,获得最终诊断规则,并在某型机载电台故障诊断中验证其有效性。     

粗糙集理论中新的知识发现方法

与现有的基于属性简约的知识发现方法不同 ,本文基于粗糙集合理论定义了 2类新的知识发现 ,即 1、2类知识发现 ( FCKD,SCKD) ,目的是在知识系统动态变化后 ,通过减小知识的粗糙度 ,发现原规则中没有的、有决定性作用的新属性。在此意义下改变规则中属性结构 ,并发现新的规则。定义了两个用于发现新属性的算子 ,并给出两个定理 ,一个推论及其证明 ,最后通过实例 ,对提出的方法作了说明。     

优势关系下模糊目标信息系统约简的辨识矩阵

约简是知识获取的重要方法之一,基于等价关系的粗糙集约简理论的研究已比较深入,而优势关系下约简理论的研究还比较少。定义了模糊目标信息系统在优势关系下的5种属性约简,并且给出了它们的判定定理和可辨识矩阵。证明了辨识矩阵对应的辨识公式给出的解就是所求约简的全体.最后通过一个例子说明如何用辨识矩阵算法求属性约简。     

基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法及其发展

文章简要阐述了变压器的常见故障及其基与DGA诊断的特点,指出了几种单一智能诊断方法的不足。在此基础上,引入粗糙集理论以便能从完备信息中得出正确的诊断结论,并能从不完整的信息中得出满意的诊断结果,提高故障识别率。文中介绍了粗糙集理论的基本概念、约简计算方法和约简过程,并对近年来基于单一粗糙集理论及其与其他智能方法组合的变压器故障诊断主要研究成果进行了总结与评述。根据国内外变压器故障诊断的现状与经验,对未来的主要研究方向作了一些有益的探讨。     

基于粗集的模糊聚类方法和结果评估

粗集的决策表的属性包括定量属性和定性属性,针对这种情况,根据一种对象的相似性度量方法,使用模糊聚类方法对粗集对象进行模糊聚类,对聚类结果进行了评估(根据这种聚类方法得到的结果和实际的分类结果进行比较)．在这种相似性度量方法基础上,证明了粗集的等价关系可以被转化为模糊等价矩阵．基于粗集的聚类步骤如下：首先,一个粗集等价关系都可以转化为一个模糊相似矩阵,其次,转化成一个模糊等价矩阵,最后,进行模糊聚类．对此方法进行了实验,并对实验的结果进行评估．实验结果说明了这种方法的简单高效．     

粗糙集理论中的最小子集求取方法

在文【1】构造的分辨矩阵基础上，得出了几个判别定理。以此为基础，形成了粗糙集理论研究中求解最小子集的算法，使得原来的NP难题得以解决。     

Rough集与Vague集的对比研究

Rough集和Vague集都是处理不确定、不完备、不准确信息的强大工具。Rough集研究主要针对于对象之间不可分辨的性质，Vague集研究主要针对对象边界的模糊程度。经过分析代数观的Rough集理论和信息观的Rough集理论与Vague集之间的关系，发现信息观的Rough集可以认为是一种特殊的Vague集；而代数观的Rough集与Vague集则是相互独立的，但是两者也有联系。在这2种理论下，信息的不确定性都是由元素部分属于集合而表现出来的，但是这2种理论对不精确信息的处理方法则不同。     

Rough集与Vague集的对比研究

Rough集和Vague集都是处理不确定、不完备、不准确信息的强大工具。Rough集研究主要针对于对象之间不可分辨的性质,Vague集研究主要针对对象边界的模糊程度。经过分析代数观的Rough集理论和信息观的Rough集理论与Vague集之间的关系,发现信息观的Rough集可以认为是一种特殊的Vague集;而代数观的Rough集与Vague集则是相互独立的,但是两者也有联系。在这2种理论下,信息的不确定性都是由元素部分属于集合而表现出来的,但是这2种理论对不精确信息的处理方法则不同。     

基于二进制的粗糙集基本运算研究

通过讨论二进制与粗糙集之间的内在联系,提出基于二进制的粗糙集运算理论,并借助二进制的位运算操作,给出粗糙集的上近似集和下近似集、等价类的交、集合的基数的运算算法.该算法比传统的粗糙集运算算法的运算速度更快,效率更高.该算法为扩展粗糙集的应用提供了理论基础.     

示例学习扩张矩阵的粗糙计算

为了获得高效率和更简洁的知识，一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究。该文基于粗集理论研究扩张矩阵的示例学习问题，并应用遗传算法获取示例学习中的最优概念。实验结果表明该方法是有效的。提出了粗集理论下的几个新概念，如：必要选择子，核选择子集，约简选择子集和所产生复合的评价指标。     

基于近似精度和条件信息熵的粗糙集不确定性度量方法

基于粗糙集理论的基本不确定性度量方法能够度量知识的不确定大小，却不能区分集合粒度划分大小，利用知识的信息熵，并结合粗糙集精度，定义了一种粗糙熵，用于度量粗糙集中的不确定性．证明了该粗糙熵随着划分粒度的变小而单调增加的性质．新的粗糙熵不仅能度量粗糙集的不确定区域大小而且可以度量划分的大小．算例证明了该方法的有效性．