基于属性粒度研究决策形式背景的规则提取理论

粒计算作为研究热点之一, 使得用多角度、多层次的方法研究问题变为可能。将粒计算引入决策形式背景, 将会获得更为精确的决策规则。从属性粒度树的角度出发, 首先定义了多粒度决策形式背景,其次研究了粒化前后协调性之间的关系,最后给出了粒化前后多粒度决策形式背景上的规则之间的关系。     

基于属性粒化的近似概念分析及规则提取

将属性粒化思想引入到不完备形式概念分析之中。首先,借助于粒度树和截集,研究了不同粒度下近似概念之间的内在联系,其次,研究了粒化前后不完备决策形式背景中近似决策规则之间的关系,最后,在不完备决策形式背景中引入了三种协调性,并研究了粒化前后协调性之间的联系。     

基于多粒度理论的不完备决策规则获取

将多粒度理论引入不完备决策系统中,针对其不完备性,结合非对称相似关系提出基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型,并讨论该模型的性质。随后重点讨论基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型中属性约简和决策规则获取的问题,将多粒度理论和近似分布约简相结合,提出了不完备多粒度近似分布约简,获得所有的最简确定决策规则和最简可能决策规则。最后通过实例分析,发现使用多粒度近似分布约简与规则获取方法比原有的单粒度近似分布约简与决策获取方法更合理有效。     

基于决策属性粒度树提取决策规则

粒计算通过粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效地解决问题.利用属性粒度树,将粒计算与决策形式背景的规则提取理论相结合.首先将决策属性进行粒化,给出多粒度决策形式背景的定义;其次研究了粒化前后决策形式背景协调性的关系;最后在假设粒化前后决策形式背景协调的前提下,研究了粒化前后决策规则之间的关系.     

区间值信息系统的多粒度粗糙集及其决策

文章从多粒度视角研究了区间值信息系统(interval-valued information system,IvIS),定义了多粒度容差关系,给出了乐观和悲观的2种模型,研究了其性质及其与单粒度模型的联系与区别;然后定义了区间值决策系统(interval-valued decision system,IvDS)的多粒度决策规则的置信度因子及决策规则提取方法,并且给出了决策规则支持定理及其证明;最后通过一个算例验证了所提理论方法的正确性与有效性。     

信息系统中粒计算模型及其属性约简方法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,目前在国际上逐步得到了人工智能有关研究人员的重视。模糊粒度模型、粗糙集粒度模型、邻域系统下的粒计算模型、商空间模型、相容粒度空间模型是目前几种常用的粒计算模型。基于粗糙集理论的粒度模型,通过决策信息系统的粒子空间中各粒子的推理,给出了决策信息系统中核属性计算方法;在此基础上,提出了决策信息系统属性约简的计算方法;通过实例验证了该方法的有效性。     

多粒度决策系统的局部最优粒度选择

粒计算是知识表示与数据挖掘的一种重要方法.它模拟人类思考模式,以粒为基本计算单位,以处理大规模复杂数据和信息等建立有效的计算模型为目标.在粒计算看来,一个粒是由多个比较小的颗粒组成更大的一个单元.在许多场合下,由于不同标记尺度对数据有不同的分割,会得到不同层次的信息粒度.在面对具体问题时,自然而然地考虑选择一个合适的粒度层次来解决问题.针对具有多层粒度决策系统的粒度选择与规则获取问题,首先介绍了多粒度决策系统的概念,并在多粒度决策系统中定义了局部最优粒度,然后介绍了多粒度决策系统中基于局部最优粒度的属性约简.最后,给出了基于局部最优粒度的规则获取方法,并结合具体实例给出了规则获取的一个算法.     

多标记序决策系统中基于局部最优粒度的规则获取

多粒度是当前粒计算研究的一个重要方面.在实践中,人们往往选择比较合适的粒度层次来解决问题.作为信息系统的一种特殊情况,多粒度决策系统是经常使用数据表示形式.在这样的系统中,对象可以在属性的不同粒度层次上取不同的观测值.实际使用时,常常遇到在数据属性上需要比较大小,即属性带有序关系.序关系分析是多指标决策的重要内容,而粗糙集是一种处理序关系有效方法.围绕多标记序决策系统的知识获取问题来开展研究,首先,介绍了多标记序决策系统的概念;然后,在协调的多标记序决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则获取方法;最后,在不协调的多标记序决策系统中引入了广义决策,定义了广义最优粒度和广义局部最优粒度,并给出了基于广义局部最优粒度的属性约简和规则获取方法.     

优势关系多粒度粗糙模糊集及决策规则获取

为了将多粒度粗糙集方法进一步扩展以适应模糊信息系统的需求,将多粒度思想引入到基于优势关系的粗糙模糊集模型中,提出了基于优势关系的乐观和悲观多粒度粗糙模糊集.在这2种多粒度粗糙模糊集中,采用一族而非一个优势概念来进行目标的逼近,并且被近似的目标是模糊而非清晰的集合.不仅对这2种新的粗糙模糊集的性质进行了讨论,而且研究了如何从模糊信息系统中获取逻辑连接词为"或"的决策规则,并采用一个模糊信息系统对新提出的粗糙集模型及决策规则获取进行了实例分析.结果表明:借助优势关系的方法,可以进一步扩展多粒度粗糙集方法,以处理模糊数据,从而扩大多粒度概念的应用范围.     

多粒度层次序贯三支决策模型研究

现有的知识获取算法所挖掘出的规则太多,不易理解;规则描述太过具体,容易造成过拟合。为此,本文提出了多粒度层次序贯三支决策模型。首先引入概念层次树将目标概念泛化,构建多层次决策表,并设计了多粒度层次序贯三支决策模型,从多视角、多层次计算3个概率区域并获取相应的泛化层次决策规则。最后,通过实验证明了模型的有效性。本模型为知识获取提供了新的视角并丰富了多粒度三支决策的研究。     

基于多因素模糊综合评判的河网糙率求解

将模糊数学的理论和方法引入到河网糙率计算中,通过多相模糊统计法和建立在模糊一致矩阵基础上的决策方案优选法,确定糙率模糊集的隶属函数及断面平均流速、水力半径、水面比降等因素的权重,最终由最大隶属度原则确定糙率所在的模糊子集.对河网糙率进行多因素模糊综合评判,可以将河网各河道糙率值控制在一较小区间范围内,再在该范围内对糙率值进行微调,确定最终糙率值.以珠江三角洲1998年7月洪水为例,对该方法进行验证,计算结果与实际结果相吻合.     

面向食品安全评价的属性约简方法研究

针对现有食品安全评价指标约简方法计算效率低的问题, 提出一种新的属性约简方法〖CD2〗基于粗糙度的属性约简方法。该约简属性从空集开始, 引入粗糙度概念, 利用粗糙度P_B(X)作为条件属性的选择标准, 逐步地将粗糙度值最小的条件属性加入到约简集中, 得到新的论域, 并用递归的处理方法简化属性的搜索空间, 直到论域变为空集, 获得简化的属性集。实验证明了该方法的正确性和有效性。     

基于知识粗糙度的多变量决策树的构建

提出了一种基于粗糙集中知识粗糙度的构建多变量决策树的算法.基本思想是,在选择了核属性作为决策树的根节点后,将选择知识粗糙度最小的那个条件属性作为下一个分枝结点的检验属性.     

沙粒粗糙度和粒径分布的分形特性

提出了一种度量沙粒粗糙度和沙粒粒径分布的分形维数的计算方法,用分规法和周长面积法度量沙粒平面剖面线的不规则性,用Ｗｅｉｂｕｌｌ分布模型分析研究沙粒粒径分布的规律。结果表明：沙粒的表面粗糙度越大,其分形维数越大;沙粒组成中的细沙越多,其分形维数越大。同时表明分形几何可用于不规则图形和破碎模型的定量研究。     

基于加速度干扰的路面平整度评价与行车舒适性研究

公路路面平整度与行车舒适性密切相关。在分析路面平整度评价指标的基础上,提出了用垂直方向振动加速度干扰来评价公路路面的行车舒适性。结合路面的正弦波理论,建立垂直方向的振动加速度干扰模型,最后,通过实例仿真,将模型应用于行车舒适性评价,并分析路面振幅、波长与速度对加速度干扰及行车舒适性的影响。新模型的建立既能为行车舒适性提供准确的评价指标,达到定量分析的目的,又能在道路路面设计阶段提供一定的参数设计依据。     

基于粗糙集理论的纸币清分机配置规则获取方法研究

纸币清分机是一种光机电一体化的金融机具.针对不同的客户要求,对纸币清分机属性配置流程进行了概要分析.提出了一种基于粗糙集理论的纸币清分机配置规则的获取方法,实现了对决策系统的约简,使销售人员和客户可以尽快熟悉相应的配置规则.基于粗糙集理论进行知识模型的发现,设定条件属性和决策属性,最终根据实例数据形成配置决策表,利用Skowron差别矩阵进行属性约简及核的提取.配置结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于粗糙集与决策树理论的救援等级决策算法

民航应急救援是民航航空安全系统的重要组成部分,是航空安全的基本保障。在救援过程中,救援等级的决策直接影响到对整个事态的评估及所需救援措施、救援力量的确定。在救援等级决策中,利用粗糙集理论对传统的决策树构造算法——ID3算法作了一些改进,对原始数据表进行属性约简,并在决策树的构造过程中引入粗糙度,得出了较好的救援等级决策规则。     

基于群决策-云理论的装备保障能力评估

针对装备保障效能评估的复杂性、随机性和模糊性问题,本文建立了基于群决策-云理论的装备保障能力评估模型。本文的工作包括：第一,基于装备保障能力的需求,构建了装备保障能力评估指标体系;第二,利用序关系-群决策方法计算各级指标权重,计算过程简单快捷、更能体现群体决策;第三,将云理论模型引入装备保障能力评估中,能够实现定性概念与定量表示间的合理转换,清晰准确地表达了层级指标的聚合过程,有效解决了评估过程中的模糊性和随机性。实例表明：该方法计算简单、逻辑关系清楚、计算结果与客观实际相符,可为装备保障效能评估提供一种科学、客观的方法, 为保障资源配置提供科学依据。     

城市生活垃圾综合处理方案的决策模式

提出了一个城市生活垃圾综合处理方案的决策模式 ,并运用实例加以分析、说明 .该模式说明城市生活垃圾综合处理方案的决策过程分三个阶段、五个步骤 .其核心是通过技术可行性论证、经济效益论证、环境效益论证、资源效益论证等四项因素论证 ,然后建立科学、合理的综合评估论证数学模式选择出最佳方案 .四项因素论证中包含十一个评估因子 ,并分别由相应的十一个评估计算方法计算 .     

基于Rough集的决策树算法

针对基于Rough集的经典分类算法值约简算法等不适合大数据集的问题，提出了基于Rough集的决策树算法。采用一个新的选择属性的测度——属性分类粗糙度作为选择属性的启发式，该测度较Rough中刻画属性相关性的测度正区域等更为全面地刻画了属性分类综合贡献能力，并且比信息增益和信息增益率的计算更为简单。采取了一种新的剪枝方法——预剪枝，即在选择属性计算前基于变精度正区域修正属性对数据的初始划分模式，以更有效地消除噪音数据对选择属性和生成叶节点的影响．采取了一种与决策树算法高度融合的简单有效的检测和处理不相容数据的方法，从而使算法对相容和不相容数据都能进行有效处理。对UCI机器学习数据库中几个数据集的挖掘结果表明，该算法生成的决策树较ID3算法小，与用信息增益率作为启发式的决策树算法生成的决策树规模相当。算法生成所有叶节点均满足给定最小置信度和支持度的决策树或分类规则，并易于利用数据库技术实现，适合大数据集。