覆盖粗糙集的隶属函数及其约简

在覆盖粗糙集的模型下,结合覆盖约简的理论,提出相对约简的概念并讨论其约简性质,指出该相对约简算法能够保持覆盖粗糙集的隶属度不变性,通过实例说明相对约简与William所提出的绝对约简之间的区别,丰富了覆盖粗糙集的约简理论.     

基于模糊粗糙神经网络的交通流研究

交通流预测是实现道路交通科学管理的重要内容,文章概述了模糊粗糙神经网络的基本原理,通过模糊粗糙隶属函数建立了基于模糊粗糙神经网络的交通流控制模型,设计了两级协调模糊控制器,结合模糊控制理论和神经网络各自的优点,构造了模糊粗糙神经网络.通过实践结果证明,该算法精度高,学习速度快,适应能力强,对实时交通流预测有一定的指导意义.     

基于Fuzzy - ARTMAP网络的高光谱遥感图像分类方法

神经网络是一种重要的高光谱图像分类方法.本文提出了四边形隶属函数和Fuzzy-ARTMAP神经网络相结合的高光谱图像分类方法.该方法不局限与隶属度函数的选择,使网络更具有广泛的适用性.将其应用于高光谱图像的分类中,其分类精度高于ARTMAP神经网络,且性能稳定.     

基于突变理论的教学质量的动态综合评价

教学质量评价是教师了解教学情况,反馈教学效果,提高教学质量的重要途径.在分析教学质量评价指标的基础上,结合突变理论,运用模糊隶属度函数和突变级数,根据其归一公式量化递归运算,得到不同时期和个人的总突变隶属函数值和突变变化趋势,进而采用动态加权公式进行综合评价.通过实例验证了该方法的有效性.     

基于邻域熵的决策表约简

针对传统粗糙集理论难以处理数值型数据的特点,提出基于邻域熵的决策表特征约简方法.该方法通过引入邻域关系进行信息粒化,定义邻域熵概念,用来度量数值型数据的不确定性,证明邻域熵的单调性原理,提出基于邻域熵与分类精度加权的特征重要度概念,基于邻域熵单调性原理设计了两种启发式特征约简算法.理论分析与实例表明该方法是有效可行的.     

基于模糊理论的足底压力分布模式识别

采集了正常人足底压力的数据,统计分析了行走过程中摆动相5个阶段的压力分布关系,指出采用模糊理论方法能够更好地对足底压力分布模式进行识别.在实验统计的基础上采用拟合方法得出表征足底压力大小的隶属度函数,结合实验数据固定了FCM算法的聚类中心,精简了算法,能够快速确定受试者处于步行状态中的何种支撑相,并对该算法进行仿真验证,实验结果验证了该方法的可行性.     

雷达网数据融合的自组织模糊神经网络模型

对雷达网的数据融合提出了一种自组织模糊神经网络模型,分析了该模型的自组织特征及神经元感应场内模糊隶属度函数最大的WTA竞争机制.通过二维舰船目标的识别和航迹融合仿真实验,证明了该方法的有效性.     

覆盖广义粗糙集与信任函数

本文在覆盖广义粗糙集最简覆盖的基础上,应用等域关系,将覆盖广义粗糙集转化为Pawlak经典的粗糙集,使得经典粗糙集理论的应用范围得到了一定的扩充,并用例子说明该转化方法提高了一个集合的近似程度.最后讨论了覆盖广义粗糙集与证据理论之间的关系.     

半群中变精度的粗糙理想

基于半群中的粗糙左理想,粗糙右理想,粗糙双侧理想与粗糙双理想的概念,本文讨论了半群在变精度的粗糙集模型下,各种粗理想相应的性质,并且讨论了半群中两个理想之积的一些性质,进一步丰富了半群中的粗糙集理论.     

粗糙半格

引入粗糙半格的概念,讨论了粗糙集理论在半格中的应用,给出了半格在同余关系下的粗糙子半格、上粗(左、右)理想以及粗糙商半格的概念,在此基础上讨论了它们的一些性质.     

具有区间数的粗糙神经网络故障认定方法

针对具有区间数的信息系统．提出用粗糙神经网络求解其问题的方法．给出了粗糙神经网络的拓朴结构和学习算法以及粗糙神经网络的逼近定理．最后以歼击机的操纵面故障认定为例，构造了歼击机故障认定的粗糙神经网络．并通过仿真说明了方法的可行性和有效性．     

区间直觉模糊软截集（英文）

首先讨论了区间直觉模糊软集在实际问题的应用,其次定义了区间直觉模糊软粗糙集,最后给出了区间直觉模糊软截集的定义及区间直觉模糊软分解定理和区间直觉模糊软表现定理,得到了一些有意义的结果.     

关于k阶模糊关系的直觉模糊粗糙集

本文基于三角模研究了k阶模糊关系下的直觉模糊粗糙集,通过k阶模糊关系定义了近似算子及其性质.     

不完备信息系统可变粗糙集模型与性质

不完备信息系统粗糙集拓展模型是近几年来粗糙集理论研究的重要内容.该文以基于相容关系、非对称相似关系及限制容差关系的粗糙集模型为特例,提出了基于一般二元关系的可变粗糙集模型,它是基于各种具体的二元关系(如相容关系、非对称相似关系、限制容差关系、量化容差关系等)粗糙集模型的推广,也是不完备信息系统变精度粗糙集模型的一般情形.文中还进一步研究了不完备信息系统可变粗糙集模型的性质.     

基于聚类和粗糙集的智能邮件过滤系统研究

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相客知识的数学工具，随着Internet的发展，以及电子邮件的广泛应用，将有大量的邮件以待阅读和处理，介绍了一种基于聚类和粗糙集对邮件进行过滤的系统，实战证明，这是一种可行有效的过滤方法。     

基于相似关系的变精度粗糙集的数据约简

基于最大相似类的变精度粗糙集模型．此模型把变精度粗糙集的基础由等价关系拓展到条件更弱的相似关系,更好地利用数据间的相关信息,扩大了粗糙集理论的应用范围．讨论了相似变精度粗糙集的性质与属性约简,举例说明了相似的变精度粗糙集在大学生体质检测数据约简中的应用．     

一种基于粗集神经网络的欺诈风险分析方法

指出了传统的欺诈风险分析模型存在的问题,提出了一种基于粗集神经网络的欺诈风险分析方法.详细叙述了粗集神经网络的基本原理及基于粗集神经网络的欺诈风险分析方法,并给出了一个基于粗集神经网络的信用卡欺诈的分析实例。实验结果表明,该方法应用于欺诈风险的分析中是有效的,为欺诈风险的分析和预警提供了一条新的研究思路和方法。     

逻辑函数的粗糙集表达及最小化方法

提出了基于粗糙集理论对逻辑函数进行知识表达的方法,给出了运用粗糙集进行组合逻辑化简的优化算法.为保证化简前后逻辑上的等价性,用化简前的逻辑矩阵中的on-set项是否被化简后的off-set项的补完全覆盖的方法进行检验,结果表明化简前后是等价的.算法通过了对20变量以下的组合逻辑函数标准的Benchmark例题和部分组合逻辑函数典型实例验证,保证了优化结果正确性和有效性.     

基于相似关系的不完备模糊决策信息系统知识约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统及其粗糙集模型的基础上,提出了不完备模糊决策信息系统的概念,并基于相似关系及其粗糙集模型,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型.该模型是不完备信息系统,完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广.还给出了该系统的知识约简及其算法.     

代价敏感粗糙集研究综述

本文对代价敏感粗糙集（cost-sensitive rough set,CS-RS）理论的内容及发展状况进行了回顾,对其研究方向和发展趋势进行了分析和展望．首先介绍了代价敏感学习产生的缘由、数据挖掘过程中常见代价的分类及代价敏感粗糙集的基本概念;其次从数据模型、计算模型、问题及算法四个层次上对当前的研究状况进行了总结,建立了代价敏感粗糙集理论体系示意图;最后指出测试代价敏感粗糙集的发展趋势和需要重点关注的问题．