基于粗糙集的区域交通控制交通量属性约简

交通量属性的有效约简能够大大减少方案选择式城市区域实时交通控制系统在线SVM分类计算的计算量,是实现这种实时交通控制方式的关键一步。在遗传算法初始种群的产生和变异中引入了混沌算法,并提出了“混沌变异”的概念,由此构造了混沌遗传算法。将混沌遗传算法用于粗糙集的属性约简,并在构造适应度函数时引入了粗糙集理论的“支持度”。在初始种群的产生、交叉和变异算法中均采用约简的可辨别下三角矩阵判断个体的可行性。最后将所开发的粗糙集混沌遗传属性约简算法用来对城市区域交通控制交通量属性进行约简。仿真计算结果表明:所开发的粗糙集混沌遗传属性约简算法能有效地解决交通量的属性约简问题。     

信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具 .属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一 ,现已证明寻找信息系统的最小约简是 NP-hard问题 .本文提出一个基于信息量的属性约简的启发式算法 ,该算法的时间复杂性为 $O( | A|^3 | U| ^2 )$ .通过例子分析 ,表明该算法是有效的.     

不完备信息系统中基于相似度的变精度粗糙集模型

提出了一种基于相似度的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展.定义了这种模型上的知识约简,并给出了求约简的两种一般算法.最后通过实例分析说明了算法的有效性.     

测试代价敏感的粗糙集方法

在粗糙集模型中,α量化不可分辨关系是强与弱不可分辨关系的推广形式.然而值得注意的是,基于这三种不可分辨关系的粗糙集并未考虑数据中属性的测试代价.为解决这一问题,提出了测试代价敏感的α量化粗糙集模型,从二元关系的角度使得粗糙集模型代价敏感,并将新模型与基于强不可分辨、弱不可分辨以及传统α量化不可分辨关系的粗糙集模型进行了对比分析.进一步地,通过分析传统启发式算法在求解约简的过程中未考虑降低代价这一不足之处,提出一种新的属性适应性函数,并将其应用于基于遗传算法的约简求解中.实验结果表明该方法不仅可以降低由边界域所带来的不确定性而且同时降低了约简后的测试代价.     

模糊信息系统知识约简的分辨函数法

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容.针对不同的粗糙集模型和约简定义,给出相应的知识约简方法一直是知识约简的主要任务.以分辩函数法为代表的各种符号值信息系统知识约简方法已得到深入研究.将分辨函数引入模糊信息系统,得到相应的知识约简分辨函数法,并通过实例分析说明了该方法的具体计算步骤.这为从模糊信息系统中获取知识提供了一种有效的粗糙集方法.     

知识粗糙性的粒度原理及其约简

粗糙集理论是一种新的软计算方法,已成为知识发现和诊断决策领域的一个研究热点。经典的粗糙集理论提出知识是有粒度的并定义了知识粗糙度的概念,但它不能完全区分不同信息粒度所表示的信息量。从信息论的角度定义了信息粒度的概念,重点研究了知识粗糙性的粒度原理,定义了粒度函数和粒度熵的概念,提出了信息粒度的量化计算方法,解决了知识粗糙度在表达信息时的不足。根据知识粗糙性和信息粒度本质上的一致性,提出了一种基于粒度熵的属性约简算法,该算法可以从各约简集中选择最优属性约简,避免了选择约简集的盲目性。实例研究证明提出的粒度计算方法是可靠有效的,为进一步研究知识的粒度计算提供了可行的方法。     

基于粗糙集与遗传算法集成的企业短期贷款违约判别

建立了粗糙集和遗传算法集成的企业贷款违约判别模型.该模型首先利用FUSINTER方法离散化财务数据,并应用遗传算法约简评价指标,进而基于最小约简指标提取违约判别规则,最后对企业短期贷款检验样本进行违约判别.利用贷款企业数据库558家样本企业进行交叉验证技术的实证研究,结果表明,与多元判别分析、logistic、BP神经网络等违约判别模型相比,粗糙集和遗传算法集成的违约判别模型是一种更为有效和实用的信用风险评估工具.     

基于(α, τ)限制相似关系的变精度粗糙集模型

针对经典粗糙集模型只能处理完备信息系统,将变精度粗糙集模型引入到不完备信息系统中。给出了(α,τ)限制相似关系的定义及其相关性质,并提出了基于(α,τ)限制相似关系的变精度粗糙集模型,提出了基于属性重要度和近似分类质量的知识约简算法。通过算例分析验证了该模型知识约简算法的有效性。     

基于距离的直觉模糊粗糙模型及应用

将直觉模糊和区间直觉模糊集(数)的距离测度引入直觉模糊信息系统和区间直觉模糊信息系统,建立基于距离的粗糙集模型,并给出该模型两种约简-上下近似约简的定义.通过构造分辨函数,设计距离直觉模糊粗糙模型的知识约简及规则提取算法.最后将距离直觉模糊粗糙模型应用于信息系统安全审计风险判断,这不仅可为从直觉模糊和区间直觉模糊信息系统中获取知识提供一种粗糙集方法,而且还为信息系统安全审计风险的有效判断提供决策支持.     

模糊目标信息系统的VPRS模型及知识约简

将变精度粗糙集模型引入模糊目标信息系统,建立了模糊目标信息系统的变精度粗糙集模型。定义了四种该模型上的知识约简——β上下近似约简和β上下分布约简;讨论了β上下分布约简的一些性质,提出了β上下分布协调集的判定定理,通过定义相应的区分矩阵给出了求β上下分布约简的区分矩阵算法。     

基于正交试验和元胞自动机模型的加速并行遗传算法

针对标准遗传算法中存在早熟收敛、后期收敛速度慢以及解精度低的问题,结合正交试验设计和元胞自动机模型,提出了一种改进的加速并行遗传算法(APGA)。APGA利用正交试验设计确定较好的初始种群,利用元胞自动机模型固有的并行计算能力设计并行遗传算法,借助元胞信息的动态性和多元性实现正交加速过程。仿真结果表明,APGA能够有效地防止早熟收敛,可以极大地提高遗传算法的搜索效率和解的精度。     

粗交流整体最优传递序列的模拟退火算法

粗交流中,确定概念在多个agents间传递时,由于各个agent有不同的语言,相互之间不能提供准确的信息交流,从而导致概念在传递过程中会丢失部分信息,最后得到粗糙的结果.在不同的粗交流传递序列中,信息的丢失量往往是不同的.利用模拟退火算法,得到使参与粗交流的各个agent获得信息量最大的粗交流传递序列.算法的分析和仿真验证了该方法的有效性.     

Genetic algorithm for ,λ-optimal translation sequence of rough communication

In rough communication,because each agent has a different language and can not provide precise communication to each other,the concept translated among multi-agents will loss some information,and this results in a less or rougher concept.With different translation sequences the amount of the missed knowledge is varied.The λ-optimal translation sequence of rough communication,which concerns both every agent and the last agent taking part in rough communication to get information as much as he (or she) can,is given.In order to get the λ-optimal translation sequence,a genetic algorithm is used.Analysis and simulation of the algorithm demonstrate the effectiveness of the approach.     

基于粗糙逻辑的增量式属性约简算法

知识约简、决策规则的获取是粗糙集理论研究的核心内容。以粗糙逻辑为基础，首先给出了在新实例加入论域后判断约简变化与否以及判断原极小决策算法中决策规则变化与否的判定依据。在此基础上，提出了一种增量式属性约简算法。该算法能有效地减少计算属性约简与极小决策算法的计算量，提高了计算效率。     

基于分配区间型进化算法的舰船耐波性优选

介绍了求解多极值问题的分配区间型进化算法,并通过大量仿真,与基于免疫的遗传算法的结果进行了比较,验证了算法在求解各种复杂的全局多极值问题时的高有效性,并探讨了进化算法的参数选择原则。最后,通过在舰船耐波性优选中的成功应用,表明该算法有助于提高舰船在高海情条件下的安全和作业效率。     

基于边界域的知识粗糙熵与粗集粗糙熵

传统的知识粗糙熵表征了知识整体的统计特征,是总体的平均不确定性的量度,知识和粗集的不确定性值被放大。从Pawlak拓扑的角度,给出了一种基于边界域的知识粗糙熵新定义,并修正了粗集粗糙熵的定义,集合的不确定性可以通过边界域来描述,能更精确的度量知识不确定性;证明了知识粗糙熵和修正后的粗集粗糙熵都随着信息粒度的变小而单调减少等重要结论。最后,通过弹簧振子系统定性仿真例子,结合定性推理技术,构造属性约简的启发式算法,消去定性描述中的冗余,获得了其系统的定性微分方程,说明了粗集理论在定性推理与定性仿真技术中的重要应用价值。