基于粗糙集和D-S证据理论的设备技术状态评估

针对设备技术状态评估中存在着不确定性,建立了基于粗糙集理论和D-S证据理论的设备技术状态评估模型,以提高评估的准确度,降低不确定性。首先利用粗糙集理论的知识约简功能来优化设备技术状态评估指标,其次采用D-S证据理论来组合优化过的指标,最后采用基于基本可信度分配的决策来获得设备的技术状态类别。以汽轮鼓风机为研究对象,详细描述了基于粗糙集理论和D-S证据理论的设备技术状态评估方法,并进行实例计算。实例表明采用粗糙集理论,优化了评估指标,减少了数据收集;采用D-S证据理论,进一步综合各指标,并能计算出评估结果可能存在的不确定性量。     

基于RS-ANFIS的雷达抗干扰性能评估方法

雷达抗干扰性能评估是雷达系统研制、引进、装备过程中必要的环节. 如何综合评估复杂电磁环境下的雷达抗干扰性能评估已成为研究的重点. 针对现有雷达抗干扰性能评估方法的特点和局限性, 提出了一种基于粗糙集-自适应神经网络模糊推理系统(RS-ANFIS)的性能评估方法. 首先, 针对原始样本数据的不完备性和不确定性, 采用粗糙集理论对原始样本数据进行数据归一化、 离散化、属性约简处理, 并得到覆盖原始样本特征的最小规则集. 其次, 建立了基于ANFIS的Sugeno型性能评估模型, 设计了评估变量的隶属度函数和推理规则, 确定了评估网络各层输入输出关系以及网络学习算法. 最后, 以12组雷达抗干扰性能评估指标为例进行算法模型验证, 表明了方法的可行性和模型的有效性. 实验结果表明, 该方法能够有效改进网络结构, 提高雷达抗干扰性能评估结果的可信度.     

基于粗糙集-神经网络的城市产业生命周期识别

以城市经济为背景,提出了基于粗糙集-RBF神经网络的城市产业生命周期识别方法.首先运用基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法进行连续属性离散化处理,然后采用粗糙集理论约简出重要指标体系,最后将训练样本输入RBF神经网络进行学习和训练,并对检验样本的产业生命周期阶段进行判断.对大连市669组样本产业的分析结果表明:基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果,且与通常采用的模糊评价法相比,该方法对检验样本预测精度更高,是一种有效和实用的城市产业生命周期识别工具.     

基于多维特征参数的装备状态评估方法

针对利用多维状态特征参数进行状态评估时存在的信息冗余和赋权难度大的问题,运用自组织特征映射网络（self-organizing feature map, SOM）的无监督聚类能力,对状态特征参数进行离散化处理;利用粗糙集属性约简算法剔除冗余特征参数;采用变尺度混沌优化算法对特征参数的权重进行优化。案例分析表明,该方法解决了状态评估多维参数权重的优化问题,提高了状态评估的准确性。     

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.     

一种基于粗糙集聚类的数据约简算法

针对企业资源优化问题，首先采用了聚类分析的方法对原始数据进行约简，并且去除可疑信息，从而使得数据具有一致性，然后应用粗糙集理论将数据进行定性化分析和约简。通过系统聚类和粗糙集两种方法进行数据约简，使数据得到横向和纵向两个方向上的约简。算法应用于企业资源配置优化处理，取得了良好的效益。     

一种新的决策表属性约简算法

结合模糊聚类技术与粗糙集中属性重要性思想,对同时含有连续、离散、序数型条件属性的决策表,提出一种属性约简算法,并对算法的时间复杂度进行了分析.该方法首先利用聚类技术将决策表的对象按条件属性进行分类,然后对去掉某属性后的决策表采用同样的方法进行聚类,再结合粗糙集理论进行属性约简.实例说明了该方法的合理性和有效性.     

基于模糊粗糙集的物流服务供应链绩效评价

针对物流服务供应链绩效评价中指标过多的问题．提出了一种基于模糊粗糙集的指标约简方法。该方法首先将连续实值属性值转化为模糊值，把每个对象对应的各个属性值看作一个模糊集合，定义了对象间的模糊相似关系和模糊相似类的概念。给出了模糊相似关系下的变精度粗糙集下、上近似及属性约简方法。针对只有模糊评价矩阵而没有专家权重的情况，根据属性的重要性确定约简后指标的客观权室．通过构造被评对象到理想点的贴近度，对多个方案进行优选评估。最后通过实例说明了该方法的有效性。     

基于离散状态转移算法的无等待流水车间调度研究

针对制造行业中广泛存在的无等待流水车间调度问题，提出一种改进的离散状态转移算法进行求解。基于流水车间调度问题的特性，设计工件的编码方式，采用基于工件加工时间标准差为优先级的NEH(Nawaz-Enscore-Ham)方法构造初始解，设计基于插入和交换的多邻域组合搜索策略以提高初始解的质量；提出一种基于群状态的离散状态转移算法，并利用带二次状态转移操作的三种离散操作算子扩大算法的搜索范围；为进一步提高离散状态转移算法的求解性能，设计了基于莱维飞行的破坏重构局部搜索方法，对全局搜索发现的优质解进行细致搜索。仿真实验表明，改进的离散状态转移算法能够有效求解无等待流水车间调度问题。     

基于粒度矩阵的程度多粒度粗糙集粒度约简

多粒度是粗糙集理论中的一种有效的数据处理方法,粒度约简是获取信息系统简洁规则的前提。研究了程度乐(悲)观多粒度粗糙集粒度约简理论,改进了程度粗糙集的下近似定义,提出了程度多粒度粗糙集的粒度矩阵。基于粒度矩阵,研究了程度多粒度粗糙集下近似计算理论和粒度的必要性,提出程度乐观多粒度粗糙集核粒度的定义。针对程度乐(悲)观多粒度粗糙集,提出基于粒度矩阵的粒度约简方法。最后利用实例分析验证了所提粒度约简方法的正确性。     

New method for discretization of continuous attributes in rough set theory

A new method for discretization of continuous attributes is put forward to overcome the limitation of the traditional rough sets,which cannot deal with continuous attributes.The method is based on an improved algorithm to produce candidate cut points and an algorithm of reduction based on variable precision rough information entropy.With the guarantee of consistency of decision system,the method can reduce the number of cut points and improve efficiency of reduction.Adopting variable precision rough information entropy as measure criterion,it has a good tolerance to noise.Experiments show that the algorithm yields satisfying reduction results.     

粗糙集-神经网络集成在编队空战中的应用

为了提高空战决策的实时性和准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了应用SOM网络—粗糙集—BP网络集成进行编队协同空战战术决策的方案:应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值;利用粗糙集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上;在这个子空间上用BP网络进行逼近。2∶4编队空战实例仿真结果验证该方案的可行性,在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它空战决策系统。     

Research on knowledge acquisition method about the IF/THEN rules based on rough set theory

The basic principles of IF/THEN rules in rough set theory are analyzed first, and then the automatic process of knowledge acquisition is given. The numerical data is qualitatively processed by the classification of membership functions and membership degrees to get the normative decision table. The regular method of relations and the reduction algorithm of attributes are studied. The reduced relations are presented by the multi-representvalue method and its algorithm is offered. The whole knowledge acquisition process has high degree of automation and the extracted knowledge is true and reliable.     

基于粗糙集的空军航材供应点的偏好选址

在分析空军航材供应点选址影响因素的基础上，提出了用粗糙集理论求解偏好选址问题的方法。考虑到选址是一个具有偏好信息的多属性决策问题，因此在粗糙集方法的使中，用一个两两较表代替原来的决策表，并通过优势属性集来推理决策规则，从而确定各方案排序。这为空军航材供应点的选址提供了一种更为科学、有效的方法。     

基于概率信息系统决策规则的R0三I决策推理

讨论了一种概率信息系统用于表示对象与属性值之间的关系存在不确定性的信息.使用粗糙集和证据合成理论中的方法,给出了获取概率信息系统的扩展决策规则集的一般方法.使用R0三I推理方法实现了基于扩展决策规则集的R0三I决策推理判断.     

决策分析中属性约简的择优算法

粗糙集理论在决策分析中具有广泛的应用。基于优势关系的粗糙集理论只给出如何进行属性约简以得到决策规则的方法，本文则进一步研究了如何针对不同的属性约简如何进行选择。在优势关系的基础上引入格序的概念，利用序关系给出属性约简的贴近度，借此比较了不同约简下所得决策规则贴近于原知识库的程度，并通过一个具体例子加以说明。     

属性约简的两阶段遗传算法

属性约简是数据挖掘的一个重要研究内容. 为了解决具有多种属性类型的决策表约简问题,在粗集和二元关系聚合理论的基础上,利用属性重要性作为评价标准,提出了一种两阶段遗传约简算法. 算法的第一阶段是为了找出尽可能多的约简,第二阶段力求寻找最小约简. 根据算法每个阶段的目标设计了编码方案、种群规模、适应度函数、终止条件、选择、变异和修正操作. 实验表明,与标准遗传算法相比,两阶段算法在计算最小约简时更为准确和稳定.     

基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断方法

在故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题.首先,针对完备信息系统和不完备信息系统分剐提出了相应的融合算法,为解决数据超载以及不完整信息融合问题提供了有效的方法.其次,提出了基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,利用基于改进属性重要度的方法实现故障征兆属性约简;然后通过给出的值约简算法进一步产生最大广义决策规则集,建立了用于故障诊断的规则库.最后,在应用该模型进行故障诊断时,用待诊断实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配,对返回的诊断决策规则依据置信度、覆盖度和支持度进行综合评价,并得出诊断结论.给出的诊断实例验证了该方法的可行性和有效性.