基于粗糙集理论的冠心病病因分析与研究

粗糙集理论作为一种处理不确定信息的新型数学工具，已被成功地应用于机器学习、决策分析、过程控制、模式识别与数据挖掘等领域．本文中，利用粗糙集理论和概率统计方法分别对一些冠心病病例进行了分析处理，找出了导致冠心病发生的易患因素以及根据已有病例提取出了冠心病新的诊断规则，实例证明了方法的有效性和可行性．     

粗糙集理论的应用和发展前景

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,被广泛应用于不确定环境下的信息处理。本文首先介绍了粗糙集理论的发展历程和基本概念,然后对粗糙集理论应用进行了论述,最后对粗糙集理论今后的研究方向进行了展望。     

基于相异关系的粗糙集理论

利用相异关系代替Pawlak粗糙集理论中的不可分辨关系，建立了基于相异关系的粗糙集理论，它使粗糙集理论在完备信息系统和不完备信息系统中的应用统一起来．     

基于粗糙集理论的数据挖掘研究

数据挖掘的技术很多,其中粗糙集理论得到了广泛的应用。粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,它可对不完整的数据进行分析和归纳,从中发现知识。本文介绍了数据挖掘基本概念,阐述了粗糙集理论的基本思想,探讨了基于粗糙集理论的数据挖掘方法。     

基于粗糙集和模糊集理论的规则提取方法

粗糙集理论和模糊集理论都是用来处理不完整和不确定信息的理论，两者都可用来观察、测试数据并进行推理。虽然它们之间有一些重叠，但两者的着眼点和计算方法是不一样的，因此它们不能被相互替代，而且必须结合起来使用。本文结合粗糙集理论和模糊集理论提出一种新的规则提取方法，并给出了一个应用实例。     

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．     

基于粗糙集的不完备信息系统知识获取方法

经典粗糙集理论是面向完备信息系统的，为处理不完备信息系统．需要进行理论扩充．本文首先介绍了粗糙集理论的基础知识，然后对经典粗糙集理论在不完备信息系统中的几种扩充模型进行了介绍和分析，并对现有基于粗糙集理论的不完备信息系统知识获取方法的研究进行了总蛄，最后展望了谊理论未来的发展方向．     

基于粗糙集理论的故障树重要度分析

在工程风险评价的失效可能性计算中,故障树重要度分析是一项重要技术,它经常遇到许多不确定、不完整的因素.采用粗糙集理论对这些不确定、不完整数据进行处理与分析,并通过埋地燃气管道的外腐蚀故障树重要度分析的实例,阐述了粗糙集理论的概念、原理、方法和应用.结果表明,粗糙集理论是一种完全基于客观的综合重要度分析方法,在工程上具有实用意义.     

相似关系粗糙集理论的一个极小公理组

粗糙集公理化是粗糙集理论研究的一个重要部分,其目的是用可靠且独立的公理组对粗糙集理论进行刻画,从而可以用逻辑和公理系统方法对粗糙集理论进行更为深入的研究．经典的粗糙集理论是基于等价关系的,但现实数据中存在更多的相似关系．为刻画基于相似关系粗糙集理论,给出了公理组S,它含有3个公理．证明了公理组的可靠性,它表明了用所给公理组刻画基于相似关系粗糙集理论的合理性．同时还证明了公理组的极小性,即公理组中每条公理是粗糙不等式且各公理是相互独立的．这些研究有助于粗糙集理论研究的深入和完善．     

基于粗糙集和包含度理论的决策规则提取方法

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具，正越来越被人们所重视．首先介绍了集值信息系统和粗糙集理论的相关知识，说明经典信息系统可以作为简单的集值信息系统处理。然后在集值信息系统中，以粗糙集理论为基础，引入包含度的概念，介绍包含度的几种生成方法，建立包含度的知识发现方法，最后通过具体的例子说明这种决策规则提取方法是有效的．     

Generalization Rough Set Theory

In order to avoid the discretization in the classical rough set theory, a generlization rough set theory is proposed. At first, the degree of general importance of an attribute and attribute subsets are presented. Then, depending on the degree of general importance of attribute, the space distance can be measured with weighted method. At last, a generalization rough set theory based on the general near neighborhood relation is proposed. The proposed theory partitions the universe into the tolerant modules, and forms lower approximation and upper approximation of the set under general near neighborhood relationship, which avoids the discretization in Pawlak＇s rough set theory.     

基于粗集理论的简易就业情况VB查询系统

知识的简易表述和传递对我们这个社会有着举足轻重的作用,粗集理论的研究更为社会的进步产生了非同小可的影响;我们要运用粗集的优点,把复杂的信息简单明了化,但同时也要保证事实的完备性。文章中运用粗集的基本知识,简化了一个就业情况调查表,把化简出来的结果用Vb制作成一个系统,方便人们根据自己的情况预测就业情况。     

粗糙集理论在机械故障诊断中的应用研究

为了对诊断过程中大量的宙余特征进行压缩或约简,将粗糙集理论引入到机械故障诊断过程中,提出了一种特征约简的算法,通过2个典型诊断实例对该算法进行了验证,结果表明：在保证故障分类结果基本不变的情况下,该算法可以查找出对故障分类起主作用的特征,从而达到了特征约简的目的,为粗糙集理论在机械故障诊断中的深入应用打下了基础。     

粗糙集理论及其应用研究

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。本文给出了粗糙集理论的特点,阐述了几种粗糙集理论的扩展模型及其应用领域,最后讨论了粗糙集理论研究的前景。     

粗糙集理论应用中的离散化方法综述

粗糙集理论是一种有效处理不确定、不精确、不完备信息的数学工具。但是传统的粗糙集理论只能对数据库中的离散属性进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散属性,又包含了连续属性。针对粗糙集理论的这些缺陷,综述了几种比较常用的离散化算法,并在此基础上,引申出一些启发式离散算法。最后指出,现有的离散化算法都会或多或少地损失部分信息,目前还没有确定的评判准则评论哪一种方法更好、更合适;离散化方法的一个有效思想就是“最低限度地减少信息丢失、保持数据分类能力和使最终得到的离散化最小（分类器最小）”的原则。     

粗集模型的特征函数表示

粗糙集理论是处理不确定知识的一种工具,已在人工智能与知识发现、模式识别与分类、数据挖掘与故障检测等方面得到了较好应用。由于粗糙集在理论和应用两个方面的迅速发展,粗集模型得到拓广。本文研究粗集模型的特征函数表示形式,这种表示形式具有一般性,可以统一各种推广模型。粗集理论的核心是一对非数值型算子,即上下近似算子。粗集理论中的上下近似算子与证据理论中的一对数值算子——似然函数和信任函数有密切关系,为此作者研究了粗糙集与证据理论的关系。     

Rough算子求解不一致信息系统的约简算法

为求解不一致信息系统的属性约简,在经典粗集理论模型的基础上,许多学者提出了上、下分布约简等方法,但是,这些方法尽可能保持了原决策系统的决策分布情况并且当数据集基数较大时,时间空间复杂度都较大。本文从另一个视角将大数据库中记录看成概率事件,利用粗集理论导出规则的模糊性度量方法—Rough算子,在多数优先的原则的基础上,将不一致信息系统转化为一致信息系统,并基于此提出了递增式反向求解方法。这种反向求解思想也为在大数据库中求解约简提供了可能。     

基于粗糙集重心理论的公路隧道塌方风险分析

传统的模糊综合评判风险分析中权重确定过分依赖专家打分与主观调查法,且可能造成评判结论模糊.针对这些缺陷,引入粗糙集重心理论计算出客观权重集,并避免了某些小权重因素被“丢失”的现象.结合近15年来120处详实的隧道塌方事故统计资料,确定了包含地质因素、设计施工质量等在内的6大塌方风险因素,应用粗糙集理论中的决策表方法计算各因素的客观权重,并采用模糊重心理论中以正态分布作为各评价因素隶属函数的做法,建立了以粗糙集与模糊重心理论为基础的公路隧道施工期塌方评估方法.最后将该评估方法应用于工程实例中,并与传统的模糊综合评判分析方法和工程实际情况进行了对比,验证了本文方法的适用性与准确性.