基于RS-ANN的汽车发动机故障诊断分析

利用粗糙集理论对知识的约简能力及神经网络的分类能力,构建粗糙集-神经网络（RS-ANN）故障诊断组合模型;并将该模型应用于汽车发动机故障数据进行实例验证,该模型诊断速度快,故障诊断正确率高.     

粗糙集神经网络理论在矿井通风系统评价中的应用

针对矿井通风系统神经网络评价法中建立样本的不稳定性问题,开展了基于粗糙集和BP神经网络理论的通风系统综合评价研究。以某矿井通风系统为研究对象,应用粗糙集数据分析系统对矿井通风系统评价指标的原始数据样本的分类质量进行了检验;在此基础上,基于人工神经网络理论,建立了矿井通风系统的粗糙集神经网络评价模型,从而形成了一种新的基于粗糙集神经网络理论的矿井通风系统评价方法。研究结果表明,经过模型的数据检验和应用性验证,其理论评价结果与实际情况相符,且网络总误差小于0.004;这说明基于粗糙集神经网络的综合评价方法在矿井通风系统评价中有很好的实际应用效果。     

基于RS-ANN知识员工离职模型及预警研究

以相关文献作为研究基础,确定知识型员工离职的相关因素,利用粗糙集理论对知识的约简能力及神经网络的分类能力,构建粗糙集—神经网络(RS-ANN)员工离职预警模型;并将该模型应用于员工离职预警数据进行实例验证,该模型预警速度快,离职预警正确率高。     

一种基于粗糙集和遗传神经网络的数据分类器模型

为了实现对无线传感器网络监测得到的高维冗余且不确定的数据进行分类识别,提出一种由遗传算法和粗糙集进行优化的BP神经网络数据分类器模型,并形成了数据挖掘分类算法。该模型通过粗糙集理论的属性约简算法删除训练样本的冗余属性,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,并进行神经网络学习。数据挖掘分类算法学习速度快,能够有效提高无线传感器网络中数据的分类效率。     

一种粗糙模糊神经网络分类器及其应用

提出了一种粗糙模糊神经网络分类器的模型。其过程为:利用粗糙集理论获取分类知识,根据训练样本建立决策表,进行决策表属性值离散化、属性约简和分类规则的提取;依据约简后决策表的属性、经模糊化处理的属性值及分类规则构造粗糙模糊神经网络分类器。该分类器可以有效地克服粗糙集规则匹配方法抗噪声能力和规则泛化能力差的缺点;同时可简化神经网络的结构,加快网络的训练速度。并详细介绍了该分类器用于汽车车牌字符识别的步骤和实验结果。     

成人高校毕业生学位评审预测模型及其应用

在定性分析的基础上,提取影响成人高校毕业生学位评审的12个指标,并利用粗糙集理论与LVQ神经网络的各自优势,构建了一个粗糙集-LVQ神经网络成人高校毕业生学位评审预测模型。粗糙集作为前置系统,在分类能力不变的前提下对属性进行约简,得到两个属性个数均为7的最小条件属性约简集,利用LVQ神经网络进行分类处理。实证分析中,该模型对两个最小条件属性约简集进行择优选择,并对胜选的属性约简训练样本与全部属性训练样本的分类能力进行对比,最后,利用该模型与LVQ进行了相关参数比较。结果表明,文章构建的粗糙集-LVQ预测模型与LVQ网络相比,输入矢量减少了42%,运行效率提高了75%,准确识别率提高了14.4%。     

用动态层次聚类算法改进粗糙集-神经网络建模过程

用动态层次聚类算法取代原先用于粗糙集-神经网络建模方法中的模糊-C-mean一般聚类算法,统一处理粗糙集理论中的离散与连续属性.从而使性能卓越的粗糙集-神经网络模型的应用范围得到了极大的拓展,使之具有了普遍性意义.     

一种神经网络集成分类器在暂态稳定评估中的应用

针对神经网络应用于电力系统暂态稳定评估存在的误分类问题，将粗糙集理论和神经网络相结合，运用特征矩阵进行属性约简的基础上，应用装袋策略构造集成神经网络分类器来提高分类准确率，在新英格兰10机39节点系统中的应用验证了该分类器的分类准确率较普通神经网络分类器有较大的提高、     

RBF神经网络迭加粗糙集的数据挖掘算法探讨

报告了数据挖掘技术及算法的现状,研究了粗糙集理论和RBF神经网络的经典模型,比较分析了二者优缺点,为提高数据挖掘算法的准确性,提出了RBF神经网络迭加粗糙集的数据挖掘算法思想,实验数据验证了利用RBF神经网络优化数据,再利用粗糙集来约束和提取规则,可取得良好的数据挖掘效果。     

基于粗糙集理论通风系统可靠性神经网络仿真

提出了一种基于粗糙集理论的矿井通风系统可靠性神经网络仿真结构设计模型。通过对属性和属性值的约简，剔除系统中不必要的影响因素指标，以达到对系统可靠性特征参数优化的目的；同时克服了神经网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点，取得了减少分类过程中模式匹配搜索量的良好效果。该方法对复杂系统可靠性工程的深入研究及应用具有一定的参考价值。     

智能化的电力安全文化评估模型与仿真

针对电力安全文化评估系统是一个复杂的非线性系统,构造了基于粗糙集-神经网络的智能化电力安全文化评估模型,通过粗糙集约简输入变量,提炼学习样本,再利用神经网络对其进行训练和评价.该智能模型避免了评价元素过多而导致的网络拓扑结构复杂、训练时间过长等不足,很好地解决了安全文化评价结果和评价元素之间的复杂非线性关系,具有良好的泛化能力,能够对电力安全文化状况做出准确有效的评估结论.     

基于粗糙集的模糊神经网络在故障诊断中的应用

文章将粗糙集理论、模糊逻辑推理和神经网络等方法相结合,提出一种基于粗糙集的模糊神经网络理论的复杂机械的故障诊断方法。该方法应用模糊逻辑推理建立故障诊断决策表,采用粗糙集理论对故障样本数据属性约简,将获取的主要特征属性输入到神经网络中进行训练学习,然后把检测数据输入到诊断系统中进行检测。检测结果表明,该方法在船舶柴油机的故障诊断中是有效的。     

基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法

基于粗糙集理论,提出了空气质量评价参数的选取算法,在不降低有效分类信息的前提下对监测数据经过约简并作为BP神经网络的输入数据,简化了网络结构,提高了训练速度和测试精度.基于BP神经网络的空气质量评价方法能有效融合多种监测数据,系统通用性强.实验表明,基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法是可行有效的.     

基于粗糙集理论和BP神经网络的文本自动分类方法研究

结合粗糙集的属性约简和神经网络的分类机理，提出了一种混合算法. 首先应用粗糙集理论的属性约简作为预处理器，把冗余的属性从决策表中删去，然后运用神经网络进行分类. 这样可以大大降低向量维数，克服粗糙集对于决策表噪声比较敏感的缺点. 试验结果表明，与朴素贝叶斯、SVM、kNN传统分类方法相比，该方法在保持分类精度的基础上，分类速度有明显的提高，体现出较好的稳定性和容错性，尤其适用于特征向量多且难以分类的文本.     

Credit Assessment of Contractors： A Rough Set Method

Introduction China’s construction industry has encountered a credit crisis in parallel with its remarkable progress in recent years.Bad credit results in increasing nonperformance,poor quality projects,chains of defaults,fraud and cor-ruption in the indu…