基于粗糙集理论的试卷质量评价分析

将粗糙集理论应用于试卷质量评价分析中, 通过对试卷质量评价指标、试题重要性和试题冗余信息的分析, 应用粗糙集的属性约简及属性重要性等概念, 给出了独立指标的权重计算方法, 建立了基于粗糙集理论的试卷质量综合评价分析模型, 为提高教学质量管理提供参考.     

基于粗集理论的企业自主创新能力评价模型

利用粗集理论的属性约简原理,提出了一种企业自主创新能力评价指标权重的计算方法,将主观权重和客观权重结合起来。建立了一种基于粗糙集理论的企业自主创新能力综合评判模型,使得评判结果更加科学客观,最后通过实例验证了该方法的实用性和可行性．     

基于模糊粗糙集理论的建筑业综合评价

根据模糊聚类和粗糙集理论的基本原理,利用模糊聚类的相似关系与粗糙集可辨识矩阵的特性,结合这两种方法的互补优势,研究了将之应用于建筑业综合评价的方法和步骤.通过模糊聚类法形成粗糙集下的决策信息系统,采用基于可辨识矩阵的启发式约简法对属性约简,计算出约简后各属性的权重.利用各属性的权重分别对各省市(或地区)的建筑业指标评价值加权求和从而得出各自的建筑业综合评价值,对其结果的客观性和实用性所进行的分析评价证明该方法有效.     

基于联合信息熵和粗糙集理论的关联知识发现

研究了基于联合熵和粗糙集理论的关联规则挖掘算法,改进了基于粗糙集的属性离散化方法—连续属性联合熵差离散化算法;以联合信息熵作为属性约简的标准,提出了基于联合熵的知识约简算法;并给出了以支持度、兴趣度和准确度为阈值的有效关联规则算法.     

基于粗糙集理论的病理诊断规则提取算法研究

针对病理诊断规则获取问题,采用基于粗糙集理论的规则提取方法.首先进行连续属性的离散化,用遗传算法对CAIM(class-attribute interdependence maximum)离散化算法进行改进.然后利用粗糙集理论进行规则提取.采用以核为基础的增量式约简算法,综合考虑属性对约简的增益和属性在剩余属性集中的重要性,给出了衡量属性重要性程度的一个准则.随后进行属性值约简,获取诊断规则.     

基于粗糙集的航路飞行冲突智能解脱CBR系统案例检索方法

针对航路飞行冲突智能解脱中的案例推理问题,提出了基于粗糙集的改进案例检索方法.建立了框架式案例知识系统表达结构,包括19个条件属性变量和1个决策变量.将基于信息熵的全局优化算法和启发式快速约简算法用于属性约简,把17项案例属性检索指标根据天气和军方活动的情况分别简约为4项.依据条件属性对决策属性的影响程度,建立了基于粗糙集属性重要度的指标权重确定方法.通过算例进行计算,将简约前后的案例检索效果进行比较,结果表明一致性达到90％.简约后的属性不仅可以保证较好的检索质量,还能够有效减少检索空间,提高检索速度.     

基于粗糙集理论的值约简及规则提取

结合粗糙集理论和分类规则支持度的概念,提出以值约简后实例的支持度尽可能大作为约简的目标,并给出一种值约简的算法.通过对实例分析表明,该算法能取得较好的效果.文中还讨论了规则集的性质,改进值约简算法得到一种基于粗糙集的规则挖掘算法.实验结果表明,该算法生成规则能够得到令人满意的分类正确率.     

基于属性重要性的加权支持向量机及其应用

针对珠江水质预测中的大量不确定和模糊因素,提出了一种基于属性重要性的加权支持向量机水质预测模型.首先通过粗糙集理论对原有的评价指标体系进行约简,由原来的8个预测指标约简为7个指标,被约去的属性正是网站公布数据中缺失的属性;同时计算出各属性的重要性,对重要的指标赋予较大的权重,构造基于属性重要性的加权支持向量机,这不同于以前的针对样本作用不同而构造的加权支持向量机.本文以珠江流域重点断面水质预测为例,对近2年数据进行分析,结果显示了该模型的有效性.     

基于RST的混凝土硫酸盐侵蚀评价指标分析及损伤程度预测

为了分析混凝土硫酸盐侵蚀评价指标的重要性,应用粗糙集理论(RST)中的知识约简方法挖掘评价指标.将权重确定问题转化为粗糙集中属性重要性评估问题,建立了关于混凝土硫酸盐侵蚀评价指标重要性的关系数据模型.根据实测结果对各个评价指标的权重进行计算.结果表明,超声波波速和长度变化率的权重系数最大,回弹值次之,质量变化率和侵蚀深度最小.该方法使得混凝土硫酸盐侵蚀评价指标的选取具有客观性,提高了硫酸盐腐蚀程度预测的精度.最后,通过实例证明该方法合理有效,能够预测混凝土硫酸盐侵蚀损伤程度.     

基于粗糙集理论的多指标综合评价方法

针对评价多指标优劣中属性权值难以确定的问题,笔者提出了基于粗糙集的TOPSIS综合评价的应用算法,利用粗糙集进行权重确定,把粗糙集与TOPSIS相结合,提出了基于粗糙集的TOPSIS综合评价方法,以属性重要度作为各个属性的权值,对信息系统进行加权分析,得出了总体排序结果,并通过算例验证了该方法的有效性.     

基于粗糙集理论的膨胀土分级模型及应用

将粗糙集理论与模糊集理论相结合并应用于膨胀土分级问题中,利用粗糙集中的知识约简方法挖掘评价指标.把权重问题转成粗糙集理论中属性重要性问题,建立了关于膨胀土分级评价的关系数据模型。将评价结果与实际的评价结果对比分析,研究结果表明：预测等级与实际结果吻合,比较客观地反映了膨胀土分类的复杂状况,且该方法操作简单。     

粗糙集文本分类的应用研究

文章提出了一种利用粗糙集理论生成文本分类规则的方法.首先,抽取特征词并计算权重.然后,在权值离散化之后,构造决策表.其中,特征词作为条件属性,类别作为决策属性.之后,将文本用属性约简和属性相对约简进行处理,得出决策规则.最后给出分类算法.     

基于粗糙集理论的股市预测研究

提出一种基于粗糙集理论的股市预测方法.首先选择"收盘价"、"成交量"、"日均线"等指标作为条件属性与决策属性;而后采用RS理论,选择不同的条件属性子集进行约简和属性重要度排序,并由此提取出股市的预测规则.结果表明,该方法不需要任何前提假设,而且可以根据不同的参考指标,形成不同的预测规则集.     

F-模糊粗糙集及其约简

模糊粗糙集的知识约简是模糊粗糙集理论的核心内容之一,从增量式的数据、海量数据或动态数据中挖掘出人们感兴趣的知识,是数据挖掘研究的一个重点,也是一个难点.首先,给出模糊粗糙集的属性重要度的定义及属性约简的定义;其次,从F-粗糙集及并行约简出发,并结合模糊粗糙集的属性重要度,提出了F-模糊粗糙集及其约简,为增量式或动态模糊决策表的属性约简提供了一种有效的方法;最后,通过实例验证了F-模糊粗糙集及其约简的可行性.     

基于重要性联系度粗糙集模型的规则提取

在基于联系度的粗糙集模型中引入条件属性存在重要性差异的因素,定义了不完备决策表中对象间的重要性联系度,提出了基于重要性联系度的粗糙集扩展模型.在此模型中给出了对不完备决策表进行属性约简和规则提取的算法,并以Visual C++6.0为开发工具编写了程序,进一步验证了算法的正确性和模型的可靠性.     

基于粗糙集的航路飞行冲突智能解脱系统案例检索方法

针对航路飞行冲突智能解脱中的案例推理问题,提出了基于粗糙集的改进案例检索方法。建立了框架式案例知识系统表达结构,包括19个条件属性变量和1个决策变量。将基于信息熵的全局优化算法和启发式快速约简算法用于属性约简,把17项案例属性检索指标根据天气和军方活动的情况分别简约为4项。依据条件属性对决策属性的影响程度,建立了基于粗糙集属性重要度的指标权重确定方法。通过算例进行计算,将简约前后的案例检索效果进行比较,结果表明一致性达到90%。简约后的属性不仅可以保证较好的检索质量,还能够有效减少检索空间,提高检索速度。     

基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其约简算法

针对k等价度容差关系,提出了一种基于k等价度容差关系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．在此基础上,定义了变精度粗糙集模型约简的概念,讨论了一种刻画属性重要性的新指标,提出了一种启发式约简算法．该算法能从搜索空间中不断地添加重要的属性,并且删除不重要的属性,从而降低了约简的时间复杂度．最后,通过实例说明该算法的有效性．     

基于粗糙集及蒙特卡洛的化工园区油库火灾爆炸突变级数评价

通过应用基于粗糙集的突变级数方法和蒙特卡洛指标打分方法实现较为客观的油库安全评价,以突变级数理论作为评价方法主体,实现无权重客观评价,因为突变级数方法对于评价指标数目有要求,故对于指标超过要求数目的指标层,应用粗糙集理论实现其指标约简;专家打分阶段选择性采用"给出得分区间"、"给出得分分布"以及"精确打分"等任意一种方法实现打分,之后结合蒙特卡洛模拟产生服从给定区间或分布的随机得分,从而实现指标打分的客观化;汇总蒙特卡洛方法产生的多组突变级数评价结果,分析并得到评价等级.     

基于优势关系的粗糙集的巷道支护方案评价体系

为了建立科学的巷道支护方案评价体系,综合考虑影响巷道支护的众多因素对各评价因素指标进行分级,采用相对重要程度相关等级计算法确定巷道支护方案各评价因素的权重,利用基于优势关系的粗糙集理论对巷道支护方案建立评价体系,对条件属性进行属性约简,生成最少偏好决策规则集,并应用灰色关联理论对约简后的各条件属性重要程度进行分析,不仅评价优选巷道支护方案,而且对各因素之间的内在关系进行分析。应用模型对某铅锌矿的支护方案评价体系分析,结果表明：该模型对巷道支护工作具有一定的指导意义。     

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.