信息系统中粒计算模型及其属性约简方法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,目前在国际上逐步得到了人工智能有关研究人员的重视。模糊粒度模型、粗糙集粒度模型、邻域系统下的粒计算模型、商空间模型、相容粒度空间模型是目前几种常用的粒计算模型。基于粗糙集理论的粒度模型,通过决策信息系统的粒子空间中各粒子的推理,给出了决策信息系统中核属性计算方法;在此基础上,提出了决策信息系统属性约简的计算方法;通过实例验证了该方法的有效性。     

基于粒计算的ID3决策树算法研究

利用粒计算对机器学习中的ID3算法给予重新思考与实现,采取人类问题求解的结构化思维方式,对数据进行粒化表示,使得机器问题求解的思路更易于让人接受,且运算模式更适于计算机上的实现.     

粗糙集与商空间融合的粒计算模型理论研究

主要结合粗糙集和商空间理论,考虑信息系统IS的四元组(U,A,V,f),利用这个四元组来讨论拓扑空间的性质,抽象和总结粗糙集和商空间相互融合的粒计算模型,拓展了粒计算的应用范围,也为粒计算理论的发展提供一种新的研究思路.     

粒集理论:粒计算的新模型

在已有的有关粒计算研究成果的基础上,表述了信息的粒化、层次化和动态性原理,并综合了粒的表示形 式后,提出了粒集的概念,确认了粒的二元组的表示形式#同时借用统一集的形式对粒集进行了描述,分析了统一 集与粒集的异同,给出了与粒集相关的一些概念,讨论了用粒集形式来表达其他各种各样的集合,诸如经典集合、 模糊集合、可拓集合、Vague集合、粗糙集合等后,又讨论并表示了粒运算和粒集运算,最后给出了粒集理论的初步 应用框架。粒集理论为粒计算提供很好的理论基础，从而使粒计算确立自己独立的研究领域。     

基于粒计算Rough集模型的逻辑推理应用研究

讨论了粒计算理论信息粒子的构成,结合Rough集知识模型给出了信息决策系统不确定性推理的粒计算公式及其过程.针对水产养殖中鱼病诊断信息的模糊性、随机性等不确定特点,通过鱼病症状集形成条件属性粒子、疾病集形成决策粒子而构成的模糊信息决策表,描述出主要逻辑推理算法,即鱼病诊断的规则获取过程,促进粒计算理论应用,同时也为鱼病诊断领域提供了新方法.     

一种可伸缩的粒计算知识获取方法

粒计算是一种新的智能信息处理理论,它很大程度上模拟了人脑认识和解决问题的过程.通过对信息表分层粒化模型的研究,引入了粒分布链表的概念来生成粒子,并改进了一个粒计算算法.改进算法使用数据库技术对原始数据集进行粒化来生成粒分布链表,能够直接处理海量数据集,同时不影响原算法的有效性.通过试验测试了该方法的有效性及可伸缩性.     

金属-金属颗粒膜巨磁电阻效应的尺寸效应

按照颗粒尺寸将颗粒膜中磁性颗粒分为3类:单畴超顺磁颗粒、单畴铁磁性颗粒和多畴磁性颗粒.不同尺寸的磁性颗粒对巨磁电阻效应作用的研究存在着争议.为此,该文假设颗粒膜中磁性颗粒尺寸呈对数正态函数分布,利用二流体模型和有效媒质理论对颗粒膜的巨磁电阻效应进行了研究.计算结果表明,以单畴铁磁性颗粒为主导作用的理论计算结果与相关各类实验相符,表明单畴铁磁性颗粒对颗粒膜的巨磁电阻效应起主导作用.     

复合粒计算模型研究进展

粒计算（granular computing,GrC）是人工智能领域中的一种模拟人类思考和解决复杂问题的新理念和新方法,粗糙集理论、商空间理论和模糊集理论是3种主要的粒计算模型。首先回顾几种基本的粒计算模型,介绍了几个复合粒计算模型,最后探讨了粒计算模型的进一步发展方向。     

颗粒材料热力学理论在简单剪切流中的应用

颗粒物质由大量离散的粗大固体颗粒聚集而成,在外界作用下可能发生准静态变形、变形局部化和破坏,直至流动,其中采用固体力学和流体力学对准静态变形和流动开展的研究较为系统,而变形局部化和破坏的研究非常薄弱．分析内部结构演化规律,建立颗粒体系非平衡态热力学,统一描述颗粒体系力学行为是重要的基础研究课题,Granular Solid Hydrodynamics（GSH）理论为该研究提供了基础．本文完善了该理论涉及的颗粒温度表达式,确定了相应参数数值;与动理学理论和离散元模拟一起对恒定体积简单剪切流进行了分析,对比了三种方法得到的正应力与颗粒体积分数的关系,发现由于基本假设的限制,动理学理论只能适用于稀疏颗粒流,而完善后的颗粒体系热力学理论比动理学涵盖范围更广,可以从稀疏体系到密集体系．这样该理论可以连贯地描述颗粒体系准静态变形、变形局部化和破坏,直至流动的力学行为．     

基于粒集的概念粒系统

在作者提出的粒计算新模型──粒集理论的基础上,提出了粒系统、概念粒系统和粒概念等概念,并对它们分别进行了描述,其中粒系统的描述是五元组形式,即(U,D,L,H,J).当约束J的形式为一种特殊形式,即为概念中内涵与外延间反变关系的数学描述时,(U,D,L,H,J)就是概念粒系统.由此给出了概念粒系统的一些基本数学性质,证明了全体粒概念构成一个完备格──粒概念格,同时初步探讨了形式背景与概念粒系统之间的关系,从而进一步扩充了粒集理论的内容,完善了粒集理论.     

基于DFS的并行粒度计算模型及其应用

针对粒度计算在并行计算中的工作机理,基于动态模糊集理论给出并行粒度计算模型和算法,并进行范例系统分析,结果表明该算法是有效的,从而进一步丰富了粒度计算的内容。     

基于有限元的散体货物对敞车静侧压力研究

以C80B敞车为研究对象,基于有限单元法,由连续介质理论,认为散体货物服从Drucker-Prager屈服准则,采用面面接触法建立敞车三维有限元模型,对散体作用于敞车端、侧墙的静侧压力进行有限元分析,并对散体的内摩擦角、泊松比、散体与敞车摩擦角进行参数分析.研究结果表明:侧压力沿敞车墙高非线性分布;侧压力在敞车端、侧墙处由中心至两端侧压力逐渐减小,呈现一种立体化分布的状态;内摩擦角增大导致侧压力减小的趋势逐步的放缓;泊松比增大导致侧压力减小的趋势逐步的增大;外摩擦角对端、侧墙侧压力的影响并不相同;外摩擦角对散体侧压力的影响较之内摩擦角、泊松比要微弱.     

楔形颗粒堆应力关系模型的非线性弹性分析

静态颗粒堆的应力分布是目前仍未完全解决的问题,有关文献曾对此提出多种不同的唯象应力关系模型,包括著名的固定主轴模型和新近提出的切应力模型等。本文从颗粒弹性理论的角度分析这些模型作为其近似解的可能性和改善的途径,结果表明它们在堆内部都能较好地满足弹性方程,在靠近自由边界时有明显偏差,但可通过降低侧边界附近的切应力强度的方法加以改善。     

基于距离的粒计算分类算法

提出了一种基于距离的粒计算分类算法.首先,将粒表示为具有超菱形、超球和超正方体三种形式;第二,设计两粒之间的合并算子,实现不同粒度之间的转换;第三,选取粒度阈值,控制粒之间的合并过程,并构造基于距离的粒计算分类算法.使用UCI机器学习的基准数据集合验证该算法的性能,实验结果验证了基于距离的粒计算分类算法的可行性.     

粒度计算在人工神经网络中的应用

介绍了粒度计算的基本思想和理论基础,详细论证了基于词计算理论的一种粒向量空间,研究了基于这种粒向量空间的人工神经网络模型.该模型可以在一定程度上提高人工神经网络的时效性、知识表达的可理解性,并能增强人工神经网络的功能.     

基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测。结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性。     

基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法

粒度约简是多粒度粗糙集研究的一个关键问题。为了从乐观多粒度粗糙集的角度研究粒度约简问题,消除冗余数据,提高粒度约简的效率,提出基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法。针对乐观多粒度粗糙集模型,引入下近似分布粒度约简的概念;利用线性时间排序算法进行等价类划分,为决策表的压缩和下近似集的计算打下基础;以冗余的决策表为研究对象,以核粒度为初始粒度约简集,以粒度重要性为启发式信息,运用粒度约简算法进行粒度约简,并通过实例分析和实验验证了该算法的有效性。结果表明,算法降低了计算下近似集的时间复杂度,具有较高的粒度约简效率。     

基于粒计算的距离与贴近度相关性研究

为了刻画和度量粒集合之间的差异和相似程度,以粒度计算方法为前提,借鉴已有的软计算理论成果,给出了粒集和公式的公理化定义,并且给出了粒计算距离和贴近度的相似性理论,对粒计算的距离与贴近度的相关性进行分析.这些结论将有助于人们理解粒度的本质,对于建立信息系统中的粒计算有着重要的指导意义.     

粒度支持向量机学习模型

粒度支持向量机(Granular Support Vector Machine,GSVM)是以粒度计算理论和统计学习理论为基础的一种新的机器学习模型,它可以有效地克服传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对于大规模数据集训练效率低下的问题,同时也可获得较好的泛化性能.文章针对原空间的GSVM模型进行了分析,提出了核空间的GSVM学习模型,在标准数据集上的实验说明了文中提出模型的有效性.     

基于DFS的并行粒计算模型及其应用

粒计算是近几年提出的新概念。在粒计算领域中,动态模糊性是普遍存在的,而人们在用粒计算求解问题时又希望从并行角度来求解问题。因此,基于DFS,给出并行粒计算模型和算法,并用实例进行分析,说明该算法是有效的,从而进一步丰富了粒度计算的研究内容。