基于粗集的空间对象分类学习算法

针对二维空间对象分类问题,提出将粗集方法应用于分类规则的学习.首先建立空间分类信息表,然后采用粗集方法约简条件属性、提取分类规则,并采用多种指标对规则进行评价.通过实验结果分析,证明粗集方法能够有效用于学习空间对象分类规则.     

一种基于粗集的信息排序新算法

对有序信息表的排序问题进行了研究,在将有序信息表进行转化的基础上,应用粗集理论对信息表进行简化,通过将属性值标准化并构造排序度量函数,提出了一种基于粗集的总体排序算法,与传统算法相比,该算法不需要领域专家的参与,而且有效地降低了时间复杂度.     

一种基于可辨识向量的规则提取方法

针对信息表中的规则提取问题,应用粗糙集理论对其中的属性约简、属性值问题进行了研究,提出了一种基于可辨识向量的规则提取方法。根据粗糙集中的不可分辨关系建立了可辨识向量,利用可辨识向量的加法法则运算只需要对信息表扫描一次,就可以得到信息表的核属性集以及信息表的一个属性约简。在此基础上,利用条件属性与决策属性之间的对应关系,对信息表中的每条规则通过删除冗余属性值完成信息表的属性值约简,最终实现规则提取。数值实例和试验表明本算法是有效可行的。     

基于粗集推理的大坝安全监测预报模型研究

针对传统大坝安全监测预报模型存在的受环境量相关性影响较大和网络训练时间长、易收敛到局部最优点等缺点,通过对原始监测信息的粗糙集预处理提取主要影响因素和决策规则集,并通过对规则集的不确定性推理建立了大坝监测的粗集预报模型,与传统方法相比,粗集预报模型不依赖于具体的数学模型,所得到的预报值是一定可信度下的区间值,并且预测值区间与实测值区间基本一致．     

智能故障诊断的粗糙决策模型

为了提高故障诊断的精度和降低误报率,提出了粗糙决策智能故障诊断模型·该模型可以对决策表进行无教师的规则提取;通过自学习,用较少的样本即可对故障进行分类·将复杂系统的原始样本集转化成了决策表,利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集的条件属性进行了约简处理;同时,利用决策树具有快速学习及分类的优势对约简后的决策表进行规则提取,提高了故障诊断的鲁棒性·给出了基于该模型的故障诊断步骤·以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的全过程·     

基于粗集神经网络的目标识别

研究了粗集和神经网络方法在信息融合目标识别中的应用,提出将神经网络学习机制引入到粗集系统,同时通过粗集的条件和决策属性构造神经网络结构,并针对三种不同谱段下的三种不同目标图像进行了实验,试验表明,粗集神经网络相结合的识别算法的识别率要明显高于单独使用一种融合算法的识别率,训练时间也大大缩短。     

博弈论的粗集模型

本文首先分析了博弈论中对不完备信息的描述,利用粗集中对不完备信息的处理方法,将完全信息与不完全信息进行了粗集特征区分.经典博弈论用概率来处理信息的不确定性,本文将信息的不确定性用粗集的方法进行描述,将信息的传递看作是粗传递,较为详细地讨论了信息粗传递在不完全信息动态博弈中的应用.本文为粗集和博弈论之间架起了桥梁,给博弈论中不确定信息的描述提供了新的方法和角度.     

基于相似关系的不完备决策表属性约简

粗集理论是一种处理不精确，不完全与不相客知识的新的数学工具．属性约简是粗集理论研究的核心问题之一．通过属性约简，简化信息表的属性雏数．在许多情况下面临的信息系统是不完备的，本文研究不完备信息系统下决策表的属性约简问题．     

不完备信息系统的粗集扩展模型

经典粗集理论以等价关系为基础,它们在处理不完备信息系统的时候存在一定的局限性.作者首先从扩展粗集理论适应范围的角度出发,引入信息系统对象的先验概率,结合量化相容关系的思想,提出基于先验概率的相容关系模型,然后以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简,通过严格的数学证明,得到基于分辨矩阵的属性约简算法.最后通过一个实例验证了该改进相容关系模型及其基于分辨矩阵的约简算法.表1,参20.     

基于实体信息和图神经网络的药物相互作用关系抽取

药物相互作用是指药物与药物之间相互促进或抑制.针对现有的药物关系抽取方法利用外部背景知识和自然语言处理工具导致错误传播和积累的问题，以及现有大多数研究在数据预处理阶段对药物实体进行盲化，忽略了有助于识别关系类别的目标药物实体信息的问题.论文提出了基于预训练生物医学语言模型和词汇图神经网络的药物相互作用关系抽取模型，该模型通过预训练语言模型获得句子的原始特征表示，在基于数据集构建的词汇图上进行卷积操作获得与句子相关的全局特征信息表示，最后与药物目标实体对特征进行拼接从而构建药物相互作用关系提取任务的特征表示，在获得丰富的全局特征信息的同时避免了使用自然语言处理工具和外部背景知识，提升模型的准确率.论文的模型在DDIExtraction 2013数据集上的F₁值达到了83.25%,优于目前最新方法2.35%.     

遥感信息不确定性度量

从概率论、模糊集和粗糙集的角度提出基于像元、目标和影像三个层次的不确定性度量指标.这些指标有利于跟踪误差和对不确定性的传递研究,同时为遥感数据和G IS集成或信息提取等操作提供可靠性评价手段.     

基于粗糙集和决策树的数据挖掘方法

从粗糙集和决策树两种方法具有的优势互补性出发,提出了一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法·以胶合板缺陷检测数据分析为应用对象,利用粗糙集理论对胶合板数据库中的特征信息进行缺陷识别·利用谱系聚类重心距离法对数据进行离散化处理,采用粗糙集进行属性约简,得到低维样本数据,最后用决策树方法产生决策规则·实验证明,这种数据挖掘方法保留了原始数据的内部特点,加快了获取知识的进程,提高了模型的分类准确率,增强了规则的可解释性,取得了满意的研究结果·     

基于粗糙集的边界分类算法

粗糙集作为数据挖掘工具,主要通过分类数据得到预测型知识,但分类规则过于严格,使得在挖掘带噪音的数据时,挖掘结果可能会损失一些有价值的规则.提出一种带不确定因子的信息系统及相应的分类方法,改进了传统粗糙集的分类方法.     

多粒度邻域粗糙模糊集及其不确定性度量

邻域粗糙集是经典粗糙集的一个扩展模型,研究其不确定性度量模型具有重要意义。在邻域粗糙集理论中,当前不确定性度量方面的研究工作主要专注于度量知识空间的粒度大小或边界域尺寸。在邻域系统中,对于目标概念为模糊时的情形,其不确定性不仅来自于邻域粒的边界域,还来自于正域和负域,当前的不确定性度量方法较少考虑这种情形。为此,构建了邻域粗糙模糊集模型,从粒计算的角度出发,进一步提出了多粒度邻域粗糙模糊集模型;针对多粒度邻域粗糙模糊集具有乐观性与悲观性的特点,借鉴Vague集中支持度和反对度的思想,设计了基于模糊度的多粒度模糊熵的不确定性度量方法,不仅符合人类的认知习惯,而且可以有效刻画整个邻域知识空间的结构信息。     

粒度计算中混合属性约简的权重模糊粗糙集模型

针对权重粗糙集模型不能有效处理非平衡混合数据的问题,对权重论域上的各种类型变量进行分析并建立统一的模糊等价关系,提出混合数据上的权重模糊粗糙集模型,并利用该模型构造出带权模糊等价空间上的混合属性约简算法.混合属性约简算法产生的模糊软划分可以克服权重论域上离散硬划分产生的信息损失.在非平衡混合数据集上进行的实验结果表明,与基于权重粗糙集的算法相比,基于权重模糊粗糙集模型的属性约简算法的平均分类精度提高了11.9%.     

Application of Rough Set Theory in Fault Diagnostic Rules Acquisition

Rough set theory is a new mathematical tool to deal with vagneness and uncertainty. But original rough sets theory only generates deterministic rules and deals with data sets in which there is no noise. The variable precision rough set model （VPRSM） is presented to handle uncertain and noisy information. A method based on VPRSM is proposed to apply to fault diagnosis feature extraction and rules acquisition for industrial applications. An example for fault diagnosis of rotary machinery is given to show that the method is very effective.     

不完备信息系统中Rough集的扩充模型

经典的Rough集理论所处理的信息系统必须是完备的.为了能够分析处理不完备的信息系统,需要建立新的扩充Rough集模型.对现有的几种比较有影响的Rough集扩展模型进行了分析研究,提出了一种带约束的相似关系Rough集模型,并将这些扩充模型之间的关系进行了分析比较.结果显示,基于约束相似关系的扩充Rough集模型优于基于容差关系的扩充Rough集模型和基于相似关系的扩充Rough集模型,使得对象的划分更加合理,符合人们在处理数据时的直观感觉.     

粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用

Rough sets理论被广泛运用于不确定环境下的信息处理.基于粗糙集理论的数据挖掘技术正日益受到计算机科学家和数学家的重视.笔者介绍了粗糙集理论的发展过程和基本特点,粗糙集理论在数据挖掘中的应用,以及典型的基于粗糙集的数据挖掘系统,并介绍了粗糙集理论的研究方向和研究领域,最后论述了粗糙集理论与其他智能化方法结合起来处理信息的必要性.     

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。     

基于模糊相容关系的粗糙集的扩展

针对模糊信息系统,提出了用模糊相容关系代替经典粗糙集中的不可分辨关系来构造扩展粗糙集的方法.定义了模糊信息系统中的模糊相容关系,给出了模糊相容关系下粗糙集的表示方法及性质,证明了模糊相容关系下粗糙集模型的不同表示形式,并讨论了在模糊相容关系下模糊变精度粗糙集模型及其性质.