粗糙集方法在基于属性分类中的应用

介绍粗糙集基础上的属性分类系统的构造,给出一种数据挖掘中新的分类方法:从初始的数据信息出发,依次构造约简属性集,并对其使用Bayes判别法进行基于属性的分类。最后给出了实例,验证算法的可行性。     

北京-郑州运输通道内旅客出行的特征

为研究运输通道内客流变化规律,结合北京郑州铁路客运专线建设,运用简单抽样方法确定样本抽样率和样本容量,对通道内不同运输方式旅客出行调查数据进行统计分析。结果表明:出行旅客中企管人员最多;月收入小于1 000元的旅客主要选择公路出行,高于2 000元的旅客主要选择民航出行,介于二者之间的旅客多选择铁路出行;旅客多以出差、经商和探亲为出行目的;在小于300 km的出行距离内,公路占绝对优势;在300~1 500 km内,铁路优势明显;服务属性中,旅客最为关心的是安全,最不满意的是运行速度。     

基于粗糙集理论的复方拆方研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则．因此，将粗糙集理论引入复方拆方，将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究，从而改变药味与药效之间的分离状态．     

基于克隆选择的粗糙集属性约简方法

基于免疫克隆选择的原理，提出了一种新的粗糙集属性约简方法，将属性集合的分类近似质量作为进化目标，利用免疫反应的分布性特点通过局部并行搜索实现全局优化，并采用抗体更新和亲和力抑制手段来维持群体的多样性，保证了各抗体局部优化解的稳定性，从而获得了多个优化约简集合，通过机械故障诊断数据的实例应用，表明该方法可以获得多个符合分类质量要求的属性约简集合，因此满足了设备故障诊断的特征优化选择要求。     

一种基于二进制可辨矩阵的属性约简算法

基于可辨矩阵的属性约简算法都是从信息系统中直接求得约简，提出了分两步求得约简，降低了算法的时间复杂度为O(mn^2)，第一步计算出近似约简，第二步去掉其中的冗余属性。改变了过去人们认为基于可辨矩阵的特征选择算法的时间复杂度不低于O(m^2n^2)的观点(其中m为数据集中特征／属性的个数，n为数据集中样本的个数)。最后给出了实验结果.     

基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

区间数相离度的决策矩阵排序的一种新方法

针对属性权重已知而属性值为区间数的多属性决策问题,首先弥补原有的区间数规范化方法的不足,然后给出了区间数的理想属性值和负理想属性值的定义,接着提出了一种基于相离度的决策矩阵排序的一种新方法,最后给出了一个例子说明此法的有效性和可行性。     

一类不确定性决策问题的变权分析方法

以灰色系统理论和模糊数学为基础,探讨了多属性决策问题中所包含的不确定性可以用灰色模糊数表示的情况,提出了基于灰色模糊信息的多属性决策的概念.利用分析方法和技巧,融合变权和熵权误差分析法,构建了灰色模糊多属性决策问题的算法,直接由灰色模糊决策矩阵确定变权的基础权重和上确界,使算法在理论上更加严谨可靠,为不确定型多属性决策方法研究提供了一条新思路.给出的算例说明了算法的可行性.     

基于Delphi环境下组件制作的研究

在Delphi环境下,研究了组件制作的方法。从Delphi组件现有的可视组件库(VCL)和交叉平台组件库(CLX)的特性出发,讨论了组件制作的几个步骤,并且对每个步骤进行说明和列举相关代码示例。     

建筑工程质量的多目标量化评价方法

依据建筑工程质量综合评价指标体系,利用层次分析法、最小二乘法和属性数学等方法,建立了综合评价模型,对建筑工程质量进行多目标综合量化评价.最后用实例验证了模型和方法的可行性.