分形导体粗糙表面的后向增强效应分析

针对粗糙表面散射实验中的后向散射增强现象,采用锥形波束入射的矩量法定量计算了分形粗糙表面的后向散射增强效应,研究了波形参数和表面尺寸的匹配问题,分析了不同入射角下散射增强的角宽度,比较了不同分维数和表面模型下散射增强的幅值。数值计算结果证明了该算法的有效性。     

基于加权熵的重要性不对等样本学习的知识约简

由于学习样本的分布特性和所反映的主观特性的不同,每一个样本相对于学习算法的重要性程度往往是不对等的,为了能够在知识约简过程中考虑到学习样本的不对等性,提出了基于加权熵的知识约简方法。针对各类别样本分布不均匀的样本重要性不对等情况,为了加强小类样本所蕴含的知识在知识约简中的体现,提出一种逆类概率加权的不对等样本加权方法,实验表明该方法能够明显提高小类样本的分类正确率,也验证了基于加权熵的知识约简方法能够将样本的不对等性体现在知识约简结果中。     

基于粗糙集理论的数据预处理

探讨数据挖掘过程中,数据预处理应用粗糙集理论进行属性和属性值约简的方法以及用计算机实现约简的算法.通过对医疗数据的预处理表明,利用粗糙集理论来进行数据预处理是一种十分有效的精简、求最小决策算法的有效方法.     

基于粗糙集理论的知识库分解与规则获取

粗糙集理论可以通过对数据的约简从例子中学习,获取决策规则。但是,当知识库规模较大、条件属性个数较多时,存在提取规则速度慢、规则长度长等缺点。本文介绍了粗糙集理论的基本概念,提出了一种基于粗糙集的知识库分解算法。首先引入决策属性支持度的概念,在此基础上定义了一个属性选择量度,选择最佳目标属性对知识库进行分解,直到所有对象都被精确分类,从而得到具有一定支持度的规则集,得到的规则长度短,提取速度快。通过对一个简单实例的分析,证明了该算法的可行性。     

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…     

函数S-粗集与它生成的F-遗传规律

利用函数S-粗集,给出系统粗规律的F-生成, F-遗传概念,给出了系统粗规律的F-遗传特性;提出了系统粗规律的F-遗传特性定理,系统粗规律的F-遗传依赖于属性集α上的属性补充，并提出了系统粗规律的F-遗传的属性特征定理.利用这些讨论,给出了依赖于F-遗传的规律挖掘.     

粗糙图与它的结构

将粗糙集理论和传统图论相结合，给出基于粗糙集思想的传统图的等价定义及粗糙图的定义，并进一步给出了粗糙图的矩阵表示及粗糙图的粗糙性分析．粗糙图推广了传统的图论结果，是可用于不确定性问题研究的图，它是分析系统粗特征的有效新工具．     

不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法

为了从不完备多属性决策系统中获取概率决策规则，提出了一种不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法. 给出了容差关系下相容度的概念，通过设定相容阈值给出知识的粗糙下近似、上近似和边界域，然后讨论了粗糙近似的基本性质和概率决策规则的获取.通过实例说明这个新方法的可行性和有效性.     

基于模糊集和粗糙集理论的故障诊断方法的研究

概括介绍了模糊集粗糙集的基本理论,对基于它们的故障诊断方法进行比较,并提出在故障诊断方法中一些可能的研究方向。     

一种基于粗集的电力系统调度新方法

为满足电力系统实时调度和提高系统抵御风险的能力,基于广义粗糙集理论,提出一种适应动态环境的电力系统调度策略.该方法充分考虑了机组工作、停运、检修及紧急调度等事件发生,研究了实时调度窗口内机组的再选择与再调度策略,建立了一种基于S-粗集和偏序粗集理论的电力系统调度粗模型.仿真计算显示了该方法不仅能适应动态环境,而且能缩小问题求解规模,特别是对动态规划中机组状态数“组合爆炸“问题特别有效,是一种实时调度新方法.