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。     

基于T-S模糊模型的CNN混沌同步控制研究

研究了四元细胞神经网络(CNN)混沌系统的T-S模糊模型建立问题,用李雅谱诺夫法构建CNN混沌系统的同步控制器,并用遗传算法对控制参数进行优化,达到比较理想的同步效果.     

磨削加工中磨削参数的模糊优化设计

将磨削加工中磨削参数的选择转化为优化设计问题．以最高生产率为目标函数，考虑了各约束边界的模糊性，建立了优化磨削参数的数学模型，运用模糊优化设计方法确定磨削加工中最佳的磨削参数。     

基于模糊模式识别的中文文本分类器的设计与实现

文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向，在文献检索、信息过滤和文本管理等领域中有着广泛的应用。介绍了一种基于模糊模式识别以及向量空间模型提取特征向量的中文文本分类器的设计与实现。     

改进的模糊数学决策法在城市生活垃圾系统决策中的应用

在城市生活垃圾系统决策中，常常需要确定合适的目标或规划，而模糊数学决策法是有效的定性方法之一。在传统的方法中，人为的因素往往使得计算结果的准确性受到质疑，其评价结果随人的主观认识范围的不同而波动，结论受到质疑。本文对此进行了改进，结果表明改进后的模糊数学决策法解决实际问题更合理。     

子公司绩效的多因素层次模糊评价模型

基于管理控制流程的母子公司绩效评价适应了母子公司管理控制体系的要求，而多因素层次模糊评价方法则是实施这一绩效评价体系的重要方法．根据母子公司绩效评价指标体系，建立起多因素层次模糊评价模型，提出了其评价过程．     

Apriori算法的一种变形

关联规则是数据挖掘的主要技术之一.本文针对目前最经典的关联规则挖掘Apriori算法的局限性,提出了一种只扫描一遍事务数据库的效率较高的Apriori_Tid-1算法,并给出了一个具体的实例,最后给出了该算法的实现.     

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Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法

提出一个基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法，并从基于Vague集的模糊推理的观点看待模糊决策问题．将评价指标和侯选方案之间的关系用一组基于Vague集的推理规则来表示，将决策者的要求用一组Vague集来袁示，经过模糊推理等过程最后得到决策结果     

非线性理论在PID控制器中的应用

近年来，非线性理论在PID控制器中的应用十分迅速和广泛，如将模糊理论、神经网络理论、混沌理论、遗传算法、博实论等一系列非线性理论应用在PID控制器中，形成了模糊、神经网络、基因即遗传、混沌等PID控制器，并广泛应用于复杂的工业过程控制中。本文主要就几种PID控制器研究的现状与存在问题进行了分析。