粗糙群定义的缺陷与修正

自Pawlak Z提出粗糙集理论以来,众多学者进行了广泛深入的研究,并将该理论拓展至粗糙代数领域.Biswas R和Nanda S首次提出了粗糙群(B-N粗糙群)的概念并给出了若干性质,但这一概念本身存在着一定缺陷.已有一些研究者指出了B-N粗糙群的定义和结论存在的一些问题,并给出了B-N粗糙群的修正定义,但B-N粗糙...     

一种基于二元粗糙关系的栅格数据局部运算方法

GIS中不涉及统计量的栅格数据局部运算是利用像元值之间的组合代码来表示结果的.对于两个输入图层的栅格数据,每个栅格像元的两个取值组合是一个典型的二元关系有序对,局部运算的结果其实就是由各个像元的像元值构成的一个二元关系.利用后继、前继邻域关系重新来表示栅格数据局部运算,发现如果采用后继邻域关系表示局部运算,结果就是对于第一个输入图层各种像元值重新进行一种邻域关系划分,采用前继邻域关系是对于第二个输入图层各种像元值重新进行一种邻域关系划分.并且采用前继、后继二元粗糙集,对于任一个二元关系可能会得到不同的上、下近似子集.     

基于邻域粗糙集和蚁群优化的属性约简算法

在分析单一、给定的邻域大小设定方法弊端的基础上,提出了基于属性数据标准差的阁值设定方法,并将蚁群优化算法引入到属性约简中,以属性重要度为启发信息,构造了基于邻域粗糙集和蚁群优化的属性约简算法,使用了4个UCI数据集进行约简.实验结果表明,提出的算法在约简的分类精度和约简中属性个数方面具有更好的性能.     

基于粗糙集和群决策的配煤中心选址模型

为实现配煤中心的合理有效选址,综合考虑建设成本、运营费用、大面积土地可得性、大面积土地地理位置、交通便利性、自然条件、社会负效应、煤炭储运资源利用等定性、定量要素,基于粗糙集、群决策特征根理论及目标规划方法,建立配煤中心选址综合评价模型。实例分析表明,运用该模型确定的配煤中心选址方案科学合理,为选址决策提供了依据。     

基于粗糙集和信息熵的入侵检测特征选择方法研究

特征选择是从与应用有关的特征集合中选取出满足需要的重要性高的最小特征子集的过程,是入侵检测中的一项重要工作.针对现有的入侵检测系统存在的先验知识较少的问题,利用粗糙集中的知识表达系统来描述入侵检测特征集合,并通过计算各个特征的信息熵来确定其相对重要性,最终选择出精简的特征集合,简化了入侵检测训练集合,减少了检测时间并可以有效的提高入侵分类的准确性.     

基于数学形态学的弱小目标检测算法

提出了一种基于数学形态学和邻域搜索的弱小目标检测方法,该方法先利用弱小目标的灰度特征,采用数学形态学算法对单帧图像进行预处理,检测出可疑目标集合.然后利用弱小目标的运动特征,采用邻域搜索的方法对多帧序列图像进行后处理,检测出真实目标.     

遥感数据的粗糙集表示及分类

由于粗糙集理论对不确定性的描述是相对客观的,且在无需先验信息的情况下提供了严格地处理数据分类问题的数学方法,结合遥感数据的不确定性,就能对遥感数据进行分类处理.文章通过对遥感数据的处理,经过数据离散化等一系列数据处理后得到约简属性,再根据Fisher线性判别对遥感数据进行监督分类,得到分类结果.可以得出粗糙集理论应用于...     

基于改进Leader算法的Web存取模式的聚类

介绍了一种新颖的Web存取模式的聚类算法,该算法是一种结合粗糙理论和模糊理论的改进Leader算法,既体现了粗糙理论和模糊理论在处理含有不确定信息问题上的优势,同时使用了Leader算法进行聚类以提高算法的时间复杂度,从而在Web存取模式的聚类中的聚类的时间花费是令人接受的而且聚类结果是相对满意的。通过实例分析及实验结果,该算法是行之有效的。     

基于粗糙集理论的数字图像水印嵌入策略

针对粗糙集理论应用于数字图像信息处理的可行性,提出基于粗糙集规则推理的水印嵌入策略选择方法.将载体图像视为知识系统,按照水印算法对视觉效果或者鲁棒性能的需求设置属性,并划分等价类.通过属性的约简和确定性因子的度量筛选出适合水印嵌入的位置.通过测试图像的实验证明该方法的有效性和可扩展性.     

基于相似依赖度的属性加权决策树算法

粗糙集分析方法利用数据本身提供的信息,不需要任何先验知识即可对已有的知识进行处理,在保留关键信息的前提下,对数据进行简化并求得属性组合。在此基础上提出了一种基于相似依赖度的属性选择算法,从约简出的属性组合中选择与决策属性最为相似的核集,根据属性的相似依赖度作为决策树的加权值,从而建立决策树。通过对影响学生成绩因素的数据进行分析表明,所提出的算法是易于实施的,而且形成的决策树的准确率也有了一定的提高。