基于粗糙集的识别矩阵值简式求取算法DMBVR

针对粗糙集所采用化简决策表的方法中存在着求取属性约简和值简式时重复计算的问题进行了改进. 提出基于识别矩阵得到决策规则值核的方法, 进一步给出基于识别矩阵求取决策规则值简式的算法DMBVR, 并证明DMBVR算法能得到决策表中所有决策规则的值简式, 从而使计算决策规则的值核与值简式的过程变得更加简便、 直观.     

挖掘典型的语言值关联规则

通过给定的最小支持率和最小信任度来挖掘语言值关联规则往往会得到很多规则,因此用户很难获得真正关注的语言值关联规则．本文提出一种挖掘典型语言值关联规则的算法,此算法将挖掘得到的语言值关联规则按照相同的后件进行分组,然后对每个分组中的语言值关联规则根据规则之间的不相似性进行聚类．最后从每个类中挑选出代表类原型的语言值关联规则作为典型的语言值关联规则．典型的语言值关联规则是语言值关联规则集合中最具有代表意义的规则．     

基于粗糙集理论的规则提取算法

粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简和值约简,提取决策规则。本文主要是提出了利用隶属度函数进行值约简的同时提取决策规则的算法。利用该算法可在不求得核值表的情况下,直接找到各规则的最小条件属性集,获得决策表的所有决策规则。     

粗糙依赖约简技术在网络课程评价中的研究

介绍了粗糙集的概念和约简的相关定义,提出了基于粗糙依赖的属性约简算法.通过差别矩阵求核,并计算非核属性粗糙依赖值,从而确定相对属性约简.以远程教学网络课程等级评价为例进行算法验证,并通过基于值核的值约简算法提取决策规则,实践证明得到了满意的结果.     

Apriori算法在语音合成应用中的一种改进

针对目前语音合成技术中提高语音合成自然度这一难点,研究了数据挖掘在语音合成中的应用．首先通过选取基频曲线中的最高音基频值(N1)和最低音基频值(N2)优化韵律参数,然后将其运用到关联规则对韵律参数进行规则提取的方法中,提出了优化韵律参数后的规则提取过程,并对原有的Apriori算法进行改进而获得更适合语音合成的HLApriori算法,通过该算法可以将原有Apriori算法得到的规则进一步细分,从而得到更多研究者感兴趣的规则．     

基于自适应CPN的规则自学习模糊控制器设计

基于扩展Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织映射和Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ的竞争算法,得到了一种高度自适应的双向对传网络（ＣＰＮ）,并给出了一类基于此类网络的模糊控制器．根据经验知识对网络离线学习,确定基本的控制规则,利用在线学习算法,实现了规则的自学习．在此算法中,控制器能够自动确定满足控制要求所需规则的个数,并且根据控制目标能够自动获取和校正控制规则．仿真结果展示了控制器应用具体对象的实时控制效果     

基于粗集理论的决策规则提取方法

本文利用一致性规则进行属性的规则泛化。在归类优选问题上,采用样本先与值核属性匹配,而后再与非值核属性匹配,对于无匹配的样本采用相似条件向量的方法对缺损数据进行归类优选。     

基于Dirchlet分布的扩展主观逻辑

针对基于二值逻辑的主观逻辑中存在的一些问题,提出了基于Dirichlet分布的扩展主观逻辑．在利用三值逻辑代替原来二值逻辑的基础上,扩展主观逻辑重新定义了事实空间与观念空间之间的映射关系和映射函数,并给出了新的扩展合意规则．扩展主观逻辑保留了主观逻辑基于统计推断和概率理论的优点,并考虑了事件结果不确定时的情况,从而可更好地建模和处理信任中的主观性和不确定性．实例分析表明,扩展主观逻辑具有合理的事实根据和理论基础．     

一种快速基于约束的医疗图像关联分类算法

提出了一种快速基于约束的医疗图像关联分类算法(CBCPFP-growth算法)．算法利用扩展项集表征约束,通过加入最大支持度和项出现位置的约束,并利用最小支持度、最小置信度、关联规则数量的约束有效地在算法执行之初和算法执行过程中删除了冗余模式和规则,通过将频繁项集进行划分并在多个处理器上独立执行,充分利用多处理器协同工作的处理能力,使算法具有并行和分布处理的可扩展性．算法在满足医疗图像领域高精确度,高稳定性要求的同时提高了算法运行效率和医疗图像分类的有效性．     

基于粗糙集的茶饮料味觉信号识别

把粗糙集理论应用于茶饮料味觉信号分类规则的抽取，采用模糊C-均值聚类算法实现味觉信号的离散化，提出了一种新的规则强度定义。该定义同时考虑了支持规则的对象数和规则的不确定性因子，具有很好的普适性，同时给出一种规则提取算法和用于识别的决策算法，提取算法在获取全部有效规则的条件下．能有效减少核属性内的冗余。     

基于属性重要度的粗糙集规则提取方法

对Rough Set理论中的规则提取问题进行了研究，以利于信息不完备决策问题的解决．算法假定给定一个重要性阈值的前提下，将属性重要性进行比较．如果比此阈值小的属性则可省略，根据约简表则可得到相应的决策规则．文章还给出了一个计算实例说明了算法的计算过程．     

数据挖掘技术在试题质量评价中的应用

介绍了关联规则基本概念及Apriori算法,分析了关联规则挖掘在试题评价中存在的不足,提出了一种基于信息量的关联规则挖掘改进算法ARMABI.实验结果表明,该算法性能明显优于传统的关联规则挖掘算法,具有较高的推广价值.并且,对下一步工作进行了展望.     

基于粗糙集理论的值约简及规则提取

结合粗糙集理论和分类规则支持度的概念,提出以值约简后实例的支持度尽可能大作为约简的目标,并给出一种值约简的算法.通过对实例分析表明,该算法能取得较好的效果.文中还讨论了规则集的性质,改进值约简算法得到一种基于粗糙集的规则挖掘算法.实验结果表明,该算法生成规则能够得到令人满意的分类正确率.     

一种基于粗糙集的决策树规则提取算法

文章提出了一种新的决策树构建算法，算法选择使生成的规则满足给定可信度阀值且支持度最大的属性作为结点，不仅简化了生成的决策树；且可以根据用户输入的可信度，得到相应的决策规则集，提高了决策树的泛化能力，有效地去除了噪音规则。应用实例分析，结果表明算法提取的决策规则简洁有效。     

绝对值方程的非单调光滑算法

给出了一个新的非单调线性搜索技术,其包含传统的单调线性搜索和一些非单调线性搜索.基于新的非单调技术,给出了一个求解绝对值方程的光滑算法,证明了算法具有全局和局部二次收敛性质.数值试验表明算法是有效的.     

基于关联规则挖掘的粗糙集屙陛值约简算法研究

粗糙集理论中约简是一个重要的研究课题,它包括属性约简和属性值约简两方面内容。针对目前属性值约简只能实现约简,而不能计算各个规则的出现次数的问题,结合关联规则和粗糙集两方面的优点,对冗余规则和不一致规则进行处理,获得具有实际意义的约简表。实验证明,此算法是有效的。     

一种基于子空间距离准则的源数目估计算法

 源数目估计是阵列信号处理中的一个重要课题,也是声纳探测领域的一个难题。通过研究特征子空间分析方法,提出了一种新的源数目估计算法。该方法在盲源分离结果的基础上,基于信号子空间和噪声子空间正交的原理,建立了子空间代价函数来估计观测空间的源数目。同时,通过仿真和水池实验,对该方法的性能做了研究,并与基于信息论准则中最小长度描述准则的源数目估计算法进行了比较。仿真和水池实验结果表明,该源数目估计算法能得到准确的源数目,并具有较好的抗噪性,在水声环境中具有更好的稳健性。     

一种改进细菌觅食算法的模糊控制规则库设计

模糊控制规则库的建立决定了模糊控制系统的性能,而在能源生产、机器人控制等领域中对控制精度要求越来越高,使得常规的模糊控制规则库建立方法有时不再适用。为此,提出一种新型的基于集群智能算法的改进细菌觅食算法IBFO(improved bacterial foraging optimization)来改进规则库的建立过程,剖析了依据人工经验归纳来制定模糊规则库的不完善性,描述了对改进型的模糊控制系统的构建步骤,优化了改进型TSK(takagi-suegeno-kang)模糊系统C-ATSKFS(constant-ameliorative TSK fuzzy system)规则库的高斯隶属函数参数。通过与现有的规则库建立方法相比对,可知改进算法能有效地提高模糊控制系统的识别精度。MATLAB仿真结果表明:提出的新型细菌觅食算法对模糊控制规则库的建立具有较高的实用价值。