粗糙集理论的研究现状与前景

介绍了粗糙集理论的基本概念及信息系统属性的简化和规则提取，阐述了粗糙集理论的有关应用和发展前景。     

基于RS-BPNN理论的边坡稳定性预测及应用

从文献资料中收集并整理了45组各类危险边坡数据实例,结合粗糙集理论的数据挖掘功能和BP神经网络理论的非线性映射功能,建立了基于粗糙集-BP神经网络(RS-BPNN)理论的边坡稳定性预测模型.利用粗糙集对离散化后的数据进行了属性约简,利用神经网络对约简前后的数据进行了网络训练和仿真,并对其中五组边坡的安全系数和稳定状态进行了预测.结果表明,未经约简的BP网络安全系数预测的平均误差率为14.51%,约简后的RS-BP网络预测的平均误差率为7.24%,且经过粗糙集约简后边坡的预测状态与边坡的实际状态更加吻合.     

粗糙集的动态粒度及应用

经典粗糙集理论把元素与分类的关联看成不变的,不便于论域上动态数据的研究,而动态粒度可以从不同角度或层次来分析数据,从而弥补经典粗糙集过于简一的计算机制.在经典粗糙集的基础上结合动态粒度的特点,给出了粗糙集、粒计算、动态粒度和影响度的概念,提出了一种粗糙集的动态粒度算法,并给出其应用.     

基于粗集理论的一种规则提取方法

介绍了粗集理论的基本概念,通过对现有基于粗集的最小规则提取算法的分析,发现其缺陷,提出了一种改进的基于粗糙集的规则提取方法,并用UCI数据库中的9个标准数据集从规则集的规则数目、规则集的平均规则长度、规则集的平均规则支持、规则集的预测精度等4个指标对改进的算法进行了测试和对比分析,实验表明了该算法的有效性.     

Application of Rough Sets to Evaluate Fabric Smoothness Grade

For garment or fabric appearance, the cloth smoothness grade is one of the most important performance factors in textile and garment community. In this paper, on the base of Rough Set Theory,a new objective method for fabric smoothness grade evaluation was constructed. The objective smoothness grading model took the parameters of 120 AATCC replicas' point-sampled models as the conditional attributes and formed the smoothness grading decision table. Then, NS discretization method and genetic algorithm reduct...     

粗糙集理论与管理决策分析

应用新型数学工具--粗糙集理论--对干部管理决策中的一批数据进行科学推理,从中获得一组精炼的决策规则.它为管理信息系统和智能决策系统的构建提供了新途径.     

基于粗糙集和自组织神经网络的聚类方法

自组织神经网络在学习过程中采取竞争机制选取最优匹配神经元获胜，然而实际情况可能有一组神经元都非常匹配输入向量。引入粗糙集的上近似与下近似理论，选择一组最匹配神经元获胜。实验证明基于粗糙集和自组织神经网络的聚类算法，较之传统的自组织神经网络聚类算法聚类结果更平均，死神经元更少，是一种良好的聚类算法。     

一种连续属性离散化的新算法

连续属性的离散化问题是机器学习、数据挖掘等领域中重要研究课题之一，本文深入讨论连续属性离散的各种方法，提出一种基于RS理论和条件信息熵的决策表条件属性离散化算法，计算简单、易实现并以实例加以说明。     

众数粗集及其在医用物理学习动机因素与效果关联性分析中的应用

本文对粗糙集理论作了进一步的扩充,提出了众数粗糙集模型,并将该模型应用到医用物理学习动机因素与效果关联性分析中,取得了很多有意义的结果。本文的工作显示出粗集理论作为教育教学因素新的分析工具是非常有效的。     

基于 Rough Set 的知识发现系统

ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论是近年来出现的处理模糊和不确定性的数学工具，已广泛应用于人工智能的许多领域特别是ＫＤＤ领域。文章介绍了ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论的基本思想，并着重讨论了几个基于ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论的典型ＫＤＤ系统。     

一种基于依赖度的决策表属性约简算法

属性约简是粗集理论研究的重要内容之一,计算所有属性约简已被证明是NP-hard问题,目前尚不存在一种非常有效的方法。基于依赖度的决策表属性约简算法,可同时适用于一致和不一致的决策表,实验结果表明,与Hu提出的属性约简算法相比,该算法不仅简单可行,而且具有较好的时间性能。     

一种基于Rough集的启发式人工选择算法

在传统二进制编码遗传算法(GA)的基础上,提出一种基于Rough集的启发式人工选择算子和人工选择算法。利用粗糙集对遗传算法的历史数据进行分析,发现重要基因位,获得重要模式信息,并以此为启发式信息,选择优秀模式进行人工育种,从而对复杂优化问题进行有效求解。采用该算法对典型测试函数进行了验证,算例结果表明,人工选择算法加速了常规遗传算法进化速度,提高了收敛效率。     

基于粗集理论的新决策树剪枝方法

提出了一种基于粗糙集理论的新决策树剪枝方法.在剪枝的过程中,不仅考虑了树的分类精度,而且还考虑了生成树的深度对剪枝的影响;最后针对具体的数据集对新方法进行了验证,得到了较好的效果.     

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Rough集的单维布尔关联规则的挖掘算法

利用Rough集理论中关于等价类的概念,提出了单维布尔关联规则问题挖掘算法,考虑到关联规则设定单一最小支持度阈值的局限性,提出使用多个最小支持度的办法进行频繁项集的发现,利用兴趣度对单维布尔关联规则进行评价.     

高速公路路侧容错环境的RST-GCE法评价

 通过分析高速公路路侧环境的实际情况,考虑防止车辆驶出路外、避免侧翻或碰撞事故、降低事故严重性等因素,建立了路侧容错环境评价指标体系。运用灰色聚类评价法与粗集理论(RST-GCE)建立了高速公路路侧容错环境的综合评价模型。同时,应用所建立的评价模型评价某运营高速公路路侧容错环境,评价结果与实际情况相符。研究表明,所建立的高速公路路侧容错环境评价指标体系和模型合理,可为高等级公路路侧安全评价提供参考。     

粗集可辨识矩阵与集对分析相结合的配电网项目垂直一体化评估

从分析国网-省-地市-县垂直一体化评估模式出发,构建了配电网工程项目评估指标体系.考虑供电区域、建设模式、评估级别等差异性,给出了不同评估级别的评估指标计算方法.针对国网-省-地市-县垂直一体化评估的多指标性、复杂性,采用可辨识矩阵计算各指标属性重要度的方法得到各指标权重系数,并结合集对分析理论对配电网项目进行综合评估.以5个配电网项目评估为例对所提的评估方法进行了仿真验证,并对结果进行了分析和讨论.仿真结果表明评估指标、评估思路和评估方法具有广泛应用价值.     

基于包含度的模糊粗糙近似算子

1965年,L.A．zadeh提出了模糊集理论,1982年,波兰数学家Z．pawlak提出了粗糙集理论,将二结合而形成模糊粗糙集及粗糙模糊集．利用包含度的概念定义上模糊粗糙近似算子,下模糊粗糙近似算子,边界．并讨论它的性质．     

基于粗糙集的机载电子设备故障检测专家系统的改进

由于机载电子系统的故障征兆和故障原因之间的对应关系较为复杂,设备故障诊断领域的某些经验性专家知识具有一定的模糊性和不确定性,因此本文利用粗糙集理论较强的数据分析能力和容错性,通过对专家系统中存在的冗余信息进行约简并剔除不必要的属性,降低了故障诊断专家系统构成的复杂性,并明显改善了专家系统的整体效能.     

一种基于FCM聚类的粗糙集连续数据故障诊断方法

针对粗糙集无法对航空电子装备测试数据中的连续数据进行处理的问题,提出一种基于FCM聚类的离散化方法,通过计算各聚类中心值进行离散化处理,并应用粗糙集属性约简和规则提取方法,获得最终诊断规则,并在某型机载电台故障诊断中验证其有效性。