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.     

基于粗集理论的数据挖掘应用

论述了粗集的基本理论和特点，并对其在旋转机械故障诊断中的应用进行了探索，提出了粗集理论在旋转机械故障诊断中的数据挖掘方法，运用这一方法对故障诊断决策表进行属性约简，去除其中不必要的属性，揭示出旋转机械故障诊断条件属性中的冗余性，最后得出了属性约简的结果以及决策规则。     

基于粗集方法的智能专家系统

文章主要介绍基于粗集方法的智能专家系统的基本构成、知识表达方式及学习推理方法。提出了利用不可分辨性或根据算法相容性进行知识简化,导出决策规则的方法,通过研究导师的知识与学习者的知识之间的依赖程度,找出每一概念的有用特征,进行知识简化和系统简化,导出决策规则的学习推理方法。     

基于粗集理论的成都市交通可持续发展决策规则

在建立了成都市交通可持续发展评价指标体系的基础上,应用粗集理论,以Rosetta软件为工具,针对成都市的具体问题,建立了基于粗集理论的成都市交通可持续发展决策模型,并利用小波神经网络完成了识别检验,最后提取出了经检验有较高识别率的决策规则,为政府有关部门解决成都市交通可持续发展问题提供决策参考.     

基于粗集理论的规则知识获取技术

提出一种新的规则知识获取方法 .该方法利用粗集理论对数据进行分析 ,推理出可能规则 ,然后提出了一种概率最优准则 ,按照这种准则选择规则可以获得概率优化规则 .通过实例分析 ,具体说明了该方法的实现步骤 ,这是知识获取技术的一种新的探索 ,能够有效地解决专家系统中知识获取的瓶颈问题     

基于粗集理论的逻辑函数简化方法

针对数字电路中逻辑函数真值表的特殊形式，利用粗集理论把它处理为一种决策表，用决策表的最小决策算法对其进行化简，然后从真值表中直接归纳出最简的逻辑表达式，此方法简单、快速、特别适用于数字电路中从已知真值表求出相应的逻辑表达式及其对应的逻辑电路，为粗集理论在数字电路中的应用提供有力工具。     

基于粗集理论的缺省规则挖掘模型

提出了一种基于粗集的缺省规则挖掘模型 ,以利于在信息不完备情况下进行推理和决策 .该模型从已知决策系统出发 ,建立了处于不同简化层次上的一系列子系统 ,并将其作为简约格中的节点 ,然后推导出每个节点的规则集 .在应用模型进行推理和决策分析时 ,用给定对象的信息与模型中相应节点的规则进行匹配 ,然后按照某种评判准则得出结论 .这种模型可以很方便地根据给定的信息 ,从最符合的子系统中获得尽可能好的结论     

基于粗集方法的课堂教学质量评价子系统研究初探

研究一个基于粗集方法的能以人类专家水平完成教学质量评价任务的智能计算机系统的建立。首先讨论了基于粗集方法的教学质量评价系统的框架,然后提出了基于粗集方法的课堂教学质量评价子系统的具体实现。     

基于粗集理论的一种相容决策表的学习算法

基于粗集理论,针对相容系统规则,提出一种新的相容系统决策表归纳学习算法,并通过实际例子说明该算法的有效性和可信度,与以往的相容决策表的归纳学习算法相比较,这种算法比较简单,而且能够全面地获取规则且没有冗余。给出了具有较高可信度的规则挖掘过程。     

基于粗集理论的数据离散化技术研究

信息系统连续型属性值的离散化对决策规则或决策树的学习具有非常重要的意义。它能够提高系统对样本的聚类能力，增强系统抗数据噪音的能力，减少机器学习算法的时间和空间开销，提高其学习精度。粗集是有效的数据离散化工具。对基于粗集理论的数据离散化方法进行了深入研究，分析其特征，评述其研究进展，并通过仿真实验研究了几种典型的启发式离散化算法的性能。其结果对发展新的离散化技术或为特定应用选择合适算法都有参考价值。     

基于粗糙集理论的内燃机故障诊断专家系统

在故障诊断专家系统的基础上,引入粗糙集理论,并以信息系统属性值表为主要工具,专家系统中的规则进行约简并剔除不必要的属性,揭示了故障诊断信息中内的冗余性,降低了故障诊断专家系统构成的复杂性,并建立了简化后的决策规则。     

Application of Rough Set Theory in Fault Diagnostic Rules Acquisition

Rough set theory is a new mathematical tool to deal with vagneness and uncertainty. But original rough sets theory only generates deterministic rules and deals with data sets in which there is no noise. The variable precision rough set model （VPRSM） is presented to handle uncertain and noisy information. A method based on VPRSM is proposed to apply to fault diagnosis feature extraction and rules acquisition for industrial applications. An example for fault diagnosis of rotary machinery is given to show that the method is very effective.     

基于粗糙集理论的电力系统故障诊断

鉴于粗糙集理论具有在处理不精确问题时,不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息的特点,运用粗糙集方法把保护和断路器的信号作为对故障分类的条件属性集,并考虑了各种可能发生的故障情况,以此建立决策表。然后实现决策表的自动化简和约简。搜索决策表的约简形式,区分关键信号和非关键信号,从故障样本集中导出诊断规则,从而达到在不完备信息下快速准确地进行故障诊断的目的;揭示了这种方法的有效性。     

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.     

粗糙集理论在内燃机故障诊断专家系统中的应用

在故障诊断专家系统的基础上，引入粗糙集理论，并以信息系统属性值表为主要工具，对专家系统中的规则进行约简并剔除不必要的属性，揭示了故障诊断信号中内在的冗余性，降低了故障诊断专家系统构成的复杂性，并建立了简化后的决策规则。     

处理钻井事故的专家系统

介绍了所研制的处理钻井事故的专家系统,经过井场事故实例检验表明,正确识别率与正确处理率较高。在现场使用一段时间之后,又进行了修改与完善,增加实时监测功能后,它将成为处理现场事故的有力工具。     

基于粗糙集理论的人工神经网络故障诊断系统

在故障诊断神经网络模型的基础上,以粗糙集理论中的信息系统属性值表为主要工具,将复杂的神经网络分层的简并剔除其中不必要的属性,克服了网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点,取得了减少分类过程中的模式匹配搜索量的良好效果,并给出基于粗糙集理论的分层发掘神经网络模型结构及算法,结果表明该系统对工程应用具有一定的参考价值。     

粗糙集理论在电子邮件过滤系统中的应用研究

粗糙集理论是一种适用于不完整和不确定系统的知识发现的新型数学工具,而电子邮件过滤是网络信息安全研究的热点。本文利用粗糙集理论针对电子邮件过滤技术进行了研究。实验证明,该方法是有效的。     

粗糙集与故障树理论的组合故障诊断

故障知识的获取以及故障树结构的确定一直是亟待解决的瓶颈问题.将粗糙集理论引入到故障树的故障诊断中,利用粗糙集对实例测得的故障信息进行知识约减和知识获取,寻找系统各个故障源信号之间的逻辑关系,并通过这些逻辑关系构造基于知识的故障树模型.故障实例分析表明,将粗糙集理论与故障树有机结合在一起进行故障诊断能有效地压缩故障特征空间,实现快速、准确的故障推理.     

基于粗糙集和证据理论的决策规则提取

提出一种基于粗糙集和证据理论的两阶段决策规则提取算法, 该算法首先利用粗糙集中属性缩减的思想, 找出每条规则中的重要条件属性集合, 然后再基于证据理论中证据结合的思想进一步去掉重要条件属性集中的冗余条件属性, 从而得到最终的决策规则. 所给算法简化了属性集的约简, 对高维数据也是可行的. 实验结果表明, 利用该算法能够挖掘出高质量的决策规则.