基于PCA和Rough Set在股票分类中的研究

为了提高股票分类的精确度,降低分类的复杂度,结合主成分分析和粗糙集理论对股票数据进行了处理.首先对股票数据进行预处理,然后利用主成分分析降低数据的维数,再利用粗糙集理论对降维后数据进行离散化和约简,并最终得到分类精度和分类规则.试验表明:算法取得了较好的分类精度和较少的分类规则数目,具有一定的可行性.     

影响中学物理实验成绩因素的粗糙集理论分析

粗糙集理论是一种新的用于处理不确定性和模糊性的数学工具,能在保留主要信息的前提下,从大量复杂的数据中发现隐含的、潜在的规律.通过运用粗糙集理论对中学生物理实验中的综合能力数据进行分析,得到了影响物理实验成绩的关键性因素,所得结果可为物理实验教学提供理论参考.     

基于模糊相似矩阵的分类方法

粗糙集理论是一种处理不确定性问题的有力工具，它假定知识是一种对对象进行分类的能力，分类是推理、学习与决策中的关键问题，传统粗糙集所基于的是不分明关系，这往往使得分类过细，因而笔者探讨一种基于模糊相似矩阵的分类方式，把传统的等价关系弱化为模糊等价关系，从而可得到更具表达力的粗糙集模型。     

基于粗糙集下近似理论的支持向量机分类方法

传统的粗糙集理论不能处理连续属性,而且得到的分类规则大多比较复杂.支持向量机理论能够得到简洁的分类规则,也能处理连续属性,但仅适用与小样本,对大样本数据集有一定的局限性.文章首先提出了针对连续属性的粗糙集下近似理论,使粗糙集理论能够应用到连续属性.基于上述理论以及支持向量机分类方法仅与支持向量有关的特性.提出了一种先由粗糙集进行预处理的支持向量机分类方法.实验表明,该方法在缩短训练时间的基础上,保留了支持向量机方法所需分类信息,提高了分类精度,克服了SVM算法的应用瓶颈.     

粗糙集理论在异步电动机故障诊断中的应用

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定性知识的较新的数学工具,将粗糙集理论引入到异步电动机故障诊断中,对电机的运行状态决策表进行属性约简,有效提取重要属性,降低决策表的冗余性.分析表明,粗糙集理论应用于交流异步电动机故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则.     

不确定性推理在文本分类上的应用研究

在文本分类中k-NN分类方法简洁而有效,但在多类分类问题中,由于类的重叠和属性的不足导致训练文本和类边界出现不确定性,而传统k-NN分类方法无法处理这种不确定性.该文借助于几种经典的不确定性推理方法:DS证据理论、模糊集理论、模糊-粗糙集理论,来改进传统k-NN文本分类方法,实验表明基于不确定性推理的方法能够提高文本分类的精度和召回率.     

基于模糊邻域粗糙集的信息系统不确定性度量方法

邻域粗糙集和模糊粗糙集是粗糙集理论中处理数值型数据的两种重要模型.在数值型信息系统中融合两者在不确定性度量方面的优越性,首先引入了模糊邻域粗糙集模型,并在该模型上定义了模糊邻域粗糙度的概念.模糊邻域粗糙度是通过粗糙集的边界域来度量信息系统的不确定性,为了达到更为全面的度量效果,在模糊邻域粗糙集模型中定义了模糊邻域粒结构,并基于该粒结构提出了模糊邻域粒度的概念,模糊邻域粒度是对信息系统分类能力的一种度量.最后,通过将两种度量方法进行结合,提出了一种基于模糊邻域粗糙集的混合不确定性度量方法,并从理论上证明其有效性.实验结果表明,所提出的混合度量方法综合了两种单独度量方法的优点,在数值型信息系统中具有更好的度量效果,因此所提出的不确定性度量方法更具有一定的优越性.     

大学生学习效果影响因素的粗糙集分析

粗糙集理论是一种新的用于处理不确定性和模糊性知识的数学工具,它适合于从大量复杂的数据中发现隐含的、潜在有用的规律。研究了一种基于粗糙集理论的学习效果评价方法,通过运用该理论对采集到的大学生学习过程中的大量数据进行分析,对数据进行属性约简,从中得到影响学习效果的关键因素以及各因素间关系的决策规则,提出了一种基于评价学习效果的方法。通过实例,证明该方法是有效的。     

粗糙集理论中基于距离的异常检测

针对现实世界中的不确定与不完整数据,根据粗糙集理论的框架提出了一种基于距离的异常检测方法.由于粗糙集理论是处理不确定性与不完整性的一种有效工具,因此该方法可以从不确定与不完整的数据中高效地检测出异常.另外,定义了2种特定的距离度量,用来计算2个对象之间的距离.最后,对粗糙集理论中基于距离的异常检测算法也进行了讨论.     

粗糙集理论在异步电动村故障诊断中的应用

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定性知识的较新的数学工具,将粗糙集理论引入到异步电动机故障诊断中,对电机的运行状态决策表进行属性约简,有效提取重要属性,降低决策表的冗余性。分析表明,粗糙集理论应用于交流异步电动机故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则。     

粗集模型的特征函数表示

粗糙集理论是处理不确定知识的一种工具,已在人工智能与知识发现、模式识别与分类、数据挖掘与故障检测等方面得到了较好应用。由于粗糙集在理论和应用两个方面的迅速发展,粗集模型得到拓广。本文研究粗集模型的特征函数表示形式,这种表示形式具有一般性,可以统一各种推广模型。粗集理论的核心是一对非数值型算子,即上下近似算子。粗集理论中的上下近似算子与证据理论中的一对数值算子——似然函数和信任函数有密切关系,为此作者研究了粗糙集与证据理论的关系。     

基于非凸区域下近似的图像边缘修补算法

将粗糙集中的上、下近似理论应用到解决遥感油库图像的边缘残缺问题中,即通过引入凸集、最大肯定凸子集,给出了基于非凸区域下近似的图像边缘修补方法,最后通过实验验证了该方法的有效性.     

一种适用于模式分类的模糊粗隶属函数神经网络

在设计模式分类器时,由于很难甚至不可能获得实现精确分类的所有必要的本质特征属性,使得在进行分类时出现模糊不确定性和粗糙不确定性并存的情况.基于模糊粗糙集理论,本文构建了一种模糊粗隶属函数神经网络FRMFN.该网络融合了模糊信息和粗糙信息的处理能力,在对加拿大Norman Wells地区的红外波段合成图像进行分类的测试中,显示FRMFN网络具有比相应RBF网络更好的分类精度,同时保留了RBF网络学习速度快的优点.     

边界条件熵的属性约简及在定性仿真中的应用

从Pawlak拓扑的角度,给出了一种知识边界粗糙熵和边界条件熵的新定义,并反映出集合的不确定性可以通过边界域来描述的思想,证明了边界条件熵随着信息粒度的变小而单调减少的重要结论.弹簧定性仿真实例,结合定性推理技术,以边界条件熵为基础构造属性约简的启发式算法,消去定性描述中的冗余,获得了弹簧系统定性微分方程式.实验结果表明,粗集理论在定性推理与定性仿真技术中的重要应用价值,基于边界条件熵的属性约简是有效的.     

基于粗集的遥感影像决策树分类新方法

土地利用信息是进行土地规划和管理的重要数据,有着重要的经济价值.采用计算机仿真技术对遥感影像进行自动分类是一种获取土地利用数据十分有效的手段.然而遥感影像的不确定、不一致现象易导致过度拟合,增加了分类难度.提出了一种新的基于粗集的决策树用于遥感影像分类.经试验表明该分类方法较CART树、ID3树等算法在分类精度、防止过度拟合方面均有所提高.     

采用改进YOLOv3的高分辨率遥感图像目标检测

由于高分辨率遥感图像存在目标排列密集、尺寸差别大等情况,传统算法难以准确地对其进行目标检测。在YOLOv3算法的基础上,提出一种改进的高分辨率遥感图像目标检测算法(remote sensing-YOLO,RS-YOLO)。利用K-means聚类算法对数据集进行聚类,重新设计适合遥感图像的先验框; 引入高斯模型计算预测框的不确定度,以提高网络对预测框坐标的准确度; 使用弱化的非极大值抑制算法(soft non-aximum suppression,Soft-NMS)对预测框进行处理,增强算法对密集排列目标的检测能力。实验结果表明,改进后的算法能够对高分辨率遥感图像进行有效的目标检测,以NWPU VHR-10数据集为例,RS-YOLO的平均检测精度达到了87.97%。     

基于 CatBoost 算法的面向对象土地利用分类

为实现较高层次的遥感影像分类及有效去除高维特征的信息冗余,以 Sentinel-2 遥感影像为数据源,应 用 CatBoost 算法对龙江县进行了面向对象的土地利用分类。利用 CatBoost 算法对全部特征集进行降维,分别使 用 CatBoost、ＲF(Ｒandom Forest)和 AdaBoost 算法进行土地利用分类并对分类结果进行对比。研究结果表明, CatBoost、ＲF 和 AdaBoost 算法的 Kappa 系数均在 0． 77 以上,且 CatBoost 算法的 Kappa 系数高达 0． 911 4。因此 CatBoost分类法是土地利用分类的有效方法,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。     

基于熵和变精度粗糙集的规则不确定性量度

由已知数据中产生的粗糙决策规则往往具有不确定性 ,需要适当的不确定性量度。借鉴变精度粗糙集理论的思想 ,采用基于信息熵的方法构造了两个新的粗糙决策规则不确定性量度函数。它们不仅可以兼顾由划分的粒度引起的规则不确定性的两个方面 ,即不一致性和随机性 ,还考虑了数据中的噪声对规则一致性的影响。因此 ,它们对一类“几乎一致性规则”具有一定的保护作用。通过举例分析 ,说明它们更适于评价从有噪声数据中提取的粗糙决策规则。     

粗糙图与它的结构

将粗糙集理论和传统图论相结合，给出基于粗糙集思想的传统图的等价定义及粗糙图的定义，并进一步给出了粗糙图的矩阵表示及粗糙图的粗糙性分析．粗糙图推广了传统的图论结果，是可用于不确定性问题研究的图，它是分析系统粗特征的有效新工具．