水库水电站非汛期优化调度系统应用研究

【目的】为实现水库水电站非汛期的合理优化调度，满足水库运行智能化调度功能需求。【方法】构建了水库水电站优化调度模型，并开发形成了具有优化调度功能的陆浑水库水电站优化调度系统。【结果】研究结果表明：优化调度系统可以实现水库水电站非汛期标准工况调度、期初和期末水位变化工况调度、来水及用水变化工况调度等工况的仿真模拟，从而可以制定相应的调度方案。【结论】研究成果可为类似水库水电站的非汛期优化调度提供合理的参考，指导水库水电站的调度运行。     

浅析水库优化调度的研究进展与展望

水库调度是对水资源系统的合理利用有着重大影响,水库优化调度是根据水库所承担的水利水电任务,凭借水库自身的调蓄能力,在保证大坝安全和下游防洪安全的前提下,对水库的入库水量过程进行合理的调节,实现多发电、提高综合利用效益的一种水库运用控制技术。本文通过分析我国水库优化的研究进展,了解我国水库优化的现状,并展望我国在水库优化方面未来。     

基于粗集理论不完备数据的改进算法

由于经典的粗糙集理论不能处理原始数据中的遗漏信息,需要对这些数据进行补齐才能用于知识获取.因此数据预处理在粗糙集理论应用中非常重要的一环,其结果将直接影响到粗糙集理论应用的效率、准确度.所以有关基于粗集理论的数据挖掘中数据预处理的方法研究具有非常重要的意义.本文分析了当前主要数据补齐算法的特点和不足,并针对已有的基于粗糙集理论的不完备系统补齐算法ROUSTIDA的缺陷,提出了改进的数据补齐算法,使更多的缺损数据得到填补,尽量避免可能导致的决策规则矛盾问题.     

基于相似关系的不完备模糊决策信息系统知识约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统及其粗糙集模型的基础上,提出了不完备模糊决策信息系统的概念,并基于相似关系及其粗糙集模型,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型.该模型是不完备信息系统,完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广.还给出了该系统的知识约简及其算法.     

解决作业车间调度问题的改进蚁群优化算法

针对作业车间调度问题,提出一种改进的蚁群优化算法.首先设计禁忌表以产生活动调度,然后对传统的蚁群优化算法进行简化,并提出一种新型优先规则作为启发式信息.为增强算法的收敛性和提高求解质量,引入基于作业车间调度问题邻域结构的局部搜索.实验表明该文算法有效.     

基于粗糙集理论文本分类规则的优化方法

文本分类规则的提取和优化是衡量文本分类系统适应性能和分类能力的主要指标．在基于粗糙集和模糊聚类理论的文本分类系统中,结合粗集理论及不完备信息系统理论,提出了分类规则的提取和优化方法,通过实验和分析,产生用户满意的约简规则,从而能够快捷迅速地指导新文本的分类,提高系统的适应性能和分类能力．     

一种基于差分进化的批量流水线调度算法

提出了一种解决批量流水线调度问题的差分进化算法.该算法采用基于浮点的编码方式,通过最大位置值规则将浮点数矢量转换为工件的调度序列.为了提高调度算法的优化性能,利用最优目标个体的重组产生变异个体,并通过变异个体与目标个体的交叉产生试验个体.仿真试验表明了所得算法的可行性和有效性.     

序决策信息系统的极小决策规则获取

定义初等极小对象集获取序决策信息系统的初等极小决策规则,而后通过构造区分函数及属性约简优化初等极小决策规则,最后,利用向量来定义决策规则,通过向量运算来获取极小决策规则。     

逻辑函数的粗糙集表达及最小化方法

提出了基于粗糙集理论对逻辑函数进行知识表达的方法,给出了运用粗糙集进行组合逻辑化简的优化算法.为保证化简前后逻辑上的等价性,用化简前的逻辑矩阵中的on-set项是否被化简后的off-set项的补完全覆盖的方法进行检验,结果表明化简前后是等价的.算法通过了对20变量以下的组合逻辑函数标准的Benchmark例题和部分组合逻辑函数典型实例验证,保证了优化结果正确性和有效性.     

运用C4.5算法优化入侵检测系统的研究

研究了以决策树结构取代原有入侵检测系统采用的链表结构,在于改进入侵规则的存储和模式匹配,提高检测速度.用C4.5算法为决策树每个规则集节点动态选择最显著的特征,进行并行测试,实现性能优化.为了减少冗余比较和无效匹配,运用了一种基于C4.5决策树裁剪算法,以规则信息量作为判断标准.研究结果表明,此方法可以提高最终模型的预测精度,并能克服噪音数据,有效地提高了模式匹配速度和规则的访问速度.     

不完备信息系统可变粗糙集模型与性质

不完备信息系统粗糙集拓展模型是近几年来粗糙集理论研究的重要内容.该文以基于相容关系、非对称相似关系及限制容差关系的粗糙集模型为特例,提出了基于一般二元关系的可变粗糙集模型,它是基于各种具体的二元关系(如相容关系、非对称相似关系、限制容差关系、量化容差关系等)粗糙集模型的推广,也是不完备信息系统变精度粗糙集模型的一般情形.文中还进一步研究了不完备信息系统可变粗糙集模型的性质.     

水电站入库流量的灰色自记忆预测方法研究

运用灰色系统理论与数据序列自记忆性原理相结合的方法,提出了数据序列预测的灰色自记忆模型,并应用于年径流量及汛期来水预测.山西沁河曹河水电站年径流及汛期径流预测的实例表明,该模型能处理非平稳数据序列并反映动态数据序列的极值趋势,可提高预测精度.     

基于相似关系的变精度粗糙集的数据约简

基于最大相似类的变精度粗糙集模型．此模型把变精度粗糙集的基础由等价关系拓展到条件更弱的相似关系,更好地利用数据间的相关信息,扩大了粗糙集理论的应用范围．讨论了相似变精度粗糙集的性质与属性约简,举例说明了相似的变精度粗糙集在大学生体质检测数据约简中的应用．     

代价敏感粗糙集研究综述

本文对代价敏感粗糙集（cost-sensitive rough set,CS-RS）理论的内容及发展状况进行了回顾,对其研究方向和发展趋势进行了分析和展望．首先介绍了代价敏感学习产生的缘由、数据挖掘过程中常见代价的分类及代价敏感粗糙集的基本概念;其次从数据模型、计算模型、问题及算法四个层次上对当前的研究状况进行了总结,建立了代价敏感粗糙集理论体系示意图;最后指出测试代价敏感粗糙集的发展趋势和需要重点关注的问题．     

基于聚类和粗糙集的智能邮件过滤系统研究

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相客知识的数学工具，随着Internet的发展，以及电子邮件的广泛应用，将有大量的邮件以待阅读和处理，介绍了一种基于聚类和粗糙集对邮件进行过滤的系统，实战证明，这是一种可行有效的过滤方法。     

基于粗集的连续属性离散化方法

由于经典的粗糙集理论不能处理原始数据资料中，含有连续属性的数据，需要对这些数据进行连续属性离散化才能用于知识获取，因此数据预处理是粗糙集理论应用中非常重要的一环，其结果将直接影响到粗糙集理论应用的效率，准确度．所以有关基于粗集理论的数据挖掘中数据预处理的方法研究具有非常重要的意义。本文对目前主要的离散化算法进行分析和评价，以中值序列分割点集为基础，提出了一种连续、离散混合离散化改进算法，保证划分后决策表一致性，获得合理的划分点．     

覆盖广义粗糙集与信任函数

本文在覆盖广义粗糙集最简覆盖的基础上,应用等域关系,将覆盖广义粗糙集转化为Pawlak经典的粗糙集,使得经典粗糙集理论的应用范围得到了一定的扩充,并用例子说明该转化方法提高了一个集合的近似程度.最后讨论了覆盖广义粗糙集与证据理论之间的关系.     

基于粗集的决策规则生成算法应用研究

在粗集理论的基本概念及知识表达系统定义的基础上,利用粗集方法进行决策分析,并以粗集理论在成绩决策中的应用为例,给出了基于粗集的决策规则生成算法.