基于全相容性粒度的粗糙集模型

基于不完备信息系统下的容错关系粗糙集模型与完备信息系统下的粗糙集模型相比更能满足现实生活的需要,因此在实际工作中得到了广泛的应用,但其中存在的一个问题,即容错类中的元素并非两两存在相容关系,而只是都与其容错类的生成元素存在相容关系.本文首先重新定义了不完备信息系统下的相容关系,进而提出了最大全相容类的概念,从而保证了相容模块中的元素两两相容.在此基础上,定义了4种不同的知识表达系统,不仅对这4种不同的知识表达系统所构成的覆盖进行了比较,而且在不同的知识表达系统下对于粗糙集的近似精度,知识的粗糙熵以及粗糙集的粗糙熵进行了深入分析.     

作战智能体模型研究

战争是典型的复杂自适应系统，基于Agent的仿真是分析复杂系统的一种新方法。介绍了Agent、多Agent系统以及基于Agent的仿真的基本概念。以作战仿真为背景，介绍了作战智能体的模型设计，讨论了基于智能体的仿真方法的特点，最后对将来的研究工作进行了展望。     

多Agent系统研究综述

论述了Agent及MAS的有关理论、方法和技术,主要介绍了MAS的特征、体系结构、类型以及协商、规划、学习的基本理论和研究现状.还对MAS的技术实现工具和研究应用领域进行了简单的介绍.     

基于多Agent 系统的分布式知识管理研究

根据第二代知识管理的思想,以及现在企业、组织的分散式管理特点,提出一种基于多Agent系统的分布式知识管理模型.以企业知识管理为范例,该模型利用Ontology为每个企业,或者企业内各部门构建各自知识库.为了实现各个异构Ontology知识库之间的知识共享和交换,模型采用多Agent系统进行各个企业或企业内部各部门之间的知识管理.系统包含Ontology知识库的构建、知识库之间的知识检索、知识交换和共享,以及Ontology协商和映射等功能模块.实践表明该模型能有效地在异构环境下实现分布式企业之间的知识管理,而且该分布式模型具有快速开发,易于维护的优点.     

基于多智能体技术的智能大厦信息管理

分析了建立智能大厦信息管理系统的最新要求 ,提出了采用多智能体技术建立智能大厦的综合集成管理体系。针对智能大厦信息管理系统的特点 ,建立了智能大厦多智能体系统 ,给出了系统构成、系统结构及建立该系统所面临的关键技术 ,阐述了建立该系统所面临的任务。进一步地提出了采用多种智能体的解决方法 ,即采用人机智能体 ,移动智能体 ,异质智能体和信息智能体技术 ,为智能大厦的智能化和集成化提供新的途径。     

基于多Agent的智能决策生成系统研究

分析了战略决策模拟系统中引入智能决策生成系统的必要性，介绍了多Agent理论，提出了基于多Agent的智能决策生成系统的框架结构，给出了系统工作流程、Agent结构和实现技术，最后总结了采用多Agent技术实现智能决策生成系统的主要优点。     

基于多Agent的地面作战建模仿真研究

计算机作战仿真是军事人员的“作战实验室”。然而,作战系统是一个复杂的非线性动态系统,对其进行建模困难,Agent和多Agent技术为计算机作战仿真提供了新的建模仿真方法。本文首先分析了作战系统的特点和传统的数学建模的不足,其次介绍了有关Agent、多agent系统和多Agent系统仿真的概念,并分析了基于多Agent的建模与传统的数学建模的区别,最后,分析了一个基于Agent建模与仿真技术的陆军地面作战仿真系统。     

基于粗糙集的知识理论及其应用

粗糙集理论是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,它能有效地分析不精确、不一致、不完整等各种不完备信息.本文给出了基于粗糙集的知识理论,该理论不需要预先给定某些特征或属性的数值,可从现有的数据出发进行知识的简化和相对简化、范畴的简化和相对简化方法,为处理不完备信息提供了一种更符合人类认知的知识理论.此外,文中还提出了该理论的应用方法及步骤,列举了一个在配镜决策方面的实际应用例子.     

基于多Agent的模型系统研究

利用多Agent理论和技术建立运行于网络环境中的模型系统。这种基于多Agent的模型系统由多个分布于网络上的软件Agent组成,它打破了传统模型系统以模型库为核心的基本框架,为研究开发处理复杂问题的支持系统和综合集成研讨厅提供了新的模型系统建立方法。     

基于MAS的协同仿真技术研究

将基于Agent的建模与仿真技术引入到HLA仿真系统中,提出了一种具有Agent体系结构的HLA联邦成员开发方法,设计了联邦成员的基本单元-仿真应用和仿真管理Agent作为仿真对象和HLA/RTI之间的中间件,构建了具有Agent对象仿真功能和RTI管理功能的联邦成员,研究了基于MAS的UAV协同编队系统的仿真技术,为进一步开发UAV编队协同作战应用仿真系统提供了技术框架。基于MAS体系结构的协同仿真技术有助于提高联邦成员的可重用性、互操作性以及仿真对象模型的智能性,为复杂系统的仿真实验平台开发提供了有效的技术手段。     

基于变精度粗糙集理论的知识约简方法

基于变精度粗糙集理论与包含度理论,引入了不协调目标信息系统的上、下分布约简的概念,并讨论了它们之间的关系.上(下)分布约简是保持每个决策类的上(下)近似不变的最小属性集,由约简系统产生的命题规则与由原系统产生的命题规则是相容的,即约简不会改变由对象所产生的规则的决策结果.通过对这两种知识约简的等价刻画,得到了上、下分布知识约简的判定定理和可辨识属性矩阵,从而提供了不协调目标信息系统知识约简的新方法.     

基于Rough集的空间属性数据挖掘的研究与实践

介绍了地理信息系统（GIS）的概念，深入研究了空间数据库的特性，探讨了Rough集理论，分析了Rough集合和空间数据的关系，讨论了差别矩阵的概念和算法，应用信息熵和模糊数学模型，给出了空间数据库属性数据的数据约减和数据挖掘算法，最后分析了一个应用事例，从而验证了算法的可行性。     

基于集对势的扩充粗糙集模型

针对已有扩充粗糙集模型处理不完备信息系统的局限性,在已有扩充模型的基础上,基于集对分析理论中集对势的概念定义了一种新的对象之间的分类关系,称为集对势容差关系,并由此给出一种新的粗糙集扩充模型.从局部角度,分析说明该模型的分类性能优于已有方法.同时选用UCI数据库中的数据集进行测试,通过实验表明该模型的整体分类性能也优于已有方法.因此更加适合大型不完备信息系统的处理.     

基于Rough集理论的同类人员综合评判模型及其简化

基于 Rough集理论 ,通过建立同类人员评判模型 ,利用此模型及其简化模型的算法 ,探索以可达到高效率评判各类人员中同类人员为目的的技术和方法 ,并以实例加以说明.     

基于粗糙集-神经网络的矿井通风系统可靠性评价仿真研究

通过对矿井通风系统可靠性运行状态的跟踪统计和分析,首先建立了一套适合于矿井通风系统可靠性评价指标体系;然后利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,以粗糙集作为前置处理系统优化指标结构,构建了基于粗糙集神经网络的通风系统可靠性评价仿真模型,并依此模型进行了实例验证.结果表明,该模型的仿真结论与基于ANN的结论完全吻合,训练效率提高了数百倍.     

结合粗集理论的动态属性约简研究

针对动态建立数据库的需要和粗集约简存在的问题 ,在粗集理论的基础上提出了一种动态约简算法 .在数据库变化时 ,该算法不象静态粗集约简方法需重新寻找属性约简 ,而是利用新增的对象对原有的约简关系进行修正 ,大大节省了计算量 ,提高了搜索效率 ;同时在算法中还引入了信息熵准则以克服粗集约简准则对数据噪声的敏感性和不能表达属性间概率因果关系的缺点 .通过一个病因诊断问题的实例表明 ,该算法利用较小的信息表就找到了与静态粗集约简一致的属性约简集 ,并按照因果关系的大小 (不确定性大小 )对结果集合作了排序 ,同时计算量分析表明该算法比静态粗集约简极大地节省了计算量 ,提高了搜索效率 .     

粗糙集理论在我国税收预测中的应用

基于粗糙集理论给出了对象与规则可信度的概念,提出了一种经济系统中相关关系预测法.利用信息熵的概念,评价因素的重要程度和约简因素,由此提取基本相关规则.在对象与规则之间的可信度基础上,建立了预测模型.与传统的回归预测法比较,这个方法不需要进行相关性判断、模型识别和检验,它直接从数据出发,在不损失信息的条件下约简冗余因素,寻找经济指标与影响因素之间的相关关系,能同时处理定性、定量因素以及不确定因素.税收预测模型算例说明了本文方法的有效性.     

基于Rough集理论和神经网络的武器系统参数费用模型

建立武器参数费用模型 ,首先要挑选特征参数 ,这里采用知识约简方法选择武器的特征参数 ;利用神经网络理论建立了参数费用模型 ,武器系统的费用与武器特征参数的关系可通过神经网络的阈值和权值得到体现 .通过实例对神经网络法与线性回归法所得的结果进行了比较 ,结果表明 ,神经网络法比线性回归法精确.     

一种基于粗糙集聚类的数据约简算法

针对企业资源优化问题，首先采用了聚类分析的方法对原始数据进行约简，并且去除可疑信息，从而使得数据具有一致性，然后应用粗糙集理论将数据进行定性化分析和约简。通过系统聚类和粗糙集两种方法进行数据约简，使数据得到横向和纵向两个方向上的约简。算法应用于企业资源配置优化处理，取得了良好的效益。     

基于模糊粗糙集的多属性网上拍卖决策

电子商务的发展给了拍卖以勃勃生机,网上拍卖迅速成为一种非常活跃的商务模式。目前网上拍卖绝大多数只有一个价格属性。本文提出一种新的拍卖模型——多属性网上拍卖,其最核心的问题是如何决定胜出者,提出了一种模糊粗糙集的方法解决多属性决策问题。