广义多尺度决策系统的局部最优粒度选择

在实际应用中,人们常常选择比较合适的粒度层次来解决相应的问题。在经典的多尺度决策系统和粒度层次构造过程中,属性取值常由人工选择某些固定粒度层次。本文针对广义多尺度决策系统,由属性取值的尺度组合来构造粒度层次,进而研究局部最优粒度的选择问题。首先,介绍了广义多尺度决策系统的概念。然后,在协调的广义多尺度决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并给出了基于属性组合的最优粒度与局部最优粒度的选择算法。最后,在不协调的广义多尺度决策系统中引入了广义决策,定义了广义决策最优粒度和广义决策局部最优粒度,并给出了基于广义决策最优粒度与广义决策局部最优粒度选择算法。     

基于多粒度理论的不完备决策规则获取

将多粒度理论引入不完备决策系统中,针对其不完备性,结合非对称相似关系提出基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型,并讨论该模型的性质。随后重点讨论基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型中属性约简和决策规则获取的问题,将多粒度理论和近似分布约简相结合,提出了不完备多粒度近似分布约简,获得所有的最简确定决策规则和最简可能决策规则。最后通过实例分析,发现使用多粒度近似分布约简与规则获取方法比原有的单粒度近似分布约简与决策获取方法更合理有效。     

多粒度语言评价信息的动态多属性决策方法

针对多粒度语言评价信息的动态多属性决策问题,基于语义的模糊化函数将不同粒度的语言评价信息映射为同一区间上的三角模糊数,并给出模糊有序加权几何平均算子。通过该算子对各时段属性信息进行横向和纵向集结,从而得到方案的排序。最后经过实例分析,说明该方法的有效性和可行性。     

多粒度直觉二元语义的多准则群决策方法

定义了直觉语言集、直觉语言数和直觉二元语义,以及直觉二元语义的Hammang距离。针对语言评价集有多个粒度、准则值为直觉语言数的问题．提出了一种多准则决策方法。该方法通过新的转化函数实现多粒度语言评价集的一致化,进而得到每个评价矩阵中各方案的相对理想解的隶属度．最后计算各方案相对理想解的综合隶属度。通过比较隶属度的大小得到方案集的一个排序。实例表明该方法的有效性和可行性。     

基于不同粒度语言评价且属性权重未知的群决策方法

文章研究多粒度语言评价集及属性权重信息完全未知的群体决策问题,介绍了语言评价集及不同粒度语言决策矩阵的一致化方法;引入标准差和平均差极大化方法确定不同决策者的未知属性权重信息,通过混合算子HA对群体信息进行集结,得到最终评价值。该方法可以切实解决实际中存在的问题,简单易行,文中用一个实例对方法的适用性和有效性进行了说明。     

基于合理粒度的局部邻域决策粗糙计算方法

信息粒度和近似方法是粗糙集理论进行数据描述的两个关键.现实中数据分布情况复杂多变,现有的模型缺乏对不同数据区域进行区分的能力,且易受到异常数据的干扰,导致最终分类决策的失误.为此提出基于合理粒度的局部邻域决策粗糙集模型.首先,根据邻域中对象的个数和类别识别一些极端情况(例如离群点和标签噪声点),分别给出不同分布情况下数...     

基于决策属性粒度树提取决策规则

粒计算通过粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效地解决问题.利用属性粒度树,将粒计算与决策形式背景的规则提取理论相结合.首先将决策属性进行粒化,给出多粒度决策形式背景的定义;其次研究了粒化前后决策形式背景协调性的关系;最后在假设粒化前后决策形式背景协调的前提下,研究了粒化前后决策规则之间的关系.     

多粒度粗糙集模型

把Pawlak粗糙集模型从经典的单粒度粗糙集模型扩展到多粒度粗糙集模型,用论域上的多个等价关系定义了集合的近似.研究了多粒度粗糙集模型的一些数学性质,定理表明Pawlak粗糙集的许多性质是多粒度粗糙集的特殊情况,并且使用多粒度定义的近似度量优于单粒度定义的度量,该度量更适合描述概念的精度并利于解决用户需求的问题.     

基于证据理论的多粒度决策背景最优粒度选取方法

多粒度形式概念分析是数据挖掘与知识发现的重要工具。本文研究了覆盖多粒度下多粒度决策背景最优属性粒度组合选取方法。首先,基于覆盖属性粒化方法定义多粒度形式背景和多粒度决策形式背景,并且定义多粒度形式背景中的粗糙近似和信任结构。其次,基于粒协调性研究粒协调多粒度决策背景的最优属性粒度组合选取方法,并且证明最优属性粒度组合可以由证据理论中的信任函数刻画。最后,基于粗糙集理论和证据理论统一给出粒协调多粒度决策背景的最优属性粒度组合选取方法。     

具有多粒度语言评价信息的价值工程决策方法

考虑到消费者的"非专家决策"特性,将价值工程理论引入消费者决策系统,针对消费者给出的语言评价信息不完全一致的情况,运用多粒度语言转换函数,结合基于满意度的二元语义加权算术平均算法(T-WAA-S),对价值工程理论中功能系数的求解方法进行了改进和拓展.改进后的价值工程理论及其功能系数求解方法应用于产品设计决策案例,结果表明该方法能有效地提高价值工程理论在实践应用中的灵活性和实用性.     

一种基于角色的访问控制系统方案

首先将角色概念引入到访问控制技术中,此方法与传统的访问控制技术相比具有面向实际应用的优点,尤其适合作为大型商务系统和组织管理系统中的安全访问控制机制,然后详细分析了基于角色访问控制的基本需求,提出了一种基于角色的访问控制系统方案,实现了系统开发过程中的职责分离,取得了较好的效果.     

面向对象编程系统中的访问控制

给出了一种用于保护面向对象编程系统的资源模块的访问控制机制。该机制综合了权力表和访问控制表两种访问控制机制,可在过程调用级实施最小特权原则,并保证系统的外部一致性。     

基于面向对象的智能决策支持系统方法研究

借助面向对象方法,给出一种智能决策支持系统的设计方法．     

消防 MIS 面向对象分析

以面向对象的系统分析方法（ＯＯＡ）对消防ＭＩＳ进行了系统分析．分析共分６步：问题陈述,对象认定,结构认定,属性认定,操作和消息关联认定,数据库关系表认定．该系统具有易扩充、易维护等特点．     

基于知识服务的信息系统访问控制机制研究

对访问控制机制进行了分析,探讨了基于知识服务信息系统的RBAC模型,并进行了基于知识服务的信息系统的RBAC模型构建。     

数据访问技术在轴承CAD系统开发中的应用

将数据访问技术应用到轴承CAD系统开发中 ,解决了轴承CAD系统与设计所需数据间的调用和连接问题 ,能简洁高效地实现自动检索轴承标准尺寸和轴承非标准尺寸的交互式输入 ,使轴承CAD系统很方便地调用标准工程数据库 ,有效地提高了产品设计效率。     

高速铁路列控系统维修决策支持系统研究

文章详细分析了高速铁路列控系统的设计背景、系统的硬件结构和数据流程、系统的实现功能和系统存在的缺陷与不足,通过该系统的研究应用使电务设备的检维修达到状态修,充分保证行车安全。     

基于 LTE 系统的上行功率控制方法研究

LTE系统的上行链路功率控制技术在提高小区内用户的体验感、提高小区的吞吐量、抑制小区间的相互干扰、以及保证系统性能起着重要的作用。针对现有LTE上行链路功率控制方法的不足,提出一种干扰最小化的内环功率控制算法,使eNode B或用户以最小的功率发射,保证通信质量所需的最小信噪比,使整体干扰最小化,有效提升网络质量和系统容量,提升客户感知度。     

球杆系统的PID控制方法研究

在控制理论的研究中,球杆系统是典型的研究对象之一.首先对球杆系统进行分析,对它建立数学模型;接着通过系统的传递函数设计其PID控制器;然后通过在Matlab软件中的Simulink模块建立球杆系统的PID控制器;最后通过调节PID的控制参数选择最优的PID控制器,并通过其对应的响应曲线验证所提算法和模型的准确性.     

基于RBAC模型的数字电视管理系统的访问控制研究

以数字电视管理系统为对象，设计了一种权限管理系统．采用基于角色的访问控制技术（RBAC），通过引入角色概念，使用户权限管理条理化，减少授权管理的复杂性，并能支持用户类型、子系统数量和功能的自由增加，具有高扩展性和易维护的特点．最后给出该权限模块在实际数字电视管理系统中的应用方式，可为同类系统的设计提供参考．