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 .     

基于XML和关系数据库的可视化工作流系统

以实现一个具有可视化工作流设计和执行功能的工作流管理系统为目标,提出了一种将XML技术和关系数据库技术相结合、具有层次体系结构的工作流管理系统框架。介绍了工作流管理技术的概念、历史现状以及主要标准和技术,给出了系统的层次结构和系统组成,详细描述了系统的数据存储结构、工作流交接处理过程、XML解析方法以及利用客户端脚本技术实现工作流设计可视化的具体方法,最后在.NET平台上实现了该系统。实际应用表明,该系统能够有效实现企业项目管理中的工作流程管理。     

基于边界域的知识粗糙熵与粗集粗糙熵

传统的知识粗糙熵表征了知识整体的统计特征,是总体的平均不确定性的量度,知识和粗集的不确定性值被放大。从Pawlak拓扑的角度,给出了一种基于边界域的知识粗糙熵新定义,并修正了粗集粗糙熵的定义,集合的不确定性可以通过边界域来描述,能更精确的度量知识不确定性;证明了知识粗糙熵和修正后的粗集粗糙熵都随着信息粒度的变小而单调减少等重要结论。最后,通过弹簧振子系统定性仿真例子,结合定性推理技术,构造属性约简的启发式算法,消去定性描述中的冗余,获得了其系统的定性微分方程,说明了粗集理论在定性推理与定性仿真技术中的重要应用价值。     

基于粗集2未确知测度模型的企业技术创新能力评价研究

应用粗集理论对影响企业技术创新能力的指标进行约简后,提取影响企业创新能力的主要指标,然后应用未确知测度模型进行综合评价.最后,用某市企业的具体实例,得出该城市企业技术创新能力的整体水平,以证明方法的有效性.     

基于直觉模糊集的粗交流

提出基于直觉模糊集的粗交流的概念,分析了在基于直觉模糊集的粗交流过程中由于agents各自拥有的知识不同而产生的信息丢失问题,并给出了基于直觉模糊集的粗交流过程中信息丢失的量化分析方法.通过引入α-直觉粗交流截集等概念,得到基于直觉模糊集的粗交流和经典概念粗交流的关系定理.最后给出基于直觉模糊集的粗交流的一个具体实例.     

一种基于单向变异S-概率粗集的动态决策方法

针对因决策因素个数的减少而导致的决策精度降低的情况,提出了一种基于单向变异S-概率粗集的动态决策方法。利用单向变异S-概率粗集的属性动态迁移特性,结合知识库中的统计信息,讨论了单向变异S-概率粗集模型的属性概率性质。利用上述性质的讨论,给出了一个具体的军事动态决策实例,从而证明该方法可以有效地提高决策精度。     

基于多小波分布熵的图像检索

为了提高小波直方图的检索性能,提出基于多小波信息分布熵的图像检索算法。对检索图像进行多小波分解,并用滤波器对各个子图进行非线性滤波,计算多小波各子带的能量熵;对各子图的小波能量矩阵进行0/1量化,然后以各子带相同方向子图计算多小波分布熵;针对特征向量进行高斯归一化,利用欧氏距离计算不同图像间的纹理相似度。基于内容的图像检索试验表明,该方法的检索精度比快速小波直方图方法提高了9.7%。     

基于熵方法的供应商分类评价及分类管理策略

在日益激烈的市场竞争环境下,企业与供应商之间的关系越来越密切,研究不同类型的供应商在管理上的差异,具有重要的理论和实际意义。根据企业与供应商之间的合作——交易关系,提出了基于供应价值——供应风险的两维供应商分类评价指标体系,并将信息熵方法用于评价指标权重的确定,建立了供应商分类评价方法。应用该评价方法,将供应商分为4个类型,研究了不同类型供应商的管理策略。最后,将该方法和策略应用于汽车零部件制造企业的供应商管理,说明了方法应用的合理性。     

基于粗集的正交小波网络预测模型研究

为满足复杂工程预测问题的需要,把粗集理论与正交小波网络相结合,建立了一种基于粗集的正交小波网络预测模型。应用主成分分析方法解决了正交小波网络多维输入时的维数灾难,提高了网络的收敛性和预测的时效性。预测模型兼容了正交小波网络和粗神经网络的优良特性,具有良好的函数逼近能力和极强的鲁棒性,特别适合于具有随机因素的高精度预测问题。仿真研究表明,模型的预测精度和收敛速度优于小波框架神经网络。     

基于相似关系的集合近似及其含糊性解释

针对最初的粗集理论因为基于等价关系而在某些应用中受限制的问题,研究了二元关系及其逆关系的性质,并利用相似关系定义了含糊对象.然后定义了基于相似关系及其逆关系的集合下近似和上近似运算以及复合相似关系及其集合近似.由此,含糊性就可以利用粗集进行精确地解释.在此基础上,给出了上述计算方法在决策表中的应用,并用例子进行了说明.     

基于粗糙集的信息粗传递

针对实际中两种信息传递情况,提出了两种信息粗传递概念—下近似和上近似信息粗传递。利用粗糙集理论对这两种信息粗传递进行了讨论,分析了粗传递信息保持不变、发生损失和发生增益的条件,得到了下近似和上近似粗传递信息不变定理,下近似粗传递信息损失定理,上近似粗传递信息增益定理,下近似和上近似信息粗传递原理以及提高信息粗传递精确性的方法。信息粗传递是粗糙集理论的一个新的应用。     

Transformation and entropy for fuzzy rough sets

A new method for translating a fuzzy rough set to a fuzzy set is introduced and the fuzzy approximation of a fuzzy rough set is given. The properties of the fuzzy approximation of a fuzzy rough set are studied and a fuzzy entropy measure for fuzzy rough sets is proposed. This measure is consistent with similar considerations for ordinary fuzzy sets and is the result of the fuzzy approximation of fuzzy rough sets.     

基于条件粗糙熵的粗集不确定性度量

基于知识的条件粗糙熵理论,提出了集合的条件粗糙熵(简称条件熵)概念,用来刻画和度量集合的不确定性(粗糙性)。给出集合条件熵的性质和相关定理:在近似空间中,等价划分越细,集合的条件熵就越小,粗糙性也就越小;不同的决策集合并后粗糙性会降低.讨论了集合的条件熵在目标信息系统中的理论意义,集合的条件熵刻画了目标信息系统的局部(某个决策集)的不确定性。     

Information rough communication based on both-branch fuzzy set

The concept of rough communication based on both-branch fuzzy set is proposed, in which the loss of information may exist, for each agent there has a different language and can not provide precise communication to each other. The method of information measure in a rough communication based on both-branch fuzzy set is proposed. By using some concepts, such as |α|-both-branch rough communication cut, the relation theorem between rough communication based on both-branch fuzzy concept and rough communication based on classical concept is obtained. Finally, an example of rough communication based on both-branch fuzzy set is given.     

Half-global discretization algorithm based on rough set theory

It is being widely studied how to extract knowledge from a decision table based on rough set theory. The novel problem is how to discretize a decision table having continuous attribute. In order to obtain more reasonable discretization results, a discretization algorithm is proposed, which arranges half-global discretization based on the correlational coefficient of each continuous attribute while considering the uniqueness of rough set theory. When choosing heuristic information, stability is combined with rough entropy. In terms of stability, the possibility of classifying objects belonging to certain sub-interval of a given attribute into neighbor sub-intervals is minimized. By doing this, rational discrete intervals can be determined. Rough entropy is employed to decide the optimal cut-points while guaranteeing the consistency of the decision table after discretization. Thought of this algorithm is elaborated through Iris data and then some experiments by comparing outcomes of four discritized datasets are also given, which are calculated by the proposed algorithm and four other typical algorithms for discritization respectively. After that, classification rules are deduced and summarized through rough set based classifiers. Results show that the proposed discretization algorithm is able to generate optimal classification accuracy while minimizing the number of discrete intervals. It displays superiority especially when dealing with a decision table having a large attribute number.     

基于粗集理论的医学诊断规则提取方法

讨论了医学诊断的知识获取问题，基于粗集理论提出了完整的知识获取方法，包括连续信息系统的离散化，信息系统约简、决策规则提取，决策模型生成等，以十二指肠溃疡为例，讨论了知识处理的过程，为人工智能技术在医学诊断领域的应用提供了新的思路。     

基于粗糙集的随机多准则决策方法

针对有偏好信息并且准则权重信息不确定的随机多准则决策问题,提出了一种基于粗糙集的随机多准则决策方法.该方法首先根据形式化的偏好信息,利用构造的偏好信息系统准则约简理论对准则集合进行约简,降低问题的复杂程度,然后计算每个方案的净流分值并通过其大小确定方案的最终排序.最后实例说明了该方法的有效性和可行性.     

基于改进灰色关联分析的仿真模型验证方法

为客观有效地进行仿真模型验证,降低灰色关联分析应用于模型验证的风险,构建了改进的灰色关联分析模型。分析了当前基于灰色关联分析的模型验证所存在的问题,针对仿真模型验证的特殊需要,综合考虑仿真模型输出和实际系统输出时间序列之间的相近性和相似性,提出了改进的灰色关联度模型,并证明了改进模型满足灰色关联四公理。最后通过实例的分析与比较验证了该模型的合理性和有效性。     

双论域上的直觉模糊概率粗糙集模型及其应用

基于一个直觉模糊关系,给出了双论域上的直觉模糊概率粗糙集模型的定义,同时也给出了逆下近似、上近似算子的概念. 研究了它们的若干性质,为粗糙集的应用提供了新的理论基础与操作手段.最后,通过在临床诊断系统中的具体应用阐述了本文提出的直觉模糊概率粗糙集模型的有效性和优越性.     

Pawlak粗糙集的公理系统

粗糙集合理论是一种新的有效处理不精确、不确定、含糊信息的理论,粗集公理系统研究是粗集理论及应用研究的基础。利用模糊关系及其运算的矩阵表示,建立Pawlak粗近似空间的公理体系,该公理系统由三条相互独立的非常简洁的表达式构成。获得的结果深刻地揭示了经典等价关系与模糊等价关系的本质区别,进一步深化了Pawlak粗集理论。