改进后的灰色聚类分析与优势关系粗糙集的采场稳定性评价体系

为了减少因深井巷道破坏而带来的人员伤亡和财产损失,利用监测与调查手段对深井巷道断面积随时间变化情况进行统计,利用微分Verhulst模型及差分Verhulst模型对深井巷道断面积随时间变化规律进行比较分析,选取精度较高的Verhulst模型对深井巷道最终断面积进行预测,并判断深井巷道的破坏情况。将巷道的破坏情况与地应力、围岩质量、巷道初始断面积以及首次支护方式等影响因素相结合,利用粗糙集理论对深井巷道破坏规律进行分析,为矿山拟定深井巷道二次支护方案提供依据。研究结果表明:对于采场稳定性评价体系,基于优势关系粗糙集理论比传统的基于不可分辨关系粗糙集理论生成规则更加科学、可靠,更加适合对采场稳定性评价体系进行分析。     

基于粗糙集规则和灰色聚类算法的档案信息资源评价体系研究

针对山东黄河信息中心档案信息资源利用情况,采用专家打分方式对档案信息进行数据采集,利用粗糙集理论对数据进行预处理,灰色聚类算法对档案信息资源利用情况进行系统评价.研究发现,该评价体系对档案信息资源的管理和信息的有效利用提供了有价值的科学决策依据.     

基于优势关系的粗糙集的巷道支护方案评价体系

为了建立科学的巷道支护方案评价体系,综合考虑影响巷道支护的众多因素对各评价因素指标进行分级,采用相对重要程度相关等级计算法确定巷道支护方案各评价因素的权重,利用基于优势关系的粗糙集理论对巷道支护方案建立评价体系,对条件属性进行属性约简,生成最少偏好决策规则集,并应用灰色关联理论对约简后的各条件属性重要程度进行分析,不仅评价优选巷道支护方案,而且对各因素之间的内在关系进行分析。应用模型对某铅锌矿的支护方案评价体系分析,结果表明：该模型对巷道支护工作具有一定的指导意义。     

基于优势关系粗糙集的规则生成算法

针对现有的基于优势关系粗糙集的规则生成算法存在运行效率低的问题，提出了一种基于多个优势差别矩阵的规则生成算法，突出不同决策类之间的差别信息，在得到精简规则集的同时，能够提高规则生成效率．通过实验与其他规则生成算法加以比较，表明该算法在平均性能方面优于其他算法．     

基于灰色粗糙集的能源消费量综合评价与分析

在综合评价时,权重的确定直接影响到评价结果的准确性和科学性.为此,基于灰色粗糙集提出了一种新的综合评价赋权数的方法,使得权系数既易于解释,又更加客观准确.进而对华东地区六省一市的能源消费量进行了综合分析,得出六省一市的能源消费量的排名,可以为相关部门在能源分配方面提供一定的参考.     

基于优势关系粗糙集的规则生成算法

针对现有的基于优势关系粗糙集的规则生成算法存在运行效率低的问题,提出了一种基于多个优势差别矩阵的规则生成算法,突出不同决策类之间的差别信息,在得到精简规则集的同时,能够提高规则生成效率.通过实验与其他规则生成算法加以比较,表明该算法在平均性能方面优于其他算法.     

基于灰色变权聚类的国民经济动员能力综合评价

为了减少目前国民经济动员能力多指标综合评价过程中的主观性,在建立国民经济动员能力评价指标体系的基础上,依据灰色理论的原理,采用灰色变权聚类的方法对它进行综合评价.灰色变权聚类是一种新的计算各指标权重的方法,指标之间的权重在评价过程中会自动产生,不需要经过人为判断确定,能够减少评价过程中的主观因素,比使用层次分析法、模糊综合评价法等方法的结果要更加客观.结合算例,通过专家对各指标进行评估打分,根据评价的过程和结果,对有关单位动员能力水平进行判断,为其动员能力建设提供建议.     

基于优势关系的区间值粗糙集扩充模型

区间值信息系统是单值信息系统的一种扩充。首先在区间值信息系统中引入了四种优势关系,分析了四种优势关系的重要性质及相互联系,并针对四种优势关系的局限性,提出了一种新的优势关系--α-优势关系,进而定义了基于α-优势关系的扩充粗糙集模型。最后,通过教师评估实例比较分析了区间值信息系统中基于优势关系的扩充粗糙集模型之间的性能。     

灰色变权聚类分析法在主导产业选择中的应用

通过收入弹性、技术进步贡献率等指标,运用灰色变权聚类法,对重庆工业主导产业的选择进行实证研究。首先在相关数据的基础上运用灰色变权聚类法对重庆工业主导产业的选择进行量化分析。其次,在灰色变权聚类分析结果的基础上结合重庆工业发展的实际情况,对重庆工业现状和未来发展的可能情况进行实证分析,提出了重庆工业的主导产业。揭示了当前重庆主导产业为化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、通用设备制造业、专用设备制造业、交通运输制造业,为区域主导产业的选择和产业结构调整提供依据。     

基于优势关系粗糙集与灰靶决策的矿石自燃管理应对体系

针对硫化矿石自燃规律带有偏好信息的情况,为建立科学的矿石自燃规律分析体系,综合考虑矿石自燃的多种影响因素,利用基于优势关系的粗糙集理论对矿石自燃的条件属性进行约简,生成最少偏好规则集,对矿石自燃规律进行分析。研究结果表明:该方法可以充分地分析带偏好信息的矿石自燃的知识系统,不仅更加贴近于客观实际,同时简化了规律分析的复杂性,增加了生成规律的可靠性,相对于传统矿石自燃评价方法更加科学合理。     

基于Rough Set和灰色关联度的煤炭企业评价方法

针对企业评价中已有评价方法权数分配不合理、指标权数测定困难、难以对企业进行有效的综合评价的现状,采用粗糙集理论和加权灰色关联度的方法测定指标权数,对煤炭企业进行综合评价.以2006年煤炭行业上市公司的财务报表数据为实例进行实证分析,结果表明:基于粗糙集和灰色关联度的企业综合评价方法能够克服传统评价指标权数确定的主观偏好,是一种可行的评价方法.     

Synthetic security assessment based on variable consistency dominance-based rough set approach

<正> Security assessment can help understand the security conditions of an information system and yieldresults highly conducive to the solution of security problems in it.Taking the computer networks in a certainuniversity as samples,this paper,with the information system security assessment model as its foundation,proposes a multi-attribute group decision-making (MAGDM) security assessment method based ona variable consistency dominance-based rough set approach (VC-DRSA).This assessment method combinesVC-DRSA with the analytic hierarchy process (AHP),uncovers the inherent information hidden indata via the quality of sorting (QoS),and makes a synthetic security assessment of the information systemafter determining the security attribute weight.The sample findings show that this methoil can effectivelyremove the bottleneck of MAGDM,thus assuming practical significance in information system security assessment.     

灰色系统中基于集对优势关系的变精度粗集模型

针对信息系统中存在灰色数据、偏好信息和噪声数据等特点,将集对分析方法运用到灰色信息系统中,对对象的联系度进行量化分析,结合阈值 确定优势关系和优势类.引入变粗度的思想,放松了等价关系中对近似集的精确定义,构建了适用于灰色系统的基于集对优势关系的变精度粗度模型。最后讨论了模型性质,改进条件熵定义,给出了以条件熵为启发信息的属性约简算法。实例分析结果证实了该模型的合理性和可行性。     

一般关系下的变精度粗糙集模型

通过分析一般关系下基本粗糙集模型的不足,定义了一般关系下的多数包含关系,借助引入的误差参数α(0≤α＜1/2),给出了一般关系下的变精度粗糙集模型.在该模型中,当α=0时,退化为一般关系下的基本粗糙集模型(Z.Pawlak模型);当|Rs(x)|·α=k时(|Rs(x)|表示元素x后继邻域Rs(x)之基数,k为非负整数),退化为常见的程度粗糙集模型.通过它与一般关系下基本粗糙集模型(Z.Pawlak模型)的比较,可以看出,在引入误差参数α后,能够使尽可能多的有用信息被提取、挖掘.从而克服了基本粗糙集模型中由于要求绝对精确的包含关系而使大量有用信息丢失的现象,并讨论了所给模型的一些性质.最后,在所给模型基础上讨论了一种广义近似空间中集合的相对可辨性、近似依赖和属性约简.     

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。     

基于遗传算法和变精度粗糙集的离散化算法

目前常用的离散算法多为单属性离散化算法.利用该类算法对多维连续属性进行离散化时,逐次对单个属性进行离散化,割裂了多维属性之间的关系.基于此提出了一种基于遗传算法和变精度粗糙集的多属性离散化算法.该算法基于变精度粗糙集所具有的较好数据分类容错和抗噪能力,通过变精度粗糙集近似分类精度建立遗传算法适宜度评价函数,并利用遗传算法在多维连续属性候选断点集上寻找最优断点子集.基于UCI数据集比较了所提算法与多种常用的离散化算法的差异,实验结果表明,该算法可以获得相对较好的离散化效果.     

基于粗糙集理论的不完备信息处理方法研究

针对不完备信息处理问题,分析了不完备信息的语义解释,将粗糙集理论中处理不完备信息的技术策略归纳为数据补齐法和模型扩展法两类.在对已有典型粗糙集扩展模型的定义及其优缺点进行分析的基础上,分别对限制容差关系和特征关系的定义进行改进,得到新的扩充关系模型,讨论了它们的性质.对量化容差关系中对象间的相似度度量方法,给出了3种不同的度量方式及其相应的量化容差关系模型.     

基于粗糙集理论的不完备信息处理方法研究

针对不完备信息处理问题,分析了不完备信息的语义解释,将粗糙集理论中处理不完备信息的技术策略归纳为数据补齐法和模型扩展法两类。在对已有典型粗糙集扩展模型的定义及其优缺点进行分析的基础上,分别对限制容差关系和特征关系的定义进行改进,得到新的扩充关系模型,讨论了它们的性质。对量化容差关系中对象间的相似度度量方法,给出了3种不同的度量方式及其相应的量化容差关系模型。     

基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法

为了获取最小决策规则集,当增加新样本时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠 佳.从可变精度粗集模型理论出发,讨论了新增记录与已有条件属性等价类的关系及对规则集的影响,在此基础 上提出了基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法.通过仿真实验表明,这种增量式算法是可行的.