模糊聚类分析在构件耐久性评估中的应用初探

基于模糊等价关系的动态聚类分析,提出了一种构件耐久性评估方法．该方法先利用相似系数在各构件的耐久性指标序列之间进行相似性度量,得到具有分类功能的模糊等价矩阵：然后按照不同的置信度水平,对构件耐久性进行动态聚类．算例分析比较结果表明,该方法不仅可避免按传统方法进行评估的不合理性,而且易于编程实现．     

模糊信息系统上的粗糙约简

:基于粗糙集理论和模糊等价关系,提出了模糊信息系统(FISs)在不同粒度划分上的知识约简方法和属性重要性度量.这些约简利用了2个水平划分参数(或对象相似度)α、β,其中相对约简与属性重要性度量采用了决策类的水平集正区域公式.利用水平集粗糙成员函数得到分布约简与分配约简方法,它们扩展了Pawlak信息系统(PISs)上的属性约简方法,解决了FISs上的知识获取与特征选择问题.同时,基于不同粒度下的等价类,给出了FISs上可辨识属性矩阵、分布约简和分配约简的辨识公式,克服了经典方法在FISs上的不适用性.示例结果表明,在不同粒度空间上,这些约简方法产生了与全部属性具有最大程度分辨能力和规则置信度的属性子集.     

软件成本数据的相似性度量

软件成本数据常常表现为高维混合属性数据,传统的相似性度量已不再适用.文中通过建立软件成本数据的高维模糊C均值(FCM)聚类算法对数据相似性进行度量.首先,定义由序数属性到数值属性的初始映射;然后,通过建立改进的迭代高维FCM聚类算法对序数 数值映射进行修正,优化聚类效果;最后,利用得到的模糊划分矩阵对软件成本数据的相似性进行度量.实验结果表明,通过对聚类效果进行优化,文中定义的相似性度量能够提高软件成本估算精度.     

基于模糊关系传递闭包的聚类方法

根据数据之间的相似关系,构造了基于模糊相似关系传递闭包的聚类方法.该方法用数据之间的距离定义模糊相似关系,利用模糊关系的合成算子,构造该关系的传递闭包,该传递闭包是等价关系.以等价类为聚类.实验结果表明该聚类方法可得到与传统K-均值方法相同的聚类结果.     

一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.     

基于模糊贴近关系的模糊聚类及其有效性

讨论了模糊聚类的两个基本问题：聚类方法和有效性评价，作为通常模糊等价关系聚类方法的扩展，给出了一种用三角算子和模糊贴近关系进行模糊聚类的方法，同时以样本原始信息和聚类结果为基准，提出了一种度量聚类有效性的方法。最后的例子表明该方法是有效的。     

基于区间值模糊集上的模糊聚类

研究了基于区间值模糊集上的模糊聚类.先讨论了基于∨-t关系合成基础上的一种n次幂运算,是Yang和Shih的n次幂运算的推广.通过运算,由模糊相似关系矩阵得到模糊等价关系矩阵,并提出了一种基于模糊等价矩阵的聚类算法.针对非完备模糊相似矩阵中的数据信息可能会缺失的情况,最后讨论了一种由∨-t合成运算来推算缺失值的简单方法.     

基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法

讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法.该算法充分考虑属性之间的相关性,将所有连续属性转化为矩阵同时处理,能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度.算法测试结果表明,新算法能较好地保留有效属性,提高离散化精度.     

基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法

讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法。该算法充分考虑属性之间的相关性，将所有连续属性转化为矩阵同时处理，能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度。算法测试结果表明，新算法能较好地保留有效属性，提高离散化精度。     

基于网页分类与加权的网民聚类方法研究

提出一种基于网页分类和网页加权的网民聚类算法,其基本思想是:先以各个网民对每个网页的点击量为依据,通过模糊等价矩阵聚类法对网页进行分类,并根据网页内容与深度确定网页的加权,即给每个网页一个分数,最后根据这个加权分数再次对网民进行聚类,即使用两次模糊等价矩阵聚类.     

基于粗集和模糊集的启发式规则约简算法研究

提出了一种新型的决策规则约简方法。基于均匀划分和正态分布隶属度函数,对决策表的连续属性进行模糊化,用欧氏距离贴近度来构建相似矩阵,并提出了一种论域的模糊划分算法;依据粗糙集隶属度进行属性约简的基础上,给出了一种决策规则约简算法,从而达到发掘知识并简化知识的目的。     

具有连续属性的不完备信息系统Rough集扩展

在模糊相似关系的基础上,针对具有连续属性的不完备信息系统提出了Rough集的扩展模型;利用模糊区间数来表示不完备信息表中缺失的连续属性值,并根据属性值的概率分布情况计算模糊区间数的可能度,在模糊关系的基础上给出了不完备信息表的上近似和下近似的定义;利用基于欧氏距离的贴近度法计算模糊相似度,构造相似矩阵,实现了对论域的划分;给出决策规则的约简和表示方法,应用实例说明了所提出的Rough集模型及规则的实用性。     

基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法

对传统粗糙集理论进行了扩展，提出了一种模糊-粗糙集模型。利用模糊集理论和Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化，并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵，把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系。提出一种基于模糊-粗糙集模型的归纳学习算法FRILA，此算法和决策树算法相比，具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点。实例验证了此方法的有效性。     

模糊等价关系下的犹豫模糊粗糙集及其应用

首先通过对长度不同的犹豫模糊元进行补齐来定义犹豫模糊集新的交并运算,在Pawlak近似空间中利用新的运算建立粗糙犹豫模糊集模型;然后将Pawlak近似空间推广到一般犹豫模糊近似空间,利用犹豫模糊元间的相似度获得犹豫模糊近似空间中对象间的模糊关系矩阵,再利用模糊集的传递闭包法将模糊相似矩阵转化成模糊等价矩阵,在此基础上建立犹豫模糊信息系统中的粗糙集模型,研究犹豫模糊信息系统的属性约简。最后通过一个算例来说明犹豫模糊信息系统的属性约简方法。     

一种基于弱模糊相似关系的广义粗糙集

粗糙集理论是建立在等价关系的基础上发展起来的,但等价关系性质的应用领域是有限的,等价关系不能对现实世界中的元素关系给出客观的描述.为此提出用模糊相似关系和弱模糊相似关系的概念来代替等价关系,同时引入了弱模糊相似关系的相似度概念和相似类概念,定义了基于弱模糊相似关系的广义粗糙集及标准的广义粗糙集上下近似;研究了两对上下近似算子的性质,讨论了3种粗糙隶属函数的性质并验证了它们的性质.     

多粒度模糊粗糙近似算子的信任结构与属性约简

多粒度是近年来粗糙集领域研究的一个热点方向, 为使多粒度模型更适用于实际数据, 提高模型的可用性, 模糊思想被引入到多粒度粗糙集模型中。本文构建了基于模糊相似关系下的多粒度模糊粗糙集模型, 并建立了模糊信任结构。在该信任结构下根据多粒度模糊粗糙集的上、下近似构造信任函数与似然函数。研究多粒度模糊粗糙集在模糊等价关系下的属性约简, 并给出相关算法。     

模糊贴近度的覆盖粗糙模糊集不确定性度量研究

针对一种覆盖粗糙模糊集的不确定性度量,分析了不确定性的物理含义,给出了一种基于模糊贴近度的度量方法,进而对其性质进行了分析。结果表明该度量方法能客观反映粗糙模糊集不确定性的程度,从定量的角度为刻画粗糙模糊集的不确定性提供了方法。     

基于模糊相似矩阵的分类方法

粗糙集理论是一种处理不确定性问题的有力工具，它假定知识是一种对对象进行分类的能力，分类是推理、学习与决策中的关键问题，传统粗糙集所基于的是不分明关系，这往往使得分类过细，因而笔者探讨一种基于模糊相似矩阵的分类方式，把传统的等价关系弱化为模糊等价关系，从而可得到更具表达力的粗糙集模型。     

基于模糊粗糙集的一种知识获取方法

将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊粗糙集的知识获取方法．该方法利用模糊集理论对决策表中连续属性进行模糊化;通过定义模糊等价类得到模糊粗糙近似空间的上、下近似,从而获取决策规则．实例验证了此方法的有效性．