基于数据库系统的知识约简算法

该文基于粒度和粒度计算,设计了信息系统约简以及决策表约简算法,实例证明了算法的有效性。文中分析了算法的时间复杂度,并同几种主要知识约简算法做了对比,结果表明该文算法时间复杂度最小。     

基于距离的粒计算分类算法

提出了一种基于距离的粒计算分类算法.首先,将粒表示为具有超菱形、超球和超正方体三种形式;第二,设计两粒之间的合并算子,实现不同粒度之间的转换;第三,选取粒度阈值,控制粒之间的合并过程,并构造基于距离的粒计算分类算法.使用UCI机器学习的基准数据集合验证该算法的性能,实验结果验证了基于距离的粒计算分类算法的可行性.     

粗糙集的动态粒度及应用

经典粗糙集理论把元素与分类的关联看成不变的,不便于论域上动态数据的研究,而动态粒度可以从不同角度或层次来分析数据,从而弥补经典粗糙集过于简一的计算机制.在经典粗糙集的基础上结合动态粒度的特点,给出了粗糙集、粒计算、动态粒度和影响度的概念,提出了一种粗糙集的动态粒度算法,并给出其应用.     

基于DFS的并行粒计算模型及其应用

粒计算是近几年提出的新概念。在粒计算领域中,动态模糊性是普遍存在的,而人们在用粒计算求解问题时又希望从并行角度来求解问题。因此,基于DFS,给出并行粒计算模型和算法,并用实例进行分析,说明该算法是有效的,从而进一步丰富了粒度计算的研究内容。     

基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法

粒度约简是多粒度粗糙集研究的一个关键问题。为了从乐观多粒度粗糙集的角度研究粒度约简问题,消除冗余数据,提高粒度约简的效率,提出基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法。针对乐观多粒度粗糙集模型,引入下近似分布粒度约简的概念;利用线性时间排序算法进行等价类划分,为决策表的压缩和下近似集的计算打下基础;以冗余的决策表为研究对象,以核粒度为初始粒度约简集,以粒度重要性为启发式信息,运用粒度约简算法进行粒度约简,并通过实例分析和实验验证了该算法的有效性。结果表明,算法降低了计算下近似集的时间复杂度,具有较高的粒度约简效率。     

商空间理论的Hough变换直线提取

Hough变换以其对图像噪声的鲁棒性,一直是参数化图形检测提取的经典工具,尤其是在直线提取方面,但传统的Hough变换存在的一些缺点,限制了Hough变换的应用场合,粒度计算为这些缺点的改进提供思路,文中在全面分析传统Hough变换及其存在缺点的基础上,结合商空间的粒度计算理论模型,提出一种基于商空间理论的Hough变换直线提取算法,实验证明,该算法在算法复杂度、实用性和准确度等各方面都有一定的改善。     

一种基于知识距离的决策规则的评测

粒度计算是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究。主要用于处理模糊的、不完整的、不确定的和海量的信息。粗糙集模型作为粒度计算的三大研究模型之一,得到了广泛的应用。针对粗糙集中决策规则性能的评测问题,本文基于粒度计算的思想,提出一种粒化算法,通过知识距离来粗化条件属性集,实现对决策规则的评测。实例证明该方法评测效果较为理想。     

用EXCEL计算沉积物粒度分布参数

介绍了用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ软件对平均值、标准差、偏度和尖度等沉积物粒度分布参数进行统计计算（矩法计算）的方法,包括函数的调用和具体操作过程。该方法操作简单、快捷,使过去完全无法对大量样品进行的粒度参数统计计算变得极其容易。在计算速度、可靠性、适用性以及绘图功能等方面,用Ｅｘｃｅｌ对沉积物进行粒度分布参数的统计计算都显著优于图解法粒度计算和各种用于粒度分析的图像分析系统。此外,该方法也可用于油层物理研究中的孔隙和喉道分布参数的计算。     

基于相容粒度空间模型的图像纹理识别

信息粒广泛存在于现实世界中,是对现实的抽象.信息粒化旨在建立基于外部世界的有效的并以用户为中心的概念,同时简化人们对物理世界和虚拟世界的认识.使用信息粒进行计算是粒度计算的基本思想,在问题描述和求解中都具有重要的意义.主要研究一种新的粒度计算模型-相容粒度空间模型在图像纹理识别中的应用.该模型基于这样的思想,即人类具有根据具体的任务特性把相关数据和知识泛化或者特化成不同程度、不同大小的粒的能力,并进一步根据这些粒和粒之间的关系进行问题求解的能力.通过在多个数据集上和10种其他图像纹理识别算法的比较实验表明,该方法在图像纹理识别上具有良好的应用效果.     

粒度计算在数据仓库挖掘中的应用

粒度计算是人工智能领域中的一种新理念和新方法.它主要用于解决海量数据的挖掘和复杂问题的求解.商空间粒度计算方法是结合商空间理论描述问题,并分析求解问题.本文将商空间粒度计算方法应用于对数据仓库中的数据进行粒度分析及相关数据挖掘.     

一种可伸缩的粒计算知识获取方法

粒计算是一种新的智能信息处理理论,它很大程度上模拟了人脑认识和解决问题的过程.通过对信息表分层粒化模型的研究,引入了粒分布链表的概念来生成粒子,并改进了一个粒计算算法.改进算法使用数据库技术对原始数据集进行粒化来生成粒分布链表,能够直接处理海量数据集,同时不影响原算法的有效性.通过试验测试了该方法的有效性及可伸缩性.     

粒集理论:粒计算的新模型

在已有的有关粒计算研究成果的基础上,表述了信息的粒化、层次化和动态性原理,并综合了粒的表示形 式后,提出了粒集的概念,确认了粒的二元组的表示形式#同时借用统一集的形式对粒集进行了描述,分析了统一 集与粒集的异同,给出了与粒集相关的一些概念,讨论了用粒集形式来表达其他各种各样的集合,诸如经典集合、 模糊集合、可拓集合、Vague集合、粗糙集合等后,又讨论并表示了粒运算和粒集运算,最后给出了粒集理论的初步 应用框架。粒集理论为粒计算提供很好的理论基础，从而使粒计算确立自己独立的研究领域。     

基于粒计算Rough集模型的逻辑推理应用研究

讨论了粒计算理论信息粒子的构成,结合Rough集知识模型给出了信息决策系统不确定性推理的粒计算公式及其过程.针对水产养殖中鱼病诊断信息的模糊性、随机性等不确定特点,通过鱼病症状集形成条件属性粒子、疾病集形成决策粒子而构成的模糊信息决策表,描述出主要逻辑推理算法,即鱼病诊断的规则获取过程,促进粒计算理论应用,同时也为鱼病诊断领域提供了新方法.     

基于粒集的概念粒系统

在作者提出的粒计算新模型──粒集理论的基础上,提出了粒系统、概念粒系统和粒概念等概念,并对它们分别进行了描述,其中粒系统的描述是五元组形式,即(U,D,L,H,J).当约束J的形式为一种特殊形式,即为概念中内涵与外延间反变关系的数学描述时,(U,D,L,H,J)就是概念粒系统.由此给出了概念粒系统的一些基本数学性质,证明了全体粒概念构成一个完备格──粒概念格,同时初步探讨了形式背景与概念粒系统之间的关系,从而进一步扩充了粒集理论的内容,完善了粒集理论.     

一种基于知识颗粒的高效完备属性约简算法

为获取高效算法,结合Rough集和粒计算理论,基于知识颗粒设计出获取等价类的算法及计算正区域的等价算法,使用动态SQL语句直接获取已排序的对象集,省略类似算法必需的排序算法,降低了实现的复杂度.给出一种增量式的属性约简算法,设计5种选择属性的新启发策略供算法使用,可避免无用属性入选,更有效去除可省属性及缩减搜索窄间等,确保约简算法的完备性,简化了中间步骤,从而保证算法的高效性.理论分析及实验结果表明:采用该约简算法的时间复杂度和实际求解时间均比采用现有算法的时间复杂度和实际求解时间低,并能更好地适应海量数据集的挖掘.     

基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测。结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性。     

复合粒计算模型研究进展

粒计算（granular computing,GrC）是人工智能领域中的一种模拟人类思考和解决复杂问题的新理念和新方法,粗糙集理论、商空间理论和模糊集理论是3种主要的粒计算模型。首先回顾几种基本的粒计算模型,介绍了几个复合粒计算模型,最后探讨了粒计算模型的进一步发展方向。     

应用粒计算的混合智能故障诊断技术研究

针对现有的混合智能故障诊断模型缺乏通用方法和混合框架,未能实现不同智能诊断方法的实质性融合和优势互补的问题,提出并构建了一种基于粒计算的混合智能故障诊断模型.该模型的核心是在邻域粗糙集中求取不同的邻域值,对故障特征集进行分层粒化,在不同粒度下获得核属性集.利用核属性集在相应粒度下构建人工神经网络和支持向量机子分类器,通过评估矩阵算法对所有粒度下全部子分类器的诊断结果进行融合集成.模型应用结果表明,分类精度随着粒度层的增加而不断提高,集成后的分类精度高于不同粒度下的所有子分类器,从而体现了粒化分层的优势和不同智能诊断方法的优势互补,为混合智能诊断提供了一种新途径.     

基于粒计算的ID3决策树算法研究

利用粒计算对机器学习中的ID3算法给予重新思考与实现,采取人类问题求解的结构化思维方式,对数据进行粒化表示,使得机器问题求解的思路更易于让人接受,且运算模式更适于计算机上的实现.