基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断方法

在故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题.首先,针对完备信息系统和不完备信息系统分剐提出了相应的融合算法,为解决数据超载以及不完整信息融合问题提供了有效的方法.其次,提出了基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,利用基于改进属性重要度的方法实现故障征兆属性约简;然后通过给出的值约简算法进一步产生最大广义决策规则集,建立了用于故障诊断的规则库.最后,在应用该模型进行故障诊断时,用待诊断实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配,对返回的诊断决策规则依据置信度、覆盖度和支持度进行综合评价,并得出诊断结论.给出的诊断实例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于改进冲突度量的证据组合新规则

针对DS组合规则对证据之间冲突度量估计比较“保守”的问题,提出了一种新的证据组合规则。新组合规则充分考虑了证据之间所有可能的冲突,从而使得在组合过程中不一致的信息被抑制,而一致的信息则被放大。与DS组合规则相比,根据新组合规则得到的合成证据收敛性更好,因此更有利于下一步的识别判决。数值实验验证了新组合规则的有效性。     

基于抽样和规则的不平衡数据关联分类方法

不平衡数据的出现给传统关联分类算法带来了巨大的挑战.为了提高关联分类方法对不平衡数据集的分类精度,本文分别从数据和规则层次着手,提出了关键值抽样法(key value sampling,KVS)和规则验证法(rule validation,RV).关键值抽样法通过增加与少数类相关性强的数据,减少与多数类相关性弱的数据来达到数据类分布平衡.避免了大量有效信息的流失,并且增强了与少数类相关性强的数据信息.规则验证法对初步生成的分类器进行了规则验证,并对分类性能不好的规则进行调整,从而保证了分类器中规则的质量.实验表明,本文中的研究方法能够有效提高关联分类方法处理不平衡数据的精度.     

故障特征选择与诊断规则提取的VPRS模型方法

针对实际工程系统故障诊断过程中故障特征和诊断规则难以提取的问题，提出了一种基于变精度粗糙集(VPRS)模型的故障特征选择和诊断规则提取的新方法。该方法通过选取适当的分类误差参数β，运用知识约简简化知识系统。它不仅能从实测数据中提取出最佳的故障特征参数，还可得到简化的诊断规则。对滚动轴承故障诊断的仿真实例表明，该方法有效地简化了特征参数和诊断规则，提高了故障诊断的准确率，减低了诊断成本，具有比基本RS方法更广的适用性。     

面向并行工程的知识库校验模型与方法研究

主要研究并行工程知识管理中底层领域知识的分析和验证问题 .将 Petri网技术应用于领域知识库的建模和分析 ,基于高级网系统给出了知识库各种异常现象 (包括 :规则冗余、规则冲突、循环规则等 )检测的建模技术和验证方法 .     

基于智能体的企业战略绩效仿真模型

首先提出了企业战略的绩效主要取决于企业拥有的战略资产、所在行业的战略行业因素及其对应关系，随后在此基础上设计出了一种基于智能体(Agem)的企业战略绩效仿真模型，通过仿真来验证和探索战略管理理论，以解决由于企业战略问题研究中数据收集困难，主要依赖个别案例研究来归纳理论的问题。仿真结果表明，这种方法对找出战略的适用条件和进行各种战略的绩效对比具有很大的指导意义．     

基于粗糙集的知识理论及其应用

粗糙集理论是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,它能有效地分析不精确、不一致、不完整等各种不完备信息.本文给出了基于粗糙集的知识理论,该理论不需要预先给定某些特征或属性的数值,可从现有的数据出发进行知识的简化和相对简化、范畴的简化和相对简化方法,为处理不完备信息提供了一种更符合人类认知的知识理论.此外,文中还提出了该理论的应用方法及步骤,列举了一个在配镜决策方面的实际应用例子.     

基于混合DSm模型的组合规则评价体系

Dezert Smarandache (DSm)理论是一种处理不确定性数据的有效方法,如何对组合规则进行评价,从而在实际应用中选择合适的规则是一个重要的问题。结合DSm理论的特点,在考虑混合DSm模型的基础上,从合成性质、时序性质和工程可用性质3方面建立评价体系。通过算例对评价体系进行验证,得出的结论与定性分析一致,说明了评价体系的有效性,为分析、评价和应用DSm理论组合规则提供理论依据。     

基于主元分析及粗糙集的多变量决策树构造方法

为解决故障诊断中单一方法难于处理大规模、多变量数据信息的问题,提出了一种利用主元分析方法和粗糙集理论相结合的多变量决策树构造方法.该方法利用主元分析对历史数据进行降维、去噪处理,得到由主元变量组成的决策信息.通过粗糙集理论中核属性和相对泛化的概念对此决策信息进行属性选择和样本集划分,构造出多变量决策树,并建立诊断规则知识库.基于汽轮机发电机组的轴系振动故障分析的实例验证了此方法的正确性,与其他方法相比较具有规模小、诊断规则易于提取的特点.     

无需量化因子的模糊直接逆控制

针对模糊控制中量化因子难以确定以及无先验知识情况下模糊控制器结构和参数难以得到问题，提出了一种无量化因子和不依赖专家经验知识的模糊直接逆控制方案，克服了传统模糊规则基的得到过分依赖专家知识的弱点，控制器的规则基不采用规则的三角形形式，而是采用与实际更加接近的无规则三角形，规则基的得到不依赖已知经验，而是根据系统输入输出信息，利用进化规划离线对控制器规则基的结构和参数同时优化、实际控制中利用优化的规则基对系统进行控制，实时控制算法的运算时间仅为一组规则基的计算时间，大大加快了系统的响应速度，仿真结果验证了算法的有效性。     

Five-Category Evaluation of Commercial Bank's Loan by the Integration of Rough Sets and Neural Network

This article proposes a hybrid intelligent system that predicts five-category risk grades by feeding past financial performance data into rough set approach and neural network. The attributes are reduced with no information loss through rough set approach, and then this reduced information is used to develop classification rules and train Elman neural network. For the experiment, the financial data of 896 firms are selected to predict risk grades. The effectiveness of our methodology is experimentally verified by comparing traditional logistic model with our hybrid approach.     

编队对地攻击不完备信息粗决策及可靠性分析

针对编队协同对地攻击特点,建立了编队协同对地攻击指挥决策信息系统。基于粗糙集理论,对不完备信息条件下的决策信息系统,分别讨论了由于数据对象缺失和由于条件属性值缺失造成的不完备信息决策系统的决策规则提取方法,并对提取的决策规则进行可靠性分析,给出不完备信息条件下提取的各决策规则的可靠度,为作战指挥决策提供依据。     

交通诱导信息发布策略的空间关联规则

采用北京市可变信息板（variable message signs， VMS）系统近三年发布的交通诱导信息数据， 研究了交通诱导信息发布策略的空间关联规则. 首先基于系统聚类算法分析事件点与上游VMS的关联度， 根据其强弱将上游路段的影响空间分级， 并确定不同影响等级空间范围的大小； 然后采用基于关系代数理论的关联规则挖掘算法， 计算位置相邻的VMS集合的支持度和置信度， 确定不同影响等级空间范围内、相邻影响等级空间范围VMS集合的 依存关系. 实证分析表明： 空间关联规则能将事件点上游的影响空间分级， 并确定VMS间的依存关系， 从而锁定诱导信息发布的各级影响 空间以及相应的VMS， 具有实际的应用价值， 将应用于北京市交通诱导信息发布专家辅助决策系统.     

一种T-S型粗糙模糊控制器的设计与仿真

提出了一种新型的粗糙模糊控制器的设计方法,该方法将粗糙逻辑与模糊推理结合起来,利用粗糙集寻求输入输出空间的最小规则集,通过对粗糙规则输出控制信息的补充,建立起T-S型粗糙模糊控制系统。此方法能有效地从输入输出数据中获取控制规则,同时能够解决规则数目随系统变量呈指数增长的“规则爆炸”问题。对变杆长倒立摆控制的仿真结果表明,该方法能够以较少的规则实现高精度、非线性控制。     

支持过程改进的工作流仿真研究

工作流真是支持过程改进的有效技术，从建模角度介绍了以过程为核心，集成产品、资源，组织和控制评价等信息的工作流元模型。该元模型用为指导和约束具体的工作流建模，可以利用对象约束语言进行深入刻画，从执行角度解释了基于ECA规划的工作流仿真机制。按照WindowsDNA三层结构，它分用户界面层，业务逻辑层和数据库层，仿真引擎构建业业务逻辑层。在此基础就一个软件开发过程的实你，依据过程度量指标，利用仿真结果分析了各种可能的改进方案。     

管理信息系统的最优k分解方法

本文提出一种从管理信息系统的基本元素——过程和数据类的分析入手,建立信息系统的有向图模型,并运用最优k分解方法进行模型的分解与优化的形式化方法,文中还给出了一个企业管理信息系统的例子来说明方法的应用.     

Concise representations for association rules in multi-level datasets

Association rule mining plays an important role in knowledge and information discovery. Often for a dataset, a huge number of rules can be extracted, but many of them are redundant, especially in the case of multi-level datasets. Mining non-redundant rules is a promising approach to solve this problem. However, existing work (Pasquier et al. 2005, Xu & Li 2007) is only focused on single level datasets. In this paper, we firstly present a definition for redundancy and a concise representation called Reliable basis for representing non-redundant association rules, then we propose an extension to the previous work that can remove hierarchically redundant rules from multi-level datasets. We also show that the resulting concise representation of non-redundant association rules is lossless since all association rules can be derived from the representation. Experiments show that our extension can effectively generate multilevel non-redundant rules.     

垂直电子商务网站的混合型推荐系统

提出了一种新的混合型推荐系统框架,该框架采用改进的K-means方法对用户和产品进行聚类,然后用Logistic回归对交易数据进行关联分析,最后使用线性信息融合模型对所有规则进行综合判断,给出合理的推荐结果.介绍了这个框架的实现过程,并将系统应用于一个具体的商业案例,以对推荐效果进行检验.结果表明:新系统适用于垂直型电子商务网站,推荐准确度较高.     

基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。