模糊β-最小和最大描述的矩阵表示

利用矩阵方法研究模糊β-覆盖近似空间中有关模糊β-最小和最大描述的问题,并研究模糊β-覆盖近似空间的约简问题.首先,通过定义的新矩阵计算模糊β-最小和最大描述,并用相关的实例进行验证.其次,定义去除交可约元的约简,提出有效计算约简的一种矩阵方法.最后,研究模糊β-最大描述和去除交可约元产生的约简之间的联系.     

一种基于积项扩展的大变量多输出逻辑优化算法的设计与实现

提出的算法是根据给定的输入积项计算出无共享积项的假集矩阵、阻塞矩阵和覆盖矩阵,对阻塞矩阵和覆盖矩阵依据最小列覆盖的选择算法得到最小列覆盖集合和提升集合,形成输入积项扩展后的积项形式.对于二级SOP型的多输入多输出逻辑函数,设计了基于积项扩展的多输入多输出集成电路逻辑优化软件,允许的最大输入变量数为128、最大输出变量数为256、最大输入输出变量总和为300、最大输入积项数为20 000,并通过了Benchmark例题的测试和正确性验证.     

一种基于积项扩展的大变量多输出逻辑优化算法的设计与实现

提出的算法是根据给定的输入积项计算出无共享积项的假集矩阵、阻塞矩阵和覆盖矩阵，对阻塞矩阵和覆盖矩阵依据最小列覆盖的选择算法得到最小列覆盖集合和提升集合，形成输入积项扩展后的积项形式．对于二级SOP型的多输入多输出逻辑函数，设计了基于积项扩展的多输入多输出集成电路逻辑优化软件，允许的最大输入变量数为128、最大输出变量数为256、最大输入输出变量总和为300、最大输入积项数为20000，并通过了Benchmark例题的测试和正确性验证．     

邻域粗糙集的矩阵表示与公理化

文章提出覆盖的表示矩阵,通过一个方布尔矩阵,即覆盖表示矩阵与其转置的布尔乘积,简洁地表示覆盖粗糙集中常用的覆盖近似算子;通过定义类似布尔乘积的布尔矩阵间的运算,获得一个布尔方矩阵,通过这个布尔方阵,简洁地表示邻域近似算子;因为布尔方阵和二元关系是一一对应的,因此2种布尔方阵都有唯一的二元关系与之对应,直接通过覆盖块,这2个二元关系被简洁表示;最后给出了邻域近似算子的矩阵公理化.     

基于关系矩阵的区间集粗糙近似

基于矩阵的直观性和矩阵运算的简便性引入区间向量,给出了区间集一种新的表达形式,探讨了区间向量的相关性质,给出了区间向量与关系矩阵的运算法则。在经典粗糙集中,给出了基于关系矩阵的粗糙下、上近似的等价表示,进而利用关系矩阵和区间向量提出了基于关系矩阵的区间集粗糙下、上近似,构造了基于关系矩阵计算区间集粗糙下、上近似的方法,给出了其相应的算法,并通过实例说明了该方法的简便性与有效性。     

覆盖变精度粗糙模糊集模型

在研究覆盖粗糙集模型的基础上,凭借所提出的对象最小描述邻域对于一个特定模糊集的相对错误分类率,考虑对象最小描述的近邻域、邻域、规则置信度和元素隶属度4种覆盖,定义并建立了4种类型的覆盖变精度粗糙模糊集模型,讨论了其性质和相互关系,推广和统一了已有的结果,并给出了算例.     

基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型研究

针对经典的Pawlak粗糙集模型容易受到噪声数据影响的问题,在覆盖概念的基础上,对变精度粗糙直觉模糊集进行研究。首先,通过设定变精度中的两个约束条件(α,β),将其引入到覆盖粗糙直觉模糊集模型中,从而提出基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型,又考虑到元素邻域、规则置信度及元素与最小描述之间的关系,定义了有关该模型的4种类型,并且证明了该模型的相关性质,分析了该模型与现有模型之间的关系以及4种模型之间的关系。其次,在所给模型的基础上定义了基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型的近似质量和粗糙性测度。最后,通过信用卡申请的实例分析证明了该模型在实际应用中的有效性,并通过改变两个约束条件(α,β)的取值,分析得出较合理的α和β取值范围。     

基于矩阵特征值的主用户信号全盲检测算法

在多天线主用户信号检测过程中,在信道空闲和信道被占用2种情况下接收信号取样协方差矩阵的最大和最小特征值存在明显差异.根据这一观察,提出了一种新的基于取样协方差矩阵最大和最小特征值的盲检测算法.该算法以取样协方差矩阵最大与最小特征值的差与和的比值作为感知判决量,再通过引入大维随机矩阵中关于取样协方差矩阵最大和最小特征值分布的最新成果,设计出一种有效的判决门限计算方法.相对于经典的特征值检测算法,蒙特卡罗仿真实验比对结果表明,新算法具有感知判决门限计算准确的优点,能有效地提高检测性能和判决结果的可靠性.     

基于可辨识布尔矩阵和分类系数的属性约简算法

为了增强粗糙集理论中某些概念与运算的直观性，分别给出了可辨识布尔矩阵和分类系数的定义．用分类系数简捷地描述了粗糙集中的相关概念与运算．提出了基于可辨识布尔矩阵和分类系数的快速属性约简算法．     

基于矩阵特征值的主用户信号全盲检测算法

在多天线主用户信号检测过程中,在信道空闲和信道被占用2种情况下接收信号取样协方差矩阵的最大和最小特征值存在明显差异.根据这一观察,提出了一种新的基于取样协方差矩阵最大和最小特征值的盲检测算法.该算法以取样协方差矩阵最大与最小特征值的差与和的比值作为感知判决量,再通过引入大维随机矩阵中关于取样协方差矩阵最大和最小特征值分布的最新成果,设计出一种有效的判决门限计算方法.相对于经典的特征值检测算法,蒙特卡罗仿真实验比对结果表明,新算法具有感知判决门限计算准确的优点,能有效地提高检测性能和判决结果的可靠性.     

一种新的覆盖粗糙模糊集的模糊度

目的研究第三类覆盖粗糙模糊集的不确定性度量方法。方法通过引入上下近似的标准差作为权重的度量标准,定义了一种新的覆盖粗糙模糊集的加权平均模糊度。结果该模糊度符合模糊度的定义,能够衡量覆盖粗糙模糊集的不确定性程度。结论改进了罗世尧关于覆盖粗糙模糊集模糊度的计算方法,使之更为实用和有效。     

方形覆盖件成功动力显式有限元分析

基于连续介质力学及有限变形理论，建立了退化四节点壳单元的动力有限元模型，用于覆盖件成形分析，数学模型采用物质坐标系中的修正的拉格朗日描述，采取集中质量矩阵，用动力积分的方法，使位移计算显示式，避免了由材料，几何，边界条件等高度非线性因素引起的计算收敛问题，根据此模型编制的程序模拟了一方形覆盖件的成形过程。     

方形覆盖件成形动力显式有限元分析

基于连续介质力学及有限变形理论，建立了退化四节点壳单元的动力有限元模型，用于覆盖件成形分析．数学模型采用物质坐标系中的修正的拉格朗日描述，采取集中质量矩阵，用动力显式积分的方法，使位移计算显式化，避免了由材料、几何、边界条件等高度非线性因素引起的计算收敛问题．根据此模型编制的程序模拟了一方形覆盖件的成形过程．     

粗糙集理论中决策系统的求核算法研究

针对Hu利用差别矩阵求解粗糙集中的核方法的错误,叶东毅提出了新的差别矩阵及其求核方法,但计算代价高.为此,给出了改进的求核算法,并证明了算法的正确性,该算法纠正Hu方法的错误,且可有效地降低计算代价.     

Tableau算法在粗逻辑知识推理中的应用

Tableau算法是本体推理部分描述逻辑中用于ABox一致性检验的算法,基于二值逻辑,不能完成多值概念的一致性检测。将粗糙逻辑的基本思想植入描述逻辑体系中,并改进了Tableau算法,使粗糙描述逻辑能够完成对粗糙概念的推理任务,为基于语义的本体知识检索奠定了技术基础。     

矩阵的应用

为了加深对矩阵的理解,本文给出了矩阵在图论中的重要的应用,如顶点覆盖问题、最短路径问题、哈密顿回路问题和最大团问题等.同时给出了每个应用的算法描述.     

基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简

属性约简是粗糙集合研究的核心内容之一,现已证明寻找最小约简是NP-hard问题。本文利用一种新的区分矩阵与免疫遗传算法结合方法,通过简化区分函数方法求得核属性,有效提高计算速度,能够实现相容/不相容决策表的属性约简,改进后的算法可以求取属性的一个约简。     

基于粗糙集和信息熵的入侵检测特征选择方法研究

特征选择是从与应用有关的特征集合中选取出满足需要的重要性高的最小特征子集的过程,是入侵检测中的一项重要工作.针对现有的入侵检测系统存在的先验知识较少的问题,利用粗糙集中的知识表达系统来描述入侵检测特征集合,并通过计算各个特征的信息熵来确定其相对重要性,最终选择出精简的特征集合,简化了入侵检测训练集合,减少了检测时间并可以有效的提高入侵分类的准确性.     

网络最小费用最大流双目标遗传优化算法

针对将网络最小费用最大流问题转化为单目标优化问题进行求解的缺陷,提出网络最小费用最大流的双目标优化模型,并引入多目标遗传算法.对最小支撑树对应的余树弦流量初始值进行编码,通过解码和回路矩阵计算流量网络树枝的流量.在网络最小费用、最大流量双目标函数和网络结点容量、网络分支容量约束条件基础上,按照多目标优化理论构建增广最小...