一种基于粗糙集的软件产品用户满意度评价方法

在对现有的软件产品质量度量方法进行分析的基础上,提出了一种基于粗糙集的属性权重分配方法通过已知数据寻找出对总体用户满意度影响不同的各属性权重因子,发现影响产品质量的关键因素,以揭示质量改进与用户满意度之间的内在互动关系.同时把单层次的知识细化成多层次知识,有助于提高权重设置的精确度,并且结合专家意见更合理的设置权重,弥补了现有方法的不足.     

基于模糊粗糙集的公路地质灾害影响因子的权重分配

地质灾害影响因子权重分配是地质灾害区划的关键,以贵州省三凯线地质灾害调查数据为实例,于公路沿线随机选取非灾害点,选择高程、坡度、河流切割密度、地层岩性4个地质灾害主要属性,形成属性决策表,根据相关知识采用不同的三角模糊隶属度函数,确定模糊粗糙集地质灾害要素权重分配模型,计算各属性与地质灾害之间的依赖度,建立模糊粗糙集地质灾害属性权重确定方法,该权重应用于因子叠加方法进行公路地质灾害区划,研究表明:用模糊粗糙集确定的地质灾害影响因子权重,相比传统专家打分所确定的权重具有较高的精度.     

聚氯乙烯汽车内装饰材料的光稳定性探讨

聚氯乙烯(PVC)着色产品常受各种因素影响而发生老化,严重制约其在汽车内饰材料领域的应用。通过对PVC光老化机理的理论分析和光稳定剂作用的实验研究,开发出了一种新的PVC内饰材料配方,并对其中颜料的用量、光稳定剂(UV-9,GW-540等)的作用效果及协同效应进行了对比,得出了一种既实用又经济的较理想配方。     

一种基于粗糙集的土地定级因素权重确定新方法研究

土地定级因素权重的确定是土地定级中重要的内容之一,传统的根据决策者经验确定权重方法主观性强而忽略了定级因素内在的客观性,近来使用的基于粗糙集的综合赋权法在计算客观权重时出现属性权重为0和属性权重值相等的不符合实际的情况,有的使用组合权重确定单因素权重时考虑到的组合情况不够全面。为此结合土地定级的实际情况,本文提出了基于粗糙集土地定级因素权重确定新方法,并采用主客观权重集成法得到土地定级因素的综合权重。     

人造革与合成革的发展

人造革是以聚氯乙烯、呢绒、聚氯基等树脂为涂料，以布为底料制作而成的，它的特点是不透气。主要用于制造各种手提包、裤带等。合成革的表面主要是聚氯脂树脂，基料是涤纶、棉、丙纶等合成纤维制成的无纺布。合成革有一定的透气性，但不如动物皮革。用合成革制成的鞋，其特点是光泽漂亮，不易发霉，不易虫蛀，不需擦鞋油。合成革耐高温和耐化学药品的性能都比较差。     

基于粗糙集理论的教学评价指标权重的确定

针对传统的权重确定方法会受决策者主观经验影响的弊病,探讨利用粗糙集理论中的属性重要性理论并结合专家打分法,确定各测评项的权重,从而降低主观因素对权重的影响.     

应用粗糙集理论的航电系统电子对抗权重确定方法

针对现代航电系统评价中参数的权重系数难于确定问题,提出应用粗糙集理论对航电系统数据进行挖掘,求得各项参评航电系统性能因素的属性重要度,并进行权值化处理,将其结果作为其权重系数.在此基础上,结合主观赋权方法,提出综合权重的确定方法.对第三代战斗机航电系统电子对抗的权重确定结果表明,该方法有效地克服了传统定权方法的缺点,使评价结果更具客观性,提高了综合评判的准确性、有效性.     

基于粗糙集理论的多指标综合评价方法

针对评价多指标优劣中属性权值难以确定的问题,笔者提出了基于粗糙集的TOPSIS综合评价的应用算法,利用粗糙集进行权重确定,把粗糙集与TOPSIS相结合,提出了基于粗糙集的TOPSIS综合评价方法,以属性重要度作为各个属性的权值,对信息系统进行加权分析,得出了总体排序结果,并通过算例验证了该方法的有效性.     

基于粗糙集理论的模糊综合评判权值确定

模糊综合评判在圈闭、区带等含油气性有利区预测及其优劣程度进行定量分析评价中发挥着非常重要的作用。在模糊综合评判中,参评地质因素的权值确定也非常重要。应用粗糙集理论,对原始地质数据进行挖掘,利用其求得各项参评地质因素的属性重要度,并将其权值化处理作为其权重系数,克服了传统方法确定权重系数的主观性,这样使得评价结果更具客观性,从而提高模糊综合评判精度。最后,以塔里木盆地塔西南凹陷圈闭评价为例,用此方法求得评价所需的各参评地质因素的权重系数。     

基于粗糙集理论的规则权重确定方法

通常规则权重的确定方法是根据专家的先验知识来确定.本文根据粗糙集理论中规则的改进的确定性因子的判断方法,提出将专家的先验知识给定的权重同粗糙集理论规则的改进的确定性因子结合起来最终确定规则权重,即基于粗糙集理论的规则权重确定,实现主观先验知识同客观情况的统一,从而得出更加理想的权重确定结果.本文主要目的是为决策者提供一种规则权重的确定方法,使决策者能够作出更加科学、更加合理的决策与分析.本文运用文献方法系统分析方法和实证分析方法.     

粗糙集理论在模糊神经网络中的应用研究

应用粗糙隶属度及粗糙神经0元对模糊神经网络进行讨论，得到了一种利用神经网络修正不完善粗糙规则的方法，以及一种粗糙模糊神经网络。以日本大阪湾的COD浓度为例，取得了良好的拟合及预测效果，从而具有广泛的应用前景。     

信息熵在粗糙集理论中的应用

信息熵在粗糙集理论中有着重要的应用 ,它可用来度量知识的不确定性、属性关联的重要性及粗糙集的不确定性等。文章综述并分析这些度量     

基于粗糙集理论的人工神经网络故障诊断系统

在故障诊断神经网络模型的基础上,以粗糙集理论中的信息系统属性值表为主要工具,将复杂的神经网络分层的简并剔除其中不必要的属性,克服了网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点,取得了减少分类过程中的模式匹配搜索量的良好效果,并给出基于粗糙集理论的分层发掘神经网络模型结构及算法,结果表明该系统对工程应用具有一定的参考价值。     

聚氯乙烯表面肝素化的研究

表面衰减全反射光谱（ART）检测表明,经十六烷基三甲基溴化铵的长链烷基在聚氯乙烯表面的扩散,渗透和与肝素之间形成离子键后,肝素已固定在高分子材料表面,其生物活性表征结果证明,处理过的聚氯乙烯表面有抗凝血性,可显著延长血液在材料表面的凝固时间,抑制血栓形成,并有一定的生物相容性。     

改性聚氯乙烯树脂的性能及应用

介绍了纳米碳酸钙原位聚合聚氯乙烯的结构和性能,对纳米CaCO3原位聚合聚氯乙烯树脂进行了有关应用试验,通过纳米CaCO3原位聚合后得到的PVC树脂应用于化学建材行业,不仅提高了各项力学性能,而且节省了能量,降低了成本.     

粗糙集理论及在产品市场评估中的应用

粗糙集理论是一种新的处理含糊性和不确定性的数学工具。本文研究了粗糙集理论,并将粗糙集理论应用于产品的市场评估中,通过实验证明使用此理论能有效地从市场调查表中获得有价值的信息,同时也为解决类似问题提供了参考依据。     

基于粗集理论与神经网络的电力系统负荷预测VoIP系统的QoS

介绍了一种基于粗集理论与神经网络相结合的电力系统负荷预测方法.运用粗集理论方法对不确定、不完整的历史数据进行属性的约简分析,并将约简后的属性作为人工神经网络的输入进行负荷预测;改进基因算法对神经网络权值修正.算例表明该方法可行、有效.     

基于粗糙集理论的医院院内感染数据挖掘

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的新型数学工具 ,已广泛应用于人工智能的许多领域特别是数据挖掘和知识发现领域。本文首次将基于粗糙集理论的数据挖掘技术应用于医院院内感染的知识发现 ,在智能诊断的知识自动获取方面取得新的进展。     

粗糙集理论在区域降水预报中的应用研究

用粗糙集属性约简方法选择出比较合理的预报因子组合,建立广西东南部区域日平均降水量的预报方程(预报时效为24h),并进行2006年5～6月的前汛期逐日业务预报应用试验.结果表明,采用属性约简方法建立的预报方程比传统的逐步回归预报方程有更高的预报精度,具有较好的业务应用前景.     

粗集理论在知识发现系统中的应用

阐述了粗集理论的基本思想，给出了一个基于粗集的知识发现系统模型，并通过实例说明了这一模型的有效性。