粗糙集理论及其应用研究

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。本文给出了粗糙集理论的特点,阐述了几种粗糙集理论的扩展模型及其应用领域,最后讨论了粗糙集理论研究的前景。     

粗糙集理论及其应用发展综述

介绍了粗糙集理论的基本概念、研究对象，叙述了其在各领域的应用发展情况，并对它和模糊集、证据理论等相关理论，以及它和神经网络、知识工程、遗传算法、自动控制等相关领域的关系进行了阐述。     

粗糙集理论的研究现状与前景

介绍了粗糙集理论的基本概念及信息系统属性的简化和规则提取，阐述了粗糙集理论的有关应用和发展前景。     

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     

基于粗糙集理论和因果图的故障诊断

【目的】复杂系统发生故障时会导致许多冗余信息产生,以此建立的因果图模型结构复杂,推理难度较大,针对这个问题提出了基于粗糙集和因果图理论的故障诊断方法。【方法】先根据历史故障数据建立决策表,利用粗糙集理论对决策表进行属性约简得到最小决策表,再根据最小决策表对原始因果图进行约简,最后利用约简后的因果图模型进行故障诊断推理。【结果】从一定程度上降低了因果图模型的复杂程度,从而提升了推理速度。【结论】以某电网为例应用此方法,因果图模型的确得到了简化,样本检验结果也与实际结果一致,说明了该方法的可行性和准确性。     

基于覆盖的多粒度决策理论粗糙集模型

经典的多粒度决策理论粗糙集是基于论域上的等价关系而建立的,然而在实际应用中等价关系很难得到和把握.本文结合多粒度决策理论粗糙集模型,基于覆盖粗糙集理论提出了基于覆盖的多粒度决策理论粗糙集理论,推广了前人的工作.     

基于粗糙集和证据理论的决策规则提取

提出一种基于粗糙集和证据理论的两阶段决策规则提取算法, 该算法首先利用粗糙集中属性缩减的思想, 找出每条规则中的重要条件属性集合, 然后再基于证据理论中证据结合的思想进一步去掉重要条件属性集中的冗余条件属性, 从而得到最终的决策规则. 所给算法简化了属性集的约简, 对高维数据也是可行的. 实验结果表明, 利用该算法能够挖掘出高质量的决策规则.     

基于粗糙集和D-S证据理论的交通拥堵预警

鉴于拥堵预警中的信息和知识具有随机性和不确定性、采集到的数据又常常包含着噪声的特点,利用粗糙集能够对数据进行分析和处理,D-S理论能够分析各种不完备信息的特点,提出了一种算法——基于粗糙集和D-S理论,计算交通可能发生拥堵的概率,为交通拥堵预警提供分析与支持.仿真结果表明该方法是可行而且有效的.     

基于粗糙集理论的系统建模方法

根据粗糙集理论，提出了粗糙集建模的方法，并给出了建模步骤：首先采集系统的输入输出样本集，建立决策表，然后根据相对约简求出属性的重要性，由其重要性得出决策的最简形式，从而得到系统的粗糙集模型。以线性系统为例建立了粗糙集仿真模型，验证了模型的有效性。仿真结果表明，在开环条件下建立的一阶系统粗糙集模型，能适应于开环和闭环，也能适应于可变的输入信号；二阶系统模型只能适应于建模时的情况。该建模方法可以推广到非线性系统的建模中。     

结合粗糙集理论与扩张矩阵理论的数据挖掘方法

提出将粗糙集理论、扩张矩阵理论进行有机结合的新方法 ,该方法吸收了两者的优点同时消除了两者的缺点 .实践证明 ,该方法可以十分有效地从数据库中挖掘出准确而精悍的知识 .     

基于粗糙集理论的工程项目评标方法

结合最新的数学理论,提出一种基于粗糙集理论的工程项目评标方法.通过实例证明,该方法在工程项目评标方法中具有可行性,为工程项目评标方法提供了一种新的思路,具有很好的应用前景.     

粗糙集理论在异步电动机故障诊断中的应用

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定性知识的较新的数学工具,将粗糙集理论引入到异步电动机故障诊断中,对电机的运行状态决策表进行属性约简,有效提取重要属性,降低决策表的冗余性.分析表明,粗糙集理论应用于交流异步电动机故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则.     

粗糙集理论在异步电动村故障诊断中的应用

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定性知识的较新的数学工具,将粗糙集理论引入到异步电动机故障诊断中,对电机的运行状态决策表进行属性约简,有效提取重要属性,降低决策表的冗余性。分析表明,粗糙集理论应用于交流异步电动机故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则。     

基于粗糙集理论的数据挖掘研究

数据挖掘的技术很多,其中粗糙集理论得到了广泛的应用。粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,它可对不完整的数据进行分析和归纳,从中发现知识。本文介绍了数据挖掘基本概念,阐述了粗糙集理论的基本思想,探讨了基于粗糙集理论的数据挖掘方法。     

基于粗糙集理论的项目投资管理

粗糙集理论是一种新的数据分析和处理方法,使用粗糙集理论可以对决策表进行简化,去除冗余属性。首先给出了基于粗糙集的知识推理方法。然后以一个实际例子讨论如何利用粗糙集理论从现有样本中进行知识约简,获取新决策规则,使该方法具有了实用和推广的价值。     

基于粗糙集理论的并发冲突检测新方法

在分析常见并发控制算法的基础上,提出基于粗糙集理论的并发冲突检测新方法。该方法利用粗糙集理论较好的知识分类和约简能力,构建了冲突检测的新机制。不但能够反映冲突事件之间的本质关系,更具有良好的灵活性和可扩展性。     

基于粗糙集理论和视觉特性的图像预处理方法的研究

文章论速了基于粗糙集理论的图像处理方法。粗糙集理论能够对具有模糊、不精确和不完全的图像进行处理,但处理中忽视了图像本身的复杂性和它们之间很强的相关性。文章提出粗糙集与人眼视觉特性相结合的图像预处理方法。该方法基于人眼的基本视觉特性和噪声特性,利用粗糙集中不可分辨关系,按照图像的梯度的大小和噪声来分割不同的区域分别进行不同的对比度的变换,通过仿真实验表明,能够获得较好的增强效果,并对噪声有抑制。     

基于粗糙集和模糊集理论的规则提取方法

粗糙集理论和模糊集理论都是用来处理不完整和不确定信息的理论，两者都可用来观察、测试数据并进行推理。虽然它们之间有一些重叠，但两者的着眼点和计算方法是不一样的，因此它们不能被相互替代，而且必须结合起来使用。本文结合粗糙集理论和模糊集理论提出一种新的规则提取方法，并给出了一个应用实例。     

粗糙集理论在模糊隶属函数辩识中的应用

提出应用粗糙集理论辩识模糊隶属函数的可行性 .它对机械化立窑水泥煅烧过程操作工的经验知识和专家知识进行综合考虑 ,归纳为知识系统决策表 .根据粗糙集理论 ,求出决策表的最小约简算法 .依此属性 ,重新划分模糊空间 ,并定义边界以确定隶属函数 .经模型有效性确认 ,表明该方法是有效的 .