基于本体粗糙集的程序代码相似度度量方法

结合本体粗糙集理论,融合粗糙集理论分类处理能力与本体论数据描述能力,提出了一种基于本体粗糙集的个体相似度计算方法,并将其应用于程序代码相似度上。实验结果显示该方法在程序代码相似度度量上具备较好的实际效果,同时也揭示了属性度量和结构度量方法应用上的关系。     

一种工程图检索方法在匹配优化问题中的应用

以二维工程图检索系统的设计与开发为背景,提出一种基于非精确图匹配的二维工程图检索方法.该方法首先将二维工程图转化为一种基于图元的属性化邻接图;然后计算目标模型与被检索模型的属性化邻接图之间顶点相容程度矩阵与边相容程度矩阵,并由此建立顶点匹配矩阵M的目标优化函数;最后运用Sinkhorn行列交替规范化方法求解匹配优化问题.在匹配过程中,充分利用属性邻接图的顶点与边属性信息动态裁剪搜索空间,实现快速匹配.实验结果表明,该方法能够检索到不同相似程度的二维工程图,并且检索效率也能满足实际要求.     

基于Relief属性重要度的快速约简算法

邻域粗糙集是经典Pawlak粗糙集的扩展,能够有效的处理数值型数据。因为引入了邻域粒化的概念,使用邻域粗糙集模型计算样本邻域度量属性重要度时,需要不断反复的对负域中的样本进行邻域划分操作,算法计算量很大。为此提出了一种基于Relief算法属性重要度的快速属性约简算法,降低计算邻域的算法时间复杂性。通过和现有算法运用多组UCI标准数据集进行比较,实验结果表明,在不降低分类精度的前提下,该算法能更快速地得到属性约简。     

基于混合属性全距离的粗糙集论域空间纵向降维模型

在混合属性和大规模数据集条件下,针对粗糙集理论所面临的计算复杂度高的问题,本文提出了从横向和纵向两个方向上对粗糙集论域空间进行双向降维的研究思路.针对工程实际中,论域纵向维度对计算复杂度的影响更为明显,本文提出了混合属性全距离(WDMA)纵向降维数学模型.该模型基于粗糙集理论的可分辨性原理,能有效降低论域的纵向维数,简化粗糙集理论中所涉及的属性约简和属性值约简计算,显著降低后续计算的复杂性.工程实例验证表明,该模型能有效提高后续决策的运算效率,改善粗糙集理论的计算性能.     

本体领域综合概念相似度计算中的权重确定方法

利用粗糙集及条件信息熵的相关理论,针对基于相似度计算的本体映射方法在相似度融合时权重过分依赖专家参与等问题,给出一种自动确定权重的策略,并通过实例验证了该方法的可行性.该方法充分考虑在信息量不确定情况下,用各属性对系统信息熵的影响程度确定各属性在当前信息系统中所占的权重,从而使本体的自动化映射和语义网的实时服务成为可能.     

基于粗糙集属性重要性的模糊聚类决策及应用

考虑到不同属性之间的重要性,利用粗糙集理论对模糊信息表或信息表中的不同属性之间(特别是定量属性与定性属性之间)进行耦合,提出一种计算不同属性间相似度的计算方法,即基于粗糙集属性重要性的模糊聚类方法,解决模糊信息表或信息表中属性值定量与定性描述并存情况下的聚类问题,并根据原类结果建立决策表.     

基于一种改进相似度的扩展粗糙集模型

应用经典粗糙集理论处理连续值属性决策表问题时,对连续值属性进行离散化会造成信息损失.本文在分析已有相似度不足的基础上提出一种改进的相似度,建立基于改进相似度的扩展粗糙集模型,并提出一种基于重要度的约简算法.     

一种结合勾股模糊相似度的多属性决策方法

为了解决现有勾股模糊相似度度量中由于忽略犹豫度而造成度量不精确的问题，提出一种新的相似度的度量方法.首先，在属性值为勾股模糊数的条件下，将勾股模糊相似度定义结合灰色关联分析的思想应用于多属性决策，提出一种新的结合勾股模糊相似度的灰色关联分析多属性决策方法，并设计了该方法的算法.通过一个翔实的算例分析证实了提出方法的正确性和有效性，证明其为多属性决策的一种新的可行方法 .通过两组实验结果的对比，提出的方法比其他方法的决策更贴近实际结果，验证了该方法的可靠性.该算法还避免了人工计算，具有高效性.     

变精度粗糙集下基于信息熵的属性约简算法

本文针对在Z．Pawlak粗糙集下进行属性约简中存在的问题,在对变精度粗糙集理论下卢下近似约简概念分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度粗糙集意义下的决策表中属性重要性的度量方式,区分了β阈值界定下的“弱不一致信息”与“强不一致信息”的不确定程度,从而刻画了标准粗糙集下正域之外的不一致信息的不确定程度,以该度量作为启发式信息,提出了基于信息熵的β下近似约简的启发式算法．这为不一致信息系统的属性约简提供了理论依据与算法．     

一种新的词语相似度计算方法

提出了一种新的词语相似度计算方法.该方法利用词语关联分布规范化因子,对互信息中目标词和基词的关联度度量方法进行了修正,通过计算目标词和基词的关联度,构造目标词的属性向量,由目标词的属性向量,利用夹角余弦法计算出目标词语相似度.实验结果验证了该方法的有效性.     

不完备信息系统中Rough集的扩充模型

经典的Rough集理论所处理的信息系统必须是完备的.为了能够分析处理不完备的信息系统,需要建立新的扩充Rough集模型.对现有的几种比较有影响的Rough集扩展模型进行了分析研究,提出了一种带约束的相似关系Rough集模型,并将这些扩充模型之间的关系进行了分析比较.结果显示,基于约束相似关系的扩充Rough集模型优于基于容差关系的扩充Rough集模型和基于相似关系的扩充Rough集模型,使得对象的划分更加合理,符合人们在处理数据时的直观感觉.     

基于相似度的模糊粗糙近似算子

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具.相似度是用于比较2个相似的模糊粗糙集所包含信息的精确性大小的,是模糊集理论和粗糙集理论的热点问题之一.文章利用一种改进的相似度定义了模糊粗糙近似算子,重新定义了粗糙集的一些概念,给出并证明了模糊粗糙近似算子的几个性质.     

基于粗糙集的发现决策偏好信息的新方法

传统的粗糙集(Rough Set)模型基于可利用信息的完全性,忽视了可利用信息中的不完全性和可能存在的统计信息,因而不能发现隐藏在大量决策实例中的不确定性决策偏好信息．为了解决这个问题,该文提出了一种将加权关联规则运用到粗糙集模型中的新方法．     

一种基于梯度分块的直方图平移可逆信息隐藏

针对大多数基于直方图平移的可逆信息隐藏中载体图像分块方法过于粗糙的问题,根据相邻像素之间具有相似特性,提出对载体图像按像素梯度进行分割,将图像分为平滑区域和粗糙区域。同时为减少像素的无效平移,只对平滑区域分块并采用直方图的次峰值点进行双向移位实现信息可逆隐藏,同时将零值点嵌入图像;不需要单独传送峰值点和零值点信息,降低了通信负担。实验表明,该方法在图像质量和峰值信噪比上具有明显的提升,可应用于保密传输等领域。     

A classifier based on rough set and relevance vector machine for disease diagnosis

A new intelligent method for disease diagnosis based on rough set theory (RST) and the relevance vector machine (RVM) for classification is presented as the rough relevance vector machine (RRVM). The RRVM mixes rough set’s strong rule extraction ability with the excellent classification ability of the relevance vector machine through preprocessing initial information, reducing data, and training the relevance vector machine. Compared with traditional intelligence methods such as neural network (NN), support vector machine (SVM), and relevance vector machine (RVM), this method manages to identify disease samples objectively and effectively with less transcendental information. Biography: LI Dingfang (1965–), male, Professor, Ph. D., research direction: computational learning theory, computing in science and engineering.     

一种信息系统属性约简新方法

针对现实中的信息系统的不完备缺失属性,以及无法使用Paw lak粗糙集解决属性约简的情况,在经典的Paw lak粗糙集的基础上,引入一般关系下的粗糙集模型,并给出了基于一般关系的信息系统属性约简的定义.为了使不完备信息系统可以得到更好的属性约简,通过对非对称相似关系进行改进,提出了一种基于改进非对称相似关系的粗糙集模型,在此基础上给出了一种新的不完备信息系统的属性约简算法,并用实例说明了其有效性.     

飞机型号研制经验不确定性表达的模糊粗糙特征集方法

针对不确定性知识表达和量化的需要,基于模糊粗糙集理论构建了知识表达的模糊粗糙特征集模型,并将其应用于飞机型号研制经验的不确定性知识表达。实例结果表明,这种方法是合理、可行、有效的。     

多值信息系统的基于相似度的粗糙集模型

在建立一个新的基于相似度的粗糙集模型的基础上,研究该模型的知识约简,并建立了基于相似度的相容矩阵,通过相容矩阵刻画了多值信息系统中的约简问题.