基于粗糙集理论的知识库分解与规则获取

粗糙集理论可以通过对数据的约简从例子中学习,获取决策规则。但是,当知识库规模较大、条件属性个数较多时,存在提取规则速度慢、规则长度长等缺点。本文介绍了粗糙集理论的基本概念,提出了一种基于粗糙集的知识库分解算法。首先引入决策属性支持度的概念,在此基础上定义了一个属性选择量度,选择最佳目标属性对知识库进行分解,直到所有对象都被精确分类,从而得到具有一定支持度的规则集,得到的规则长度短,提取速度快。通过对一个简单实例的分析,证明了该算法的可行性。     

Nonnegative matrix factorization and its applications in pattern recognition

Matrix factorization has been widely used in many fields[1]. In numerical algebra, the large-scale and com- plex problems can be transformed into small-scale sim- ple subproblems by matrix factorization; in applied statistics, low rank approximation of or…     

一种ARM处理器仿真器的设计

介绍了目前流行微处理器仿真技术,在此基础上提出了用面向对象语言(java)实现ARM处理器的仿真的设计思路。把软件仿真处理器划分为5个部分:指令集仿真,MMU仿真,CACHE仿真,流水线仿真,处理器内部寄存器仿真。重点介绍了指令集,MMU和流水线仿真的设计思路。     

最大公因数闭集上平方矩阵的行列式的整除性

设S={x1,…,xn}是由n个不同正整数组成的最大公因数闭集．得到的主要结果是：（1）如果n≤3，则det（S）n^2整除det[S]n^2；（2）如果max{xi si∈S}〈12，则det（S）n^2整除det[S]m^2；（3）当n=4时，存在最大公因数闭集．S，有det（S）n^2不整除det[S]n^2．     

超声测量数据计算物质冷压线的一种解析方法

提出了一个利用超声测量数据来计算冷压线的一种解析方法．该方法对冷能和冷压的描述先不考虑原子之间的相互作用势的具体形式，而是直接从Murnaghan、Birch—Murnaghall、Vinet等不同解析形式的等温物态方程出发，利用室温较低压力下的超声测量数据计算零压体积模量KT0及其对压力的一阶偏导数K＇T0，将其修正到0K而得到冷压线，并用静高压等温压缩数据检验各种解析物态方程模型的适用性．利用超声测量数据计算了Al、Cu、Ag3种金属的冷压线，并用DAC原位测量的300K等温压缩数据对该计算进行了比较．     

双枝模糊集并-表现定理

建立了双枝模糊集并-表现定理，讨论了双枝模糊集的运算性质.结果表明：双枝模糊集表现定理是单枝模糊集表现定理的一般形式，单枝模糊集表现定理是双枝模糊集表现定理的特例.     

粗糙图与它的结构

将粗糙集理论和传统图论相结合，给出基于粗糙集思想的传统图的等价定义及粗糙图的定义，并进一步给出了粗糙图的矩阵表示及粗糙图的粗糙性分析．粗糙图推广了传统的图论结果，是可用于不确定性问题研究的图，它是分析系统粗特征的有效新工具．     

基于模糊集和粗糙集理论的故障诊断方法的研究

概括介绍了模糊集粗糙集的基本理论,对基于它们的故障诊断方法进行比较,并提出在故障诊断方法中一些可能的研究方向。     

基于OODM的信息系统开发方法

OODM是当今软件界研究的一个热点.相对于传统数据模型,OODM对现实环境的描述更接近于人们的思维方式.结合OODM的特点,对某企业信息系统进行分析建模,给出了OODM的构建方法.     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。