可变模糊集合理论——兼论可拓学的数学与逻辑错误

在工程模糊集理论与文献的基础上,给出对立模糊集概念与定义,提出相对比例函数概念与定义,建立比较系统的可变模糊集理论体系,是对经典模糊集合静态理论的突破与发展,也是自然辩证法哲学原理数学化的基础.分析论证了可拓学存在的数学与逻辑错误以及关联函数基本公式错误的两种形式,指出其不能应用于实际领域,尤其是工程领域.     

基于可变精度粗糙集的多决策表分析方法

针对可能存在分类误差缺失信息的群体分类决策问题,提出了一种可以从多个决策表中获取群体分类偏好的可变精度粗糙集方法。该方法通过控制决策者的分类误差率,群体分类一致率及反对率,将多个决策表中符合条件的信息汇集,形成群体分类模式表,然后根据每种分类模式在不同分类误差率和群体一致率下得到支持和反对的频数,得到群体分类模式集合的下近似,即群体分类偏好。给出了应用该方法的具体步骤,算例验证了该方法的有效性。     

粗糙核k-means聚类算法

通过研究核聚类算法,以及粗糙集,提出了一个新的用于聚类分析的粗糙核聚类方法。通过mercer核映射把输入空间中的样本映射到Hilbert空间,使样本空间中没有显现的特征在特征空间中突现出来,在这种样本差异加大的基础上,结合粗糙集的思想,把样本分别划到相应聚类中心的上、下近似中,上、下近似中的样本按照一定的比例来共同决定新的聚类中心。这样不但聚类精度大大提高,而且算法收敛速度也较快。仿真实验的结果表明该算法的可行性和有效性。     

水下跳频通信系统的建模与仿真

水声信道是较为复杂的数据通信信道,为了满足水下安全可靠通信和组网的要求,提出了一种基于跳频技术的水下通信系统方案,建立了系统仿真模型和多径Rayleigh衰落水声信道模型。方案中采用了FH/MFSK调制技术,自适应跳频序列控制,信道纠错编码分别采用RS,卷积码,接收机采用空间分集,跳频序列控制的可控滤波器组以及基于周期图谱分析解码,并通过仿真研究比较了这些技术在水下多径信道中对系统性能的影响。结果表明采用该模型的通信系统水下跳频系统的具有很强稳健性,可以在低信噪比下具有良好的误码率性能。     

优势关系下模糊目标信息系统约简的辨识矩阵

约简是知识获取的重要方法之一,基于等价关系的粗糙集约简理论的研究已比较深入,而优势关系下约简理论的研究还比较少。定义了模糊目标信息系统在优势关系下的5种属性约简,并且给出了它们的判定定理和可辨识矩阵。证明了辨识矩阵对应的辨识公式给出的解就是所求约简的全体.最后通过一个例子说明如何用辨识矩阵算法求属性约简。     

基于粗糙集的药品不良反应风险评价指标体系研究

为构建精神障碍药品不良反应(ADR)风险因素评价指标体系,提出一种基于粗糙集理论的ADR风险评价指标方法.以某医院2012年1月-2019年6月精神障碍患者ADR报告为样本数据,采用粗糙集方法确定ADR风险评价指标及权重.从用药人群和临床用药两个角度,设计7个二级指标并计算出对应的权重系数,最终得到精神障碍用药ADR风...     

增量式概念漂移适应与收敛

概念漂移是数据流挖掘的一个研究热点与难点,判断认知收敛是研究盲区.粗糙集已被应用于概念漂移探测,但存在适应性问题,缺少增量式概念漂移的相关研究.针对上述问题,运用粗糙集理论,从单条决策规则和整体决策系统的角度出发,引入决策优势函数与漂移度,对增量式概念漂移的适应与认知收敛问题作了较为深入的研究,提出一种基于决策支持度阈...     

一种新的基于RS和NN的混合数据挖掘算法

提出一种结合粗糙集理论和BP神经网络理论的新数据挖掘算法.算法利用粗糙集对属性的归约功能将数据仓库中的数据进行归约,将归约后的数据作为训练数据提供给神经网络.通过粗糙集归约,提高了训练数据表达的清晰度,也减少了神经网络的规模,同时利用神经网络又弥补了粗糙集对噪声数据敏感的不足.     

可变模糊云模型电能质量综合评估

为准确评估大容量工业负荷接入对电网造成的电能质量影响,提出了一种可变模糊云模型电能质量综合评估方法.首先建立电能质量评估指标体系,使用模糊层次分析法与变异系数法的结果计算主客观综合权重,通过加权的方式反映多指标对评估的影响.根据可变模糊集思想,将样本数据对限值区间的相对隶属度作为加权平均的权值,改进逆向云模型特征值计算...     

区间值模糊集上的粗糙近似

提出了区间值模糊粗糙集的上下近似,并且利用区间值模糊集的截集定义了区间值模糊粗糙度量,在此基础上讨论区间值模糊粗糙集和区间值模糊粗糙度量的性质。