一种共前缀码的测试数据压缩方案

提出了一种新的基于游程编码的测试数据压缩/解压缩的算法:共前缀码编码(SPCS),它在传统游程使用较短的代码字来代替较长的游程的基础上,进一步探讨游程之间的相关性,使用一位来代替具有与前一游程相同前缀的后一游程的前缀,使需要多位才能表示的代码字的前缀用-位就可以表示,进一步提高了压缩率.相比类似的编码测试数据压缩方案,具有压缩率高、解压控制过程容易实现的突出特点.理论分析和对ISCAS-85和ISCAS-89部分标准电路硬故障集的实验结果证明了本方案的有效性.     

一种新的水平集停止项函数选取方法研究

现今的停止项采用的全局阈值法很难使经典水平集算法得到较准确的分割效果。为此,构建了一个新的停止项函数,该函数在梯度较小时为一个常数,超过某个阈值后为单调递减函数,直至到某个梯度时递减为零。这保证了采用该函数的水平集方法能够实现在同质区加速演化,在边缘区停止演化的目的。实验结果表明,采用新的停止项函数能够使水平集方法获得更好的分割结果。     

一种基于粗集理论的属性权重构造方法

提出一种新的基于粗集理论的权重构造方法来解决传统决策中主观性问题和冗余性问题,并给出了一种新的判据模式.新方法分析论述了可拓学中存在的数学逻辑错误,并与通过其他决策方法得出的结论作比较.最终通过实验分析来说明方法的有效性和可行性,从而为管理决策提供了一种新的思想.     

基于项目集格及位图索引的频繁项目集发现算法

以格论及位图索引技术为基础给出了一个新的频繁项目集发现算法.1)该算法利用有向图进行一次性数据预处理,在预处理过程中将数据库预先存贮为每个结点都用一个域来记录其支持度的项目集格,从而把复杂的频繁项目集的发现问题转化为图搜索问题,提高了频繁项目集发现过程的效率.2) 支持度计算是关联规则发现中I/O及计算开销都非常大,算法引入了位图索引技术,提高了项目集支持度的计算速度.存储完整位图需要较大空间,针对该问题算法对位图进行了分块管理并对其进行了有效的编码压缩;不仅可以有效地对原始位图进行有效压缩,另外也可以在较大程度上提高支持度的计算效率.最后,对算法进行了计算实验与分析.     

求解DRS多目标优化问题的新颖ε-支配进化算法

首先分析ORS(dominance resistant solutions)多目标优化问题的特点,证明基于Pareto-支配关系的多目标优化问题算法求解该类问题很难收敛.然后,提出一种新的基于ε-支配关系的进化算法-ε-支配进化算法(EDMOEA),给出该算法框架和详细流程.最后,将ε-支配进化算法和NSGA-Ⅱ算法应用于求解一组典型的DRS多目标优化问题和常用的多目标优化测试问题,基于算法的收敛性和Pareto最优解集分布性进行评价和比较分析,表明ε-支配进化算法的有效性.     

粗糙Vague集的不确定性度量

将粗糙集理论和Vague集理论相结合,引入了粗糙Vague集的概念,讨论了粗糙Vague集的基本性质.并且基于描述模糊信息量的模糊熵及描述粗糙集的粗糙熵,给出了粗糙Vague集的模糊熵、粗糙度及贴近度的定义,讨论了粗糙Vague集的模糊熵、粗糙度及贴近度,并给出了相应的定理。     

单向S-粗集对偶与数据筛选-过滤的扩展应用

S-粗集(singular rough sets)是对Z.Pawlak粗集的改进,单向S-粗集对偶(dual of one direction sin-gular rough sets)是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集对偶,给出数据属性,数据筛选-过滤概念,数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,及数据筛选-过滤准则。利用这些结果,给出应用。单向S-粗集对偶是动态数据筛选-过滤研究的一个新工具。     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.     

多任务多联盟并行生成：模型与求解

联盟生成是MAS的一个关键问题,现有的工作主要研究如何针对一个任务生成最优联盟,很少考虑多任务多联盟生成问题(MMG).对MMG问题建立了模型,并进行了分析.在系统能力受限的条件下给出一种并行算法,首先找出最优可达任务集,再针对每个任务生成相应的联盟,从而实现了问题的分布并行求解.最后通过仿真试验说明了此算法的有效性.     

两类决策系统中规则获取的联合决策矩阵算法

提出了联合决策矩阵的概念以及基于联合决策矩阵的两类决策系统规则获取算法.将条件属性等价矩阵和决策属性等价矩阵合并到一个矩阵中,大大减少了矩阵生成过程的比较次数,能有效提高算法的效率.用一个实例说明了算法的执行过程,并通过算法复杂度分析与实验结果对比,进一步说明了该方法的有效性.