粗糙幂环初探

近年来,将粗糙集理论应用到群环上,以完善粗糙代数系统已是人们感兴趣的话题,结合粗糙集理论及环的概念,初步给出粗糙幂环的定义,并对其性质作了一点探讨。     

基于分布约简的差别矩阵方法研究

在不相容信息系统中,代数观点与信息论观点下的属性约简是不等价的.阐述了分布约简与信息论观点下约简的等价性,分析了代数观点下差别矩阵的缺陷,提出了基于分布约简的差别矩阵方法.该方法不仅考虑所比较对象是否不一致,并且深入分析其不一致性的程度及所属条件等价类在决策类中的分布比例,得到信息系统在分布约简概念下的约简.理论分析与仿真实例表明了该算法的可行性和有效性.     

一种基于关联模式的完全决策规则的提取方法

针对基于粗糙集理论提取完全的决策规则是NP难问题,提出一种获取统计意义下的完全的简化规则的算法.该算法结合关联规则挖掘方法和粗糙集方法的优点,从决策表中提取出具有一定支持度和可信度阈值的决策规则,具有实际的应用意义.通过实例验证了算法的有效性.     

基于二进制的粗糙集基本运算研究

通过讨论二进制与粗糙集之间的内在联系,提出基于二进制的粗糙集运算理论,并借助二进制的位运算操作,给出粗糙集的上近似集和下近似集、等价类的交、集合的基数的运算算法.该算法比传统的粗糙集运算算法的运算速度更快,效率更高.该算法为扩展粗糙集的应用提供了理论基础.     

基于粗糙Multilayer Perceptron网络的规则提取及生成方法研究

将粗糙集理论同神经网络结合起来,提出了一种基于粗糙集的神经网络体系结构,并以此为基础讨论了神经网络中的规则提取方法.为扩大神经网络的适用范围,利用粗糙集理论中的相关概念来指导神经网络系统的构建,从而使系统参数具有较为明确的物理意义.提出一种对该网络进行训练的学习算法.根据网络中各节点所对应的物理意义以及相应连接权值的大小,给出了一种折衷型算法对粗糙神经网络进行推理规则提取和生成.实验结果表明:粗糙神经网络具有较好的工作性能,并且能给出相应的推理规则.     

双论域上的直觉模糊概率粗糙集模型及其应用

基于一个直觉模糊关系,给出了双论域上的直觉模糊概率粗糙集模型的定义,同时也给出了逆下近似、上近似算子的概念. 研究了它们的若干性质,为粗糙集的应用提供了新的理论基础与操作手段.最后,通过在临床诊断系统中的具体应用阐述了本文提出的直觉模糊概率粗糙集模型的有效性和优越性.     

基于粗糙集理论旋转机械频域特性的故障诊断

应用粗糙集理论将旋转机械转子的频域信息作为研究对象, 从转子故障实验的频域图表及其相关数据中, 构造符合粗糙集理论要求的决策表, 并对决策表进行约简, 得到旋转机械故障诊断的决策规则, 通过区分矩阵和区分方程寻找决策表的约简和核, 最后优化鳞选出决策表的最小约简形式.     

基于RST-LSTM模型的堤坝渗压动态预测分析

渗透是关乎堤坝安全的重要因素之一.渗压数据分析是研究堤坝运行期渗流安全问题最直接的途径之一.根据堤坝渗压监测值的基本特征,基于粗糙集理论(RST)和长短时记忆网络模型(LSTM),建立RST-LSTM模型结构并编制python程序,实现了渗流影响因素重要性定量化排序、冗余因素的消除以及多因素影响下堤坝渗压值的预测分析....     

基于AHP和粗糙集的二阶段评价方法研究

通过分析AHP在求解过程中存在的不足,结合粗糙集理论强大的定性分析能力,提出了AHP和粗糙集相结合二阶段求解的基本思路,并针对物流服务商评价问题的一个具体实例,阐述了如何应用AHP和粗糙集二阶段方法对物流服务商进行评价。评价结果表明,新提出的二阶段评价方法与AHP、AHP-TOPSIS方法、突变理论相比较,它对于最优企业的选取,无疑是一个重要的决策参考。     

第三方物流分包商选择双层规划模型

为了使第三方物流企业在物流业务分包时不仅能降低分包费用,并且能逐渐提高服务质量,提出了双层规划模型描述了第三方物流企业与分包商之间的博弈关系,其中上层规划以第三方物流企业总分包费用最小为目标,下层规划以分包商服务质量最大为目标,引入"综合表现度"概念衡量分包商的服务质量,并基于模糊粗糙集约简出影响分包商服务质量的真实因素,计算出影响因素的权重,由此确定出分包商的综合表现度.设计了处理所有约束和下层规划目标函数的算法规则,并基于遗传算法对分包商选择的双层规划模型求解.最后,利用一个简单的实例进行试验,结果分析和比较表明,当分包商选择是长期的且分阶段多次进行时,该双层规划模型能很好的激励分包商提高服务质量,降低分包价格.