改进的差别矩阵及其求核方法

粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具．属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,而现有的很多属性约简算法都是从信息系统(或决策表)的核开始．针对HU利用差别矩阵求解粗糙集中的核方法的错误,叶东毅提出了新的差别矩阵及其求核方法,但计算代价高．为此,给出了改进的差别矩阵定义和求核方法,该方法纠正HU方法的错误,且可有效地降低计算代价．     

不完备模糊决策信息系统中的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个很重要的方法,本文把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约筒的算法,最后用实例验证了算法的可行性.     

一种D-S证据推理的BPA获取方法

针对多传感器数据融合中D-S证据推理方法的基本概率赋值获取存在主观性的问题,结合粗糙集理论,通过定义规则强度和决策扩充规则,提出一种基于决策表的证据获取和基本概率赋值客观确定方法,并以具体算例验证了方法的正确性和有效性。     

基于规则的神经网络在模式分类中的应用

针对模式分类任务,提出一种基于粗糙集规则的神经网络构造方法.首先,利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征,在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数,并推导出简练的分类规则集合.然后,以规则集为基础构造BP神经网络结构、确定网络层数、输入输出节点数等,并计算规则的条件属性重要度和依赖度2个参数对连接权值进行初始化.最后,通过一个实例验证了方法的有效性,结果表明该方法能有效解决传统神经网络构造难、解释难、过拟合等问题,提高了分类精度,降低了训练时间.此外,初步探讨了网络训练时对知识提炼的影响.     

一种新的双论域上模糊粗糙集

粗糙集模型的推广一直是粗糙集理论研究的一个热点.该文基于模糊相容关系,定义了双论域上模糊集的上下近似算子,从而得到了一种新的双论域上模糊粗糙集模型,并研究了它的性质.     

基于加权熵的重要性不对等样本学习的知识约简

由于学习样本的分布特性和所反映的主观特性的不同,每一个样本相对于学习算法的重要性程度往往是不对等的,为了能够在知识约简过程中考虑到学习样本的不对等性,提出了基于加权熵的知识约简方法。针对各类别样本分布不均匀的样本重要性不对等情况,为了加强小类样本所蕴含的知识在知识约简中的体现,提出一种逆类概率加权的不对等样本加权方法,实验表明该方法能够明显提高小类样本的分类正确率,也验证了基于加权熵的知识约简方法能够将样本的不对等性体现在知识约简结果中。     

对粗糙集两种新算子的注记

在粗糙集中，定义了集合并的下增近似和交的上减近似2种算子，它们与确定增量算子和不确定减量算子是等价的．这2种算子简单、直观，成功地解决了粗集运算中将包含关系转化为相等关系的问题，同时，利用它们可以、简化有关算子性质的证明．     

基于粗糙集的属性值约简算法研究

规则提取是数据挖掘的核心步骤,在分析常用属性值约简算法思想的基础上,给出基于不可分辨矩阵的属性值约简算法描述.实验结果表明,这种方法是可行的.     

基于粗糙集理论的系统建模方法

根据粗糙集理论，提出了粗糙集建模的方法，并给出了建模步骤：首先采集系统的输入输出样本集，建立决策表，然后根据相对约简求出属性的重要性，由其重要性得出决策的最简形式，从而得到系统的粗糙集模型。以线性系统为例建立了粗糙集仿真模型，验证了模型的有效性。仿真结果表明，在开环条件下建立的一阶系统粗糙集模型，能适应于开环和闭环，也能适应于可变的输入信号；二阶系统模型只能适应于建模时的情况。该建模方法可以推广到非线性系统的建模中。     

基于粗糙集和群决策的配煤中心选址模型

为实现配煤中心的合理有效选址,综合考虑建设成本、运营费用、大面积土地可得性、大面积土地地理位置、交通便利性、自然条件、社会负效应、煤炭储运资源利用等定性、定量要素,基于粗糙集、群决策特征根理论及目标规划方法,建立配煤中心选址综合评价模型。实例分析表明,运用该模型确定的配煤中心选址方案科学合理,为选址决策提供了依据。