钢丝绳缺陷定量识别的贝叶斯建模方法

提出了跳变系统检测的贝叶斯建模方法，针对钢丝绳检测信号特征，设计了断丝定量识别的多重假设检测方法，可以在线监测钢丝绳状态。     

粗糙集理论的扩展模型研究

在传统的粗糙集模型和相容粗糙集模型基础上，通过松弛对象之间的不可分辨和相容性条件，给出了一种新的基于和谐关系的粗糙集模型．在新的模型中，α-和谐关系在论域里导出一个嵌套的等价关系序列．分析了α在不同的取值区间时，和谐关系的粗糙性与信息熵间的关系．给出一个具体的实例对新的模型加以解释说明．     

一种新的规则获取增量式算法

对新增样例给出了新的分类,针对此分类提出了新的规则获取的增量式学习算法DLR I,并就该算法与经典算法的复杂性进行了分析比较,得出增量学习算法较经典算法有较低的时间复杂性,可以有效地提高大型数据库的规则维护效率.     

基于贝叶斯推理的决策树模型

针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．     

基于粗糙集的风湿性二尖瓣狭窄疾病诊断

在疾病诊断的专家系统中，知识库的建立是一直困扰系统建立的瓶颈问题．知识库的好坏不仅影响到后续推理过程，而且还对诊断的精度有着很大的影响。文章在粗糙集理论基础上，以风湿性二尖瓣狭窄知识库为例，使用基于粗糙集理论的规则提取技术，对病例资料数据库进行数据分析，与临床表现之间建立合理的推理关系，并结合医生的临床实践，最终形成一个比较完备的诊断知识库，为实际的推理、解释程序打下良好的基础。     

一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。     

基于粗糙集理论的集对分析方法

针对集对分析的基本理论,分析粗集与集对的相似之处,将粗糙集理论与集对论相互嫁接、相互渗透,提出集对分析中的粗糙集方法,用粗集中的上下近似集来定义集对中的同异反联系度。这种方法的研究将有利于融合二者的优势,为确定不确定系统的数据分析、数据挖气掘、知识发现等提供了更扎实的理论基础。     

基于广义粗糙集的不确定条件下的Flow Shop调度

在实际生产调度过程中，加工时间的不确定性是普遍存在的，因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间，定义粗糙加法运算，precision以及ratio，建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型，提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解，仿真实验证明了算法的有效性。     

基于不对称边界的变精度粗糙集的参数选择

不对称边界的变精度粗糙集是Pawlak粗糙集、变精度粗糙集的推广,在l和u参数作用下,使粗糙集模型更加一般化,完善了近似空间的概念。基于不对称变精度粗糙集模型研究的基础上,提出了分类质量和依赖度的方法对不精确信息进行度量,对决策表进行约简。在l,u值的选取,提出了单参数控制的方法,通过l,u-质量图分析和计算验证了方法的有效性。     

采用小波域α稳定分布的图像去噪

基于统计模型的图像去噪的关键是统计模型的选取.α稳定分布能很好地表示具有严重拖尾的数据的统计分布.该文采用α稳定分布来对图像小波域系数进行建模,并采用贝叶斯估计来对无噪图像进行估计.通过将该算法与近来的一些方法进行比较,仿真结果表明该算法具有好的去噪效果.