知识获取与求精RS-GA策略

针对知识获取环节在知识管理中的地位和意义 ,提出了用于规则知识获取与求精的RS GA(粗集理论—遗传算法 )策略 ,对其相关原理与实现技术进行了深入探讨 ,并通过实例进行阐释 ;最后 ,对该方法的适用性以及局限性进行了说明     

利用矩阵运算实现故障树参数间转化

为减少FTA的NP困难,在充分研究故障树主要参数(最小割集、最小路集、不交化最小割集和不交化最小路集)之间内在联系的基础上,找到了它们间相互转化的方法,并通过割集矩阵的运算加以实现.这些转化方法,为减少NP困难、简化FTA开辟了新途径.     

基于语义距离的模糊信息分类方法

介绍了信息表极大必要属性组的概念。并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。     

基于粗集理论的一种规则提取方法

介绍了粗集理论的基本概念,通过对现有基于粗集的最小规则提取算法的分析,发现其缺陷,提出了一种改进的基于粗糙集的规则提取方法,并用UCI数据库中的9个标准数据集从规则集的规则数目、规则集的平均规则长度、规则集的平均规则支持、规则集的预测精度等4个指标对改进的算法进行了测试和对比分析,实验表明了该算法的有效性.     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简     

粗糙集理论在内燃机故障诊断专家系统中的应用

在故障诊断专家系统的基础上，引入粗糙集理论，并以信息系统属性值表为主要工具，对专家系统中的规则进行约简并剔除不必要的属性，揭示了故障诊断信号中内在的冗余性，降低了故障诊断专家系统构成的复杂性，并建立了简化后的决策规则。     

灰色模型的模糊法在水质评价中的应用

采用灰色模型确定关键污染因子再运用模糊法对河水水质进行综合评价。通过对某个时间段内污染物监测数据的灰色处理，从动态中找出关键因子，再运用模糊法进行综合评价。     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.     

植物纤维纸浆模塑餐具成型及热压的模糊控制

植物纤维纸浆模塑餐具生产过程中，餐具的水分、定量(壳重)、白度、光泽度、均匀度、机械强度等是餐具产品质量的主要指标，而其中产品的水分和定量是最重要的指标(也是影响其它指标的重要因素)。因此，采取一种合适的控制模型来控制产品的水分和定量是至关重要的。在生产实践和实验的基础上，针对产品的水分和定量建立了模糊控制的模型，给出了根据该模型设计出相应的隶属度函数、计算方法和过程，并设计了相应的控制系统。实践表明，这一控制系统改变了以往同类设备生产质量不稳定的状况，明显提高了产品质量。     

基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法

短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明：所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。