进化粗糙集的逼近最优性

构造了进化粗糙集的表征测度和分解形式 ,讨论了其随机过程和信息几何的属性 ,提出并证明了逼近求解方面其鞅过程和全局最优性条件的数学结论 ,同时给出了相关的定量描述 .结果表明 ,所建立的进化粗糙集结构为符号的非单调逻辑与数值的非线性规划相统一的广义问题求解过程设计提供了必需的理论基础和形式化手段 ,在非确定信息建模与非线性信号处理方面具有重要的意义     

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.     

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。     

基于遗传优化的粗糙神经网络模式识别器及应用

通过粗糙集获取知识表达系统的分类规则，用产生的规则对神经网络进行编码，并利用遗传算法对初步学习后的神经网络的权值进行优化，最终得到一个神经网络模式识别器。举例说明了采用这种方法得到模式识别器的过程及其对待识别对象的学习和分类效果。结果表明：采用粗糙规则对神经网络编码可以缩短神经网络的训练过程，遗传算化对神经网络权值的优化可在一定程度上提高模式识别的精度。     

随机粗糙表面近红外光散射特性数值研究

为了研究随机粗糙表面的近红外光散射现象,采用线性滤波法生成高斯分布随机粗糙表面,使用基于矩量法的蒙特卡罗方法计算波长为1.064μm的S和P线偏振入射光照射下的良导体和电介质表面的散射分布、散射峰值及其位置等.数值计算结果表明,良导体和电介质表面的散射特征具有显著差异.该结果对提高激光雷达目标识别能力具有重要意义.     

基于分辨矩阵的交通拥堵关键影响因素提取及解析

为了给规划、建设和管理不同阶段的决策者提供具备整体性和针对性的决策依据,提高决策的实效性,在全面分析提取交通拥堵影响因素集合的基础上,通过类比分析,选取处理多因素且不完备数据的粗糙集理论方法,构建基于分辨矩阵的属性约简算法模型,结合丰富的实测数据验证分析,提取出导致拥堵的关键因素,包括路段长度、路段车道数、区域出行量、出入口数及两端交叉口连接路段通行能力差。分析结果表明：交通供需平衡在交通运行中的关键作用是不容忽视的,应在设施的规划设计和需求的管控方面加强动态调整力度;分析结论对发展程度不同的城市提供确定宏观交通供需配置及微观精细一体化设计重点的理论及数据支撑。     

模糊信息系统知识约简的分辨函数法

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容.针对不同的粗糙集模型和约简定义,给出相应的知识约简方法一直是知识约简的主要任务.以分辩函数法为代表的各种符号值信息系统知识约简方法已得到深入研究.将分辨函数引入模糊信息系统,得到相应的知识约简分辨函数法,并通过实例分析说明了该方法的具体计算步骤.这为从模糊信息系统中获取知识提供了一种有效的粗糙集方法.     

Rough function model and rough membership function

Two pairs of approximation operators, which are the scale lower and upper approximations as well as the real line lower and upper approximations, are defined. Their properties and antithesis characteristics are analyzed. The rough function model is generalized based on rough set theory, and the scheme of rough function theory is made more distinct and complete. Therefore, the transformation of the real function analysis from real line to scale is achieved. A series of basic concepts in rough function model including rough numbers, rough intervals, and rough membership functions are defined in the new scheme of the rough function model. Operating properties of rough intervals similar to rough sets are obtained. The relationship of rough inclusion and rough equality of rough intervals is defined by two kinds of tools, known as the lower （upper） approximation operator in real numbers domain and rough membership functions. Their relative properties are analyzed and proved strictly, which provides necessary theoretical foundation and technical support for the further discussion of properties and practical application of the rough function model.