Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.     

基于正态分布区间数的概率测度及多属性决策

针对决策中采用均匀分布区间数描述模糊评价值的局限性,提出了应用正态分布区间数进行多属性决策的方法。分析了模糊数的可能性测度,通过概率分布特征量生成正态分布区间数,给出了基于正态分布区间数与一般模糊区间数的互换关系。由正态分布特性确定了正态分布区间数两个模糊算子,采用简化方法对模糊综合评判向量进行模糊集结。采用模糊随机仿真方法生成综合评估值,对统计结果采用模糊均值和方差的排序方法进行决策。实例计算表明了两种方法的有效性。     

基于模糊集的故障检测方法

针对limit checking故障检测方法的缺点,提出了一种基于模糊集的故障检测方法。该方法基于传感器测量值的不确定性和门限值具有模糊的客观属性,在检测值所有可能值的论域上划分模糊子集,将检测值偏离门限值的程度用隶属函数与模糊子集报警权重表示。考虑到时间因素对检测结果的影响,提出采用时间窗函数的方法计算时间窗内的报警权值之和作为模糊检测决策依据。仿真结果表明,基于模糊集的故障检测方法相比于持续性计数(Persistence Counter)方法具有更好的检测性能。     

船舶电力系统的动态过程仿真研究

提出了一种面向船舶电力系统动态过程的仿真计算方法.以连网柴油发电机组旋转坐标系为参考,建立了一种船舶电力系统教学模型,微分代数方程组求解采用牛顿法与隐式梯形积分法相结合.柴油机调速器依据速度下倾特性控制电网频率和有功功率分配,自动电压调节器引入均压线概念.选用中铁渤海一号船舶电力系统为仿真对象,实现柴油发电机组并联运行的动态过程仿真,仿真结果验证了数学模型和仿真计算方法的有效性.     

Security transmission and recognition of F-knowledge

The concept of F-knowledge is presented by employing S-rough sets. By engrafting and penetrating between the F-knowledge generated by S-rough sets and the RSA algorithm, the security transmission and recognition of multi-agent F-knowledge are proposed, which includes the security transmission of multi-agent F-knowledge with positive direction secret key and the security transmission of multi-agent F-knowledge with reverse direction secret key. Finally, the recognition criterion and the applications of F-knowledge are presented. The security of F-knowledge is a new application research direction of S-rough sets in information systems.     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

一种基于粗糙集理论的SVM短期负荷预测方法

在分析粗糙集理论方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了粗糙集与支持向量机的结合方法,提出了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少支持向量机的训练数据,克服支持向量机方法因为数据量太大,处理速度慢等缺点。将该系统应用于短期负荷预测中,与BP神经网络法和标准的支持向量机方法相比,得到了较高的预测精度,从而说明了基于粗糙集理论方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性。     

一种基于S-粗集的实时调度建模方法

基于S-粗集理论(Singular roush sets)提出了一种车间作业实时调度建模方法.在动态加工环境下,考虑有工件加工完成、工件到期时间改变和急加工工件到来等实时事件发生,研究了实时调度窗口工件的再选择与再调度问题,建立了基于S-粗集的车间作业实时粗调度模型,把S-粗集理论成功地应用于实时调度领城.仿真算例表明,利用该方法不仅能适应动态的工件加工环境,减小调度问题的求解规模,而且能够减少动态再调度次数.     

降水预测的模糊权马尔可夫模型及应用

中长期降水量的预测是气象科学的一个难点问题，论文首先基于降水过程存在大量不确定性、不精确性的特点，应用模糊有序聚类的方法建立降水丰桔状况的分级标准；然后针对降水量为相依随机变量的特点，采取以规范化的各阶自相关系数为权重，用加权的马尔可夫链来预测未来降水的丰桔变化状况；在此基础上，根据模糊集理论中的级别特征值，计算出具体的降水量；最后以山西省河曲水文站近50年的降水资料为实例，对该方法进行了具体的应用，收到了较为满意的结果，从而为提高中长期降水量预报的精度提供了一条值得探索的途径。     

协调优势粗糙集方法及其在UCAV目标威胁估计中的应用

针对一般粗糙集方法不能由有限数据给出完整决策规则的问题, 定义了正协调、负协调和混合协调决策信息系统, 研究了正协调系统的优势关系决策规则获取方法, 在此基础上提出了负协调和混合协调系统的优势关系决策规则获取方法, 形成了协调决策信息系统的优势粗糙集方法, 即协调优势粗糙集方法. 将该方法应用到无人战斗机目标威胁估计中, 建立了无人战斗机目标威胁估计决策信息系统, 分析了目标属性的偏好性, 给出了决策算法, 对算法的复杂度进行了分析, 并与 Greco优势粗糙集方法进行了比较. 结果表明: 该方法简单可行, 得到的确定性决策规则可以涵盖目标条件属性的所有取值, 有效地解决了决策规则的不完备性.