Rough Fuzzy集及其相似度量

近年来，人们提出许多刻划不确定性的方法，Rough集理论是描述Fuzzy性和不确定性的一种新的数学工具．文中简要介绍了Rough集理论的基本概念，讨论了Rough集的性质及其Rough Fuzzy集的相似度量。     

基于Rough集的多传感器信息融合

Rough集是一种处理含糊和不精确性问题的新型数学工具,将其应用于多传感器信息融合中,可以简化规则的描述和表示,有利于快速得到最小融合算法,同时可以解决数据超载问题,形成多传感器信息融合算法.     

Rough Set在垃圾邮件过滤技术中的应用

垃圾邮件是Internet上面临急待解决的问题.Rough集理论是处理模糊和不精确数据的新型工具,能提供描述正常模型的最小预测规则集.重点阐述了Rough set在垃圾邮件过滤中的应用,并对大量数据进行了实验对比,试验验证了Rough set在垃圾邮件过滤技术上的可行性和可靠性.     

基于粗糙集的分布式信息检索

在分布式数据库技术和模糊集理论的基础上,应用作为数据挖掘的新方法的 Rough集理论,针对分布式数据库的复杂查询处理问题,构建一种基于 Rough 集的分布式数据库系统,设计出Rough集上的查询算法,降低了信息查询的时间复杂性,提高了信息查准率,兼顾了查全率,为信息查询和科技查询提供决策支持。     

一种基于Rough集的指标体系选择策略

在理论与实证分析相结合的基础上，提出基于Rough集的指标体系选择的分析方法，实践证明，Rough理论体系是一种新型的处理不完整性和不确定性问题的数学工具。对于指标的选取同样有效，通过研究以期在理论和实例验证中对指标体系的构建工作能有所帮助。     

基于Rough集的不确定性知识的特征识别理论

利用Rough集理论给出了一种客观的概率分配函数,然后利用改进的证据理论提出了一种不确定性知识的特征识别方法。     

基于结构光的特征点提取方法研究

特征提取是基于视觉定位的关键,只有选择合适的特征及特征提取方法才能确保定位精度。选取结构简单、成本低且易实现的单目视觉定位技术作为研究对象,以屋顶上的结构光电作为观测数据来源。为得到耗时少、提取数目满足定位需求的特征点提取算法,对Moravec、Harris、Harris-Laplace、SUSAN、DoG、FAST等6种特征点提取方法进行比较,选出合适该环境下的特征点提取方法。实验表明,在提取结构光环境下,FAST特征点提取耗时优于其它算法,并且提取数目满足定位所需点数目。     

自适应Contourlet变换的多传感器图像融合

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,相对于小波变换具有较好的方向性、较高的逼近精度和较好的稀疏表达性能.因此将Contourlet变换用于图像融合,能更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.利用Contourlett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种自适应Contourlet变换的多传感图像融合新算法.算法是将全色图像和多光谱图像进行Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像.将其他的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法.     

分类规则的蚁群挖掘算法

提出了一种分类规则的蚁群挖掘算法.算法首先对所有的连续属性值离散化,得到相应的离散属性,然后让各只蚂蚁按照某种策略选择相关属性,对所选属性再选择理想的属性值,循环地构造单个规则,接着更新训练集,最终形成各类规则集.最后用新规则约简算法进行约简操作.对两个公用数据的实验及其与Ant-Miner和C4.5的对比表明,算法能够发现更好的分类规则.实验同时表明该算法是有效的.     

二进制特征图像算法性能分析

为研究几种常用二进制特征提取算法的实时性及复杂环境下的鲁棒性,对ORB、SIFT、SURF、BRISK四种基于二进制特征的主流算法,使用Euroc数据集和真实场景图像对进行匹配和统计,对比分析其实时性.选用Mikolajczyk数据集,在图像旋转变换、模糊变换、光照变换、视角变换场景下对算法的鲁棒性进行比较.采用的评价...     

基于粗糙集的数据挖掘方法分析

文章从数据挖掘和粗糙集的基本概念出发,研究粗糙集理论在数据挖掘中的典型运用,为大型数据挖掘提供了一种新的方法。基于粗糙集的数据挖掘,首先通过粗糙集理论对数据进行预处理,然后对属性约简,最后进行决策规则提取,寻找最优解。     

粗糙集理论与图形匹配相结合的规则提取方法

文章提出了在粗糙集理论中规则提取的新方法——利用图形的匹配来提取规则.粗糙集理论在数据分类应用中的主要思想是保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和决策规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的.     

关联规则挖掘模型在大学生评价中的应用

本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,归纳总结了基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型和属性约简算法,并将其成功应用于大学生评价中,为社会选拔人才提供有价值的参考。     

Rule Generation Based on Dominance Matrices and Functions

Rough set theory has proved to be a useful tool for rule induction. But, the theory based on indiscemibility relation or similarity relation cannot induce rules from decision tables with criteria. Greco et al have proposed a new rough set approach based on dominance relation to handle the problems. In this paper, the concept of dominance matrix is put forward and the dominance function is constructed to compute the minimal decision rules that are more general and applicable than the ones induced by the classical rough set theory. In addition,the methodology of simplification is presented to eliminate the redundancy in the rule set.     

利用粗集原理完善评估指标体系的方法

研究在建立评估指标体系的过程中,利用粗集理论检验和挑选重要指标集的方法;该方法利用熵函数和ＭＤＬ原理设计出评价指标集与最后评分间因果关系的度量函数,通过分析指标子集与最后评分结果之间的关系,挑选出最有效的指标子集作为最终的评估依据。利用该方法,可以去除指标系统中的无关指标,在不降低评估精度的前提下,简化了指标体系。     

基于粗糙集的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一,现已证明寻找一个决策表的最优约简是N P-hard问题。本文首先介绍可辨识矩阵属性约简的基本算法并对求核算法进行了改进。在此基础上给出决策表中属性重要性的两种度量,并以此为启发式信息,提出了一种属性约简的启发式算法。最后,实验结果表明,该算法在大多数情况下能有效地获得决策表的最优约简。     

双向自动分支界限特征选择算法

Feature selection ks a process where a miniraal feature subset ks selected from an original feature set according to a certain measure. In this paper, feature relevancy ks defined by an inconsistency rate. A bidirectional automated branch and bound algorithm is presented. It is a new complete search algorithm for feature selection, which performs feature deletion and feature addition in parallel.Its bound ks determined by inconsistency rate of the original feature set, hence termed as ‘automated‘. Experimental study shows that it ks fit for feature selection.     

基于粗糙集理论的工控界面多智能体协作模式研究

1 Introduction An agent is an autonomous entity that runs in a dy-namic environment . Generally, it describes mentalstates such as knowledge , belief , promise , ability,etc. A multi-agent system ( MAS) consists of severalcomputational agents .It ai ms to transformlarge andcomplicated tasks to small ones that can communicateand cooperate with each other[1-3].Therefore ,cooper-ationis essential in MAS. The rough set theory (RST) was proposed by thePolish Mathematician Pawlak in 1982 .It w…     

Immune algorithm for discretization of decision systems in rough set theory

INTRODUCTION As a new effective mathematical tool to deal with vagueness and uncertainty, the rough set theory was first proposed by Pawlak in 1982. Theoretical research on rough set theory is characterized by many achievements (Dai, 2004b; 2005; Dai et al., 2004). In recent years rough set theory has been successfully applied in many fields such as machine learning, pattern recognition, decision support and data mining. But rough set theory cannot deal with continuous attributes althoug…     

模糊信息系统上的规则提取

利用源于粗糙集理论的知识分类方法 ,从模糊关系数据库中提取有用的模糊推理规则 ,从而为模糊推理中模糊推理规则的产生提供了一种较为客观的方法 ,并将该方法应用到不完备信息系统的完备化