基于粗糙集和模糊聚类方法的属性约简算法

在基于粗糙集的属性约简算法中引入模糊等价关系的一种新的度量方法,重新定义了高维数据中的属性重要度,提出了一个结合粗糙集和模糊聚类方法的属性约简算法,并通过实验得到了用户满意的属性约简结果。     

基于粗糙集的军事体能训练效果评价

军事体能是军事体育的重要组成部分,也是部队军事训练不可缺少的重要内容。本文在基于区分矩阵的属性约简算法基础上,采用了启发式知识计算出属性重要度,建立基于粗糙集的军事训练效果评价模型。使用该模型有利于及时调整训练方式方法,从而有效地提高军事体能训练效果。     

基于粗糙集的决策系统知识获取算法及实证分析

提出一种基于粗糙集理论的决策系统知识获取算法.通过在决策系统中引入粗集属性重要度的概念,来描述由决策属性所提供的知识对条件属性的依赖程度,并以此作为启发式信息来计算属性核和相对约简.在此基础上,挖掘隐含在数据中的知识,获取决策规则.该算法通过实证分析,证明是决策知识获取的一种有效方法.     

基于差别矩阵的启发式粗糙集属性约简算法研究

提出基于差别矩阵的改进启发式粗糙集属性约简算法,降低算法的时间复杂度及空间复杂度。针对相关实际案例数据。以学生考试成绩为分析对象,应用改进后的约简算法,设计相应的评价指标,分析学生成绩的潜在影响因素,再次验证了本文提出算法的可行性和高效性。     

一种自适应遗传算法在粗糙集属性约简中的应用

属性约简是粗糙集理论中的一个核心问题,为获得有效的最小相对属性约简,利用自适应遗传算法实现粗糙集属性约简。自适应遗传算法根据个体适应值动态调整个体的交叉概率和变异概率,提高了遗传算法的寻优能力和收敛速度。     

粗糙集AHP融合模型在IT项目风险分析中的应用

IT项目是高投入、高风险产业,为了在IT项目开发中获得高收益,有必要对IT项目风险进行分析。但是传统分析方法比较主观,难以对IT项目风险进行客观的分析。文章先引入粗糙集理论,利用可分辨矩阵约简算法对IT项目风险表进行属性约简,剔除其中不必要的属性,然后综合利用粗糙集理论和AHP方法来确定IT项目风险的权重,并通过实例验证该方法的可行性和合理性。     

基于相似矩阵的连续域决策表属性约简算法

把模糊集和粗糙集结合起来,对连续域决策表属性约简算法进行了研究.首先,使用三角隶属度函数将连续属性值转化为模糊值;然后定义了两模糊对象间的相似度、模糊对象的相似类以及连续属性在对象集上划分所形成的相似类集组成的特征向量;给出了连续型属性的数字特征向量,并以此为基础建立了连续属性间的相似矩阵;最后,提出了一个新的属性约简算法,并用实例进行了验证.     

一种基于变精度粗糙集模型的数据挖掘方法

通过分析Pawlak粗糙集模型在数据挖掘中应用的局限性,提出了一种基于变精度粗糙集模型的数据挖掘方法。在数据挖掘中采用变精度粗糙集方法对胶合板缺陷数据进行属性约简和规则提取,并将所得规则用于分类。结果表明:变精度粗糙集改进了Pawlak粗糙集的不足,具有更高的可靠性和鲁棒性。     

基于粗糙集与模糊支持向量机的模式分类方法研究

针对传统支持向量机(SVM)多分类算法分类效果欠佳的问题,研究基于粗糙集(RS)理论和模糊支持向量机(FSVM)多类算法的模式分类新方法。首先用RS属性约简方法去除冗余信息,然后用FSVM结合三叉分类树多类算法对约简后的样本分类。用本文方法在UCI数据库的数据集上做实验,与其他方法相比分类速度和精度显著提高,说明该方法是有效的。     

基于高校图书馆读者满意度的知识发现快速算法

利用粗糙集理论的属性约简和区分函数等工具,对高校图书馆读者满意度评价数据进行分析,给出了一种挖掘其中有价值模式和知识的快速算法。     

人工智能中求解八数码问题算法的实现与分析

针对八数码问题的求解,给出了深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索(譬如A*算法)之间的算法比较,通过实验验证各种算法并得出结论:在通常情况下,采用启发式搜索算法来进行状态空间的搜索更为方便、高效。     

关于粗糙集理论的一些探讨

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。文章介绍了Rough Set理论的基本思想及分析了粗糙集方法的特点,描述了一种基于粗糙集理论的知识发现步骤。     

一种改进的属性值约简算法

通过信息系统的属性约简可以使信息系统得到简化,但经过属性约简的信息系统还不是一个最简的信息系统,它包含着大量的冗余信息。因此,需要进一步对信息系统进行属性值约简简称值约简。本文提出了一种改进的属性值约简算法。     

多合同的激励优化与最优工期确定

本文对于时间-费用交换问题,基于总价合同中的奖惩手段对承包方缩短工期的激励作用,考虑同一个工程项目包含多个总价合同时,通过建立多合同的主从递阶决策模型,对各个合同的激励进行优化,并选择工程最优工期,使项目业主和承包方的博弈达到均衡状态。然后,采用启发式遗传算法求解该模型。最后,给出了一个简单的算例。     

分支搜索：工厂平面布置的新算法

提出二种工厂平面布置新算法:受控分支搜索算法和预分支搜索算法.该二种算法将分支搜索和启发式优化结合起来,可以在较大的解范围内搜索,获取接近最优的解.     

模糊聚类的最优化算法

求与一个模糊相似矩阵“距离”最近的模糊等价矩阵，至今已提出了两个求局部最优解的算法和一些启发式算法，本文也提出一个简便可行的求局部最优解的算法，这算法与线性规划的单纯形算法一样，也是在有限个“顶点”上寻优。     

面向需求的应用本体不一致诊断方法研究

为计算复杂应用本体中非合法蕴含式集合的根本性冲突原因, 首先对现有不一致诊断方法进行系统的梳理, 然后结合应用本体及其需求特点, 分析存在问题与不足, 探讨将原本相互孤立的、分别应用在不同诊断工具中的反模式探测法、根辨解法、简洁辨解法之核心算法进行组合、优化的思路与方法。在此基础上, 提出一个综合性的启发式简洁根辨解诊断法, 阐述其基本思路与具体步骤, 并以相关论文中经常使用的实验本体为例, 验证方法的有效性。     

资金和风险约束下的多产品报童模型最优解的研究

通过考虑近年来比较热门的多产品报童问题。以资金约束为第一约束,风险约束为第二约束,从而构成四种组合。在风险的刻画上,采用半方差来衡量;在资金约束的限制下,采用两种启发式算法来简化运算,通过实现费用函数的最小化来寻求满足约束条件的最优订购量。最后对文中叙述的结论加以数值分析。     

奥运大型通信保障工程多项目资源 平衡数据模型与应用研究

摘要：针对奥运通信保障工程多项目存在诸多不确定影响因素、并具典型工程多项目管理特征的复杂巨系统,以及多项目资源平衡问题,作者重点研究和提出了采用启发式算法,以及EXCEL建模,建立了多项目资源平衡数据模型。通过实证研究证明,该方法能够有效地解决奥运通信保障工程多项目资源平衡实际问题。