基于混合属性值的航材库存品种确定方法

针对航材备件信息不完备,同时包含定量和定性混合数据的特点,根据粗糙集理论在处理不精确、不完备信息的优势特点,提出航材库存品种的粗糙集方法,通过属性依赖度函数约简含有混合属性的数据集合,避免了离散化处理,最终得到航材库存品种的决策规则,并与差别矩阵计算结果一致,验证了模型的正确性,为航材库存备件提出了计算简单、适应性强的品种确定方法.     

备件品种选择的rough方法

分析了影响备件储备品种选择的重要性、可更换性、消耗性、获得难度和经济性等五个因素,利用粗集方法,按条件属性的不同顺序对备件储备品种的选择规则进行了约简,根据工程实践,从中选择一个更加合理的约简结果作为最终的备件储备品种的选择规则,并得到了相应的决策算法.该方法能够克服各影响因素在备件品种选择过程中的影响不足或影响过强等弱点,具有简单、操作方便等特点,为导弹武器装备备件保障部门选择导弹备件品种提供了一种新的理论依据.     

多集值信息表中的多粒度模糊决策论粗糙集

多粒度粗糙集和决策论粗糙集是Pawlak粗糙集的重要推广,目前已成为人工智能研究的热点.然而,它们大多处理的都是单值信息系统中的问题.而实际生活中绝大多数都是处理多值问题,为了解决这一问题,在多集值信息表中将多粒粗糙集与模糊决策论粗糙集相结合进行研究,提出了其在乐观,悲观情形下的上下近似,研究了一些相关性质并给出了多集值信息表中的多粒度模糊决策论粗糙集精度、粗度的概念,最后通过一个具体例子验证其有效性.     

基于k-means聚类与粗糙集算法的指标筛选方法研究

针对多属性决策中指标的信息重复和不确定性问题,提出了一种基于改进的k-means聚类与粗糙集算法相结合的指标筛选方法。首先,定义样本的空间分布密度,实现初始聚类中心优化的k-means算法,对连续型指标进行离散化处理;然后利用粗糙集的相对约简原理进行指标约简,删除存在信息重复的冗余指标,并结合绿色经济指标体系构建的案例验证了该方法的合理性和有效性。     

水雾化粉末质量预报系统的建模与知识获取

水雾化粉末质量预报系统具有原始数据不全的特点,是一个不完备的信息系统.本文依据此特点,结合变精度粗糙集方法,在相客关系的基础上引入集对分析方法,提出一种基于集对势容差关系的扩充粗糙集方法,并应用于该信息系统的建模中,通过对α的调节和控制,有效保证了制粉生产条件属性容差类划分的准确性和灵活性.最后,本文以该模型为基础,使用基于属性重要性的贪心算法讨论了制粉生产条件属性约简和知识获取的方法、步骤和决策规则.经实际生产验证了获取的预报知识的合理性和有效性,对制粉工艺和生产真正起到了优化作用.     

基于干扰管理理论的航空备件模型参量扰动性分析

概述了干扰管理理论的内涵、意义以及目标,依据未来不确定因素引起飞机备件需求量变化以及备件供应时限性增强的实际情况,创建了时限一致度算子,优化了备件需求泊松分布模型,提高了备件供应的精确度,并选取了优化后的模型中的多个参量,进行了多因素的扰动性分析,最后构造了算例,验证了本方法的科学性和有效性.     

基于混沌集群智能优化算法的多目标粗糙集属性约减

针对管理实践及大数据处理过程中具有多决策属性的粗糙集属性约减问题,将条件属性依赖度与知识分辨度进行结合构建属性权重,分别建立针对不同决策属性的约减目标函数,引入帕累托最优思想,将基于多决策属性的粗糙集属性约减问题转化为离散多目标优化问题。针对该问题的结构设计了具有集群智能优化思想的元胞自动机求解算法,在算法中引入基于个体的非支配解集平衡局部最优与全局最优的关系,引入混沌遗传算子增加种群多样性。以某铁路局设备安全风险处理数据为案例构建多决策属性粗糙集决策表进行优化计算并进行管理决策分析。研究发现:(1)相对于传统的NSGA-II与MO-cell算法,本文提出的算法具有更强的多目标属性挖掘性能;(2)帕累托最优思想可以较好地解释多决策属性粗糙集在管理实践中的意义。     

一类推广的多粒度双量化决策粗糙模糊集

多粒度决策粗糙集作为一种特殊的概率粗糙集模型，其主要运用条件概率来表示相对量化信息，却忽略了等价类与经典集重叠部分的绝对量化信息，而绝对量化信息在程度多粒度粗糙集中被广泛讨论。因此，本文基于逻辑析取和合取算子将多粒度决策粗糙集和程度多粒度粗糙集相结合，同时引入模糊集和标量基数的思想，提出两对推广的多粒度决策粗糙模糊集∨∨-MGDTRFS和∧∧-MGDTRFS.随后，讨论了∨∨-MGDTRFS和∧∧-MGDTRFS的相关性质，并且给出两者之间的联系。     

基于冲突距离的灰色粗糙集模型

在群决策中,由于客观世界的复杂性、不确定以及人认识的有限性,现实的决策信息系统系统总是包含大量的模糊信息、灰数信息,而基于传统的粗糙集以及拓展模型难以有效处理.鉴于此,利用灰色系统和粗糙集的思想与方法,构建了多论域灰色粗糙集模型.首先定义对象间的多维度冲突距离,进而利用冲突距离构建多论域灰色粗糙集模型,并探讨了模型的性质,最后以一个群决策例子验证了模型的有效性与合理性.结果表明该模型是经典粗糙集、区间粗糙集、双论域粗糙集的泛化.     

基于邻域粗糙集的网络入侵分类诊断组合模型研究

网络入侵诊断直接影响网络正常运行和安全.针对入侵类型复杂,现有分类诊断模型精度有限的问题,提出一种基于邻域粗糙集的网络入侵分类诊断优化模型.首先,运用邻域粗糙集对网络入侵数据进行条件属性的约简,确定关键属性,然后将其作为训练输入构建相关向量机分类诊断模型,并同时运用遗传算法进行超参数优化,提高模型诊断精度和速度.通过KDDCup99数据集对优化模型性能进行检验,结果表明,组合预测方法精确度高于支持向量机、相关向量机和BP神经网络.组合模型诊断精度高、速度快,具有优异的综合性能.     

Julia集的生成

该文运用Hausdorff意义下的极限研究了有理动力系统的Julia集, 用新的思路证明了几个关于Julia集的定理. 为计算机作Julia集提供了更多的理论根据.     

基于集对分析的组合评价模型及其应用

组合评价是目前处理单一评价方法的不一致性、提高评价结果的可靠性和合理性的有效途径,现有的组合评价方法的主要不足是对这些单一评价法的评价排序值之间的一致性信息利用尚不够充分.提出用集对分析方法的联系度从同、异、反三方面定量描述这些一致性信息、并用于构造模糊互补判断矩阵来确定各单一评价法的组合权重的新模型(CEM-SPA).CEM-SPA的应用结果表明:CEM-SPA的组合评价结果比单一评价法更具有可靠性和合理性,与各单一评价法的相容性均很高;CEM-SPA利用各单一评价法的相容性测度确定各单一评价法的权重,利用各单一评价法的信息比常用的平均值法更充分因而显得更为合理;CEM-SPA在基于评价排序值的系统组合评价中具有推广应用价值.     

水平集方法与距离函数

讨论了有关水平集方法的基本问题,如保持为距离函数的方法,水平集方程解的存在性和唯一性。主要贡献是证明了,在距离函数约束下,水平集方程在初始零水平集附近有唯一解,它是关于演化界面的有向距离函数。并且用到了一些处理技巧:如注意到原始方程的任意解都是距离函数,将原始方程变化为另一简单形式。由于新的方程组不是一个经典方程组,则它被变换为一个普通形式,其中隐函数方法被采用。     

基于改进遗传算法的集合覆盖问题

集合覆盖问题是组合优化中的典型问题,在日常生活中有着广泛的应用.提出了一种改进遗传算法来解决集合覆盖问题.算法对标准遗传算法的改进主要表现在:1)结合启发式算法和随机生成,设计了新的产生初始种群的方法;2)引入修补操作处理不可行解使其转换成可行解;3)对重复个体进行处理再利用;4)对多点交叉进行推广,提出了新的交叉算子;5)针对可行解和不可行解,采取两种自适应多位变异操作.数值实验结果表明该算法对于解决规模较大的集合覆盖问题是有效的.     

未确知集

分析了模糊集与R ough集两种不确定性集合的异同,指出模糊集中存在的不足和缺陷,在此基础上定义一种新的不确定性集合称作未确知集.在未确知集中模糊集的不足与缺陷得到弥补与修正,并且未确知集具有普通集合的含义.通过分析未确知集与模糊集的相同点及本质区别来论证未确知集存在与值得研究的价值.最后例举了常用的未确知隶属函数的构造方法.     

大气运动基本方程组的解析解

在已知大气运动基本方程于光滑函数类中具有最好的稳定性前提下,讨论了它的局部解的解空间构造．根据它的解空间构造,分析了这个方程具有代表性和应用性的第三初值问题,在解析函数类中给出了适定的第三初值问题的解析解的计算方法以及具体的关系表达式,在局部解意义下完整的解决了这一点初值问题的解析解所涉及的理论与计算问题．指出其它类型定解问题都可以仿照文中的计算方法和步骤,求出所需要的稳定的解析解．     

物元可拓集集合性质研究

在可拓集合概念基础上,提出了向量可拓集和区间可拓集概念,研究了物元可拓集合的交、并、求补等集合运算及其性质.     

填充Jnlia集与Mandelbrot集的面积与直径

本文用单叶函数中的面积定理及Ｇａｒａｂｅｄｉａｎ－Ｓｃｈｉｆｆｅｒ不等式的有关推论．给出了求多项式的填充Ｊｕｌｉａ集及Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ集面积的方法及直径的上界估计，从而给Ａ．Ｄｏｕａｄｙ所提的有关问题一个回答．     

基于粗糙集理论的智能数据分析模型

粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.提出了一种基于粗糙集理论的智能数据分析模型,从目标数据集出发,通过数据预处理、数据分类和规则获取,实现对原始数据集的智能分析,并通过实例测试验证了该模型的有效性.