多元组粗糙集合在规则生成中的应用

多元组粗糙集合是对传统粗糙集合的一种推广,它具有比传统粗糙集合描述更直接,更方便等优点,并能导出决策表中相应的确定规则,可能规则和否定规则,通过比较发现它能有效的提高规则生成效率,文中所给出的算法特别适合于具有重复元组的决策表。     

基于决策表的MIS智能查询系统

将人工智能技术应用于管理信息系统(MIS)使其具备某些智能特征,这是目前计算机应用领域的重要研究内容之一。本文将决策表技术引入管理信息系统作为知识存贮手段,用户可通过决策表自行设置规则集,并用推理机进行演绎推理,从而实现对管理信息系统数据库的智能查询。该系统的原型已在 IBM PC/286上实现。本文讨论它的设计思想和实现技术,并给出一个简单的查询实例。     

一种新的基于粗集的增量式规则提取算法

通过引入属性值通配符,进而将规则表示为带通配体的样本－－规则样本,并对粗集的知识约简方法稍作修改,使得加入新样本后更新规则库时能够充分利用已经获得的规则,尽量减小待简的决策表的数据量,避免每次从庞大的原始决策表开始约简,从而加快更新速度,减小计算量,只作少量修改,而不必再从头约简,最后结合个实例阐明了该方法的基本思路。     

一种基于Rough集的数据约简方法

在对Pawlak的属性约简数据分析方法和Skowron的分明矩阵方法进行深入研究后,通过引入排斥矩阵提出了一种新的数据约简方法,经过实践证明这种方法在对决策表进行数据约简时可以和Pawlak的属性约简数据分析方法取得同样的效果.     

基于ROUGH集方法决策规则的全局补偿及其在手写识别中的应用

对于经典Rough集理论中某一类决策或模式识别问题，其样本空间或决策表中客观存在的任何两个样本实例体现的决策规则不可能完全相同。本文对此进行了讨论并提出了RS邻域拓展的全局补偿RS方法。基于上述方法对脱机手写识别英文字母的模板匹配算法进行了优化，说明了其有效性。     

基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简

利用小生境遗传算法在解决多峰最优问题的快速搜索能力,解决了目前用一般的启发式约简方法不能解决的找到粗糙集的多个属性约简的问题.并通过matlab编程,验证了几个典型的决策表约简,试验证明这种方法是正确、可靠的.最后分析了算法的时间复杂性.     

基于基数排序及属性约简的雷电预报因子提取方法

雷电预报因子筛选是构建雷电预报模型的关键,也是提高雷电预报准确度的一个瓶颈问题。本文提出了一种基于粗糙集正域属性约简的雷电预报因子提取方法,该方法采用基数排序方法快速求解决策表的正域,引入可分辨度概念度量属性的重要性,提出了基于可分辨度的核属性与非核属性的提取方法,设计了相应的面向雷电预报因子提取的属性约简算法。真实气象数据集测试结果表明,该方法能有效提取最小集合的雷电预报因子,并较以往方法具有更好的性能。     

苯胺的柱式分离与测定的研究

利用天然高分子CTS改性活性炭作吸附剂柱式处理印染厂废水中的苯胺,系统地研究了处理条件,建立了处理苯胺的方法,取得了较好的效果。     

KT和6-BA诱导绿豆子叶培养物 器官发生的比较研究

KT与6-BA处理使离体绿豆子叶培养物不定芽形成的前期与对照间有明显差别，对不定根则存在显著差别。6-BA出芽进程快于KT，KT处理部分抑制培养物不定根的形成，6-BA处理则完全抑制不定根形成。6-BA抑制根形成，影响了再生枝的干物质积累。KT与6-BA处理使子叶培养物的内源Put水平升高，特别是KT处理与对照相比达显著程度。KT处理显著降低子叶培养物的内源ZT水平，6-BA处理则显著提高内源ABA水平。对器官发生和内源激素测定结果的对比提示，6-BA和KT对不定芽发生的不同影响与二者对子叶内源CTK/IAA比值的影响不同有关。     

印染废水达标处理与回用技术研究

以印染废水为主的综合废水采用生化与物化相结合的处理工艺进行达标处理.对该废水首先进行中和处理,再采用A/O工艺处理,厌氧处理CODCr去除率一般在15%~20%左右;好氧生物处理CODCr的去除率在60%~70%,BOD5去除率达到90%以上.运行结果表明,该工艺处理效果稳定,处理出水达到了《纺织染整工业水污染物排放标准》的一级标准.同时,对印染厂预处理后废水在以砂过滤、臭氧氧化等作为预处理的前提下,采用集成膜(连续超微滤+反渗透)为核心的深度处理,经研究发现深度处理出水可回用于印染加工过程,这为印染废水的达标处理和回用技术提供了相应工程资料.     

针对k-匿名数据的判定树构造算法

数据挖掘问题是提高k-匿名隐私保护模型下数据可用性问题之一.通过分析发现,k-匿名表中准标识符属性值与利用精确表生成的判定树的部分非叶结点的属性值均是通过泛化产生的,根据这一对应关系,本文提出了一种基于k-匿名表的判定树生成算法.该算法直接以k-匿名表作为输入,避免了经典ID3算法运行前的数据准备工作.实验表明,该算法节省了建立概化层次树的时间,并且行之有效.     

支持定价决策的定性定量互相影响的决策方法与技术

全面考虑影响定价决策的成本、竞争、需求等因素，用系统方法构造了一个产品引入期定价决策模型，分别用模糊评判、预测等方法进行定性、定量分析，再利用决策技术，实现定性定量结合，支持定价决策．     

一种基于Rough集理论的最小风险决策规则提取方法

波兰科学家Zdzisilaw Pawlak将概率统计中的Bayesian公式与Rough集模型相结合建立基于决策理论的概率模型，给出了一系列的决策规则及相关讨论。在此基础上结合在银行信贷分析的实际例子描述了基于Rough集理论的最小风险决策规则提取方法及它的实际应用，可以看出这为非结构化风险决策问题提供了一条很好的辅助决策的途径。     

群决策中考虑主观偏袒因素的评价信息综合

在群决策中,如何将多个决策者的评价信息综合成整体信息是要研究的重要问题.最简单的方法是基于每个决策者是专业并且客观的假设,给他们的评价赋予相同的权重.但是实际情况要复杂得多,正如孔子所说,真正好的,应该是善者好之,不善者恶之.笔者研究了决策者中存在偏袒因素时的评价综合方法,拓宽了一般权重的约束限制,提出了基于评价之间相关关系的权重设置方法.     

概念格的规则约简与属性特征

在研究了概念格形成的偏序结构的基础上，引进了由两个形式背景形成的决策形式背景，讨论了外延集类上等价关系和交一致关系，给出了决策形式背景下规则提取与属性约简方法．同时对于在规则约简中起不同作用的属性，区分了核心（存在于任何约简中）、相对必要属性（存在于某些约简中）和不必要属性（不存在于任何约简中），给出了各类属性的特征和判别方法．这些方法为概念格规则提取的启发式算法打下了基础．     

高校职称系统晋职过程数学模型

本文利用职称状态矩阵，从动态决策的角度分析了高校职称系统晋职过程，运用模糊数学的方法给出了高校职称系统晋职过程的数学模型，为使用计算机管理系统评定职称提供了可靠依据．