基于粗糙集与小波变换的图像融合算法

粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中，对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波，然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明，粗糙中值滤波有较强的去噪能力，且较好地保持了图像的细节信息，在此基础上进行小波融合，使得融合结果图像具有良好的效果。     

基于粗集与概念格的属性简约讨论

概念格的属性简约是在形式背景下解决复杂问题的重要途径,通过对概念格、粗糙集的讨论,将两者有效结合,并借助粗糙集上(下)近似的方法,得出了一个对概念格属性简约的方法,方法将二维的概念格属性简约转化为一维的一种对象格的简约,避免了形式背景下的概念的计算和进一步的可辨识矩阵的计算,方法简便,算法简单易实现,是概念格属性简约有效的算法.     

双论域上的区间值直觉模糊粗糙集模型及其应用

基于区间值直觉模糊相容关系,给出了双论域上的区间值直觉模糊粗糙集模型并讨论了其相关性质,为粗糙集的应用提供了新的理论基础与操作手段。最后,通过一个例子阐述了本文提出的区间值直觉模糊粗糙集模型在临床诊断系统中的具体应用。     

覆盖粗糙集模型增值算子及其性质

为了给不断发生变化的数据库的知识发现提供新的数学工具,本文引进覆盖粗糙集模型的确定增值算子ZX(Y)和不确定增值算子ZX(Y),并讨论了它们的有关性质,即通过研究两个新集合hX(x)、lX(x)的性质(定理2.1和定理2.2),给出并证明了两个增值算子的性质(定理2.3和定理2.4)。     

一般二元关系下的关系决策系统属性约简

文献[Wang C Z,Wu C X,Chen D G.A systematic study on attribute reduction with rough sets based on general binary relations.Information Sciences,178(2008),2237～2261]将基于经典粗糙集上的属性约简模型推广到基于广义粗糙集模型上,给出了关系决策系统中属性约简的判定定理和辨识矩阵.但是在属性约简模型中,支撑域的界定使模型的一般性受到限制.本文通过重新定义决策域的正域,给出了改进的决策系统属性约简判定定理和辨识矩阵,并对约简性质进行研究,实现关系决策系统基于正域的属性约简.     

基于粗糙模糊度属性约简的教学质量评价

教师教学质量评价对提高教学质量具有积极意义和重要作用.教师教学质量评价指标的科学性及合理性是对教师的教学质量进行客观公正评价的重要前提,本文利用粗糙模糊度属性约简方法对教师教学评价指标进行分析、约简.所得结果对教师提高教学水平和教学质量,简化教学测评具有一定的指导意义.     

基于改进的粗糙集条件信息熵和灰关联投影法的工程项目投标决策研究

投标决策是建筑企业面临的一大难题.在分析建设工程投标风险因素的基础上,提出一种基于改进的粗糙集条件信息熵和灰关联投影法的投标决策方法.文中投标风险因素的客观权重经两次修正,更具全面性和合理性;然后结合依靠专家经验确定的主观权重得到综合权重;最后将综合权重应用于灰关联投影法进行投标决策.通过应用实例,验证决策方法的可操作性和合理性,为承包商实际的投标工作提供一定的借鉴和参考.     

基于RS和SVM的动态供应链成员选择算法

良好的成员选择方法是动态供应链平稳运行的重要基础,针对动态供应链成员选择时面临决策属性多且可供决策分析数据样本少的难题,提出了基于粗糙集和支持向量机的动态供应链成员选择算法,核心是应用粗糙集进行属性约简,然后结合支持向量机进行链上成员分类.方法在保证不会降低分类性能的前提下,达到降低数据维数和分类过程中复杂度的目的.     

基于精度的属性约简新方法

自Pawlak提出粗糙集概念以来,人们就一直对粗糙集的近似精度很感兴趣,出现了不少有关近似精度的文献.在粗糙集理论中,精度是量化由粗糙集边界引起的不精确性的一种重要数字特征.在分析传统精度和基于等价关系图的过剩熵的近似精度的基础上,提出了一种新的精度定义.比较发现,新定义的精度更具有合理性.同时把这个新定义的精度运用到了属性约简上,通过实例比较发现,本文提出的属性约简更具有可行性.     

程度多粒度粗糙集

多粒度粗糙集模型建立在一族而非仅仅一个不可分辨关系的基础上的。在融入一定程度误差的分类思想下,本文在多粒度粗糙集模型基础上将构建程度多粒度粗糙集,其中包括程度多粒度乐观近似算子和程度多粒度悲观近似算子两种形式。讨论了程度多粒度粗糙集的相关性质,并对程度多粒度粗糙集和经典的多粒度粗糙集进行了对比分析,得出了若干具有理论和应用价值的结果,从而为知识获取提供了一个新的不确定性方法。