基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动危害预测

为了探索一种能克服单因素预测的局限性、提高爆破振动危害预测精度的方法,基于粗糙集模糊神经网络理论,建立了综合考虑爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间及结构动力特性等10个因素的民房破坏程度预测模型;用铜绿山矿爆破振动和民房破坏情况观测数据,对该模型进行了训练和测试,测试结果与现场观测结果具有良好的一致性。研究表明:粗糙集理论可将现场数据进行属性约简,简化输入变量,缩小神经网络的搜索空间,改善爆破振动的预测性能;基于粗糙集模糊神经网络理论的爆破振动危害预测模型,能更好地考虑各种因素对危害程度的综合影响,避免了单因素预测的局限性。     

一种基于粗糙集的层次分析判断矩阵的构造方法

利用粗糙集中属性约简的思想来确定各属性的重要程度,对属性依赖度进行计算,构造出属性间相对依赖的客观判断矩阵。在此基础上将客观矩阵和利用层次分析法确定的主观矩阵相结合,提出了一种组合矩阵,通过计算组合矩阵的权重来进行决策。实例表明该方法是切实可行、有效的,能提高     

基于图像的磨粒在线监测系统关键技术研究

针对磨粒在线监测系统开发要求,对其中的关键技术进行了深入研究.构建了基于显微图像分析和微泵进样的磨粒在线监测系统,给出了图像检测子系统和微流控分析芯片的详细设计原理和方法;利用粗糙集理论对磨粒特征参数进行了优化;根据系统光路特点,对磨粒图像进行了基于彩色特征的转换,并通过与背景图像的差值处理来快速提取磨粒目标.最后,利用颗粒计数器和铁谱分析技术对系统性能进行了检验,结果表明本系统磨粒统计与识别准确率分别达到90%和95%,具有较高的检测精度,满足磨粒在线监测要求.     

基于相似关系的条件熵属性约简及其算法

不完备决策系统关联于数据分析,其属性约简具有应用意义,并已具有基于容差关系的条件熵研究.基于相似关系,研究不完备决策系统的条件熵属性约简及其算法.利用相似关系确立条件熵,提出等价于广义决策函数保持约简的条件熵保持约简,建立具有误差容忍机制的条件熵容忍约简;针对两种新建属性约简,揭示它们间的扩张关系与强弱关系,构建相应的全局算法与局部算法;最后,提供决策表实例分析,说明基于相似关系的条件熵属性约简及其算法的有效性.相关研究完善了不完备决策系统属性约简,具有理论价值与应用意义.     

一种改进的k-modes聚类算法

传统的K-modes算法采用了简单的0-1匹配来计算属性间的相异度,后改进为频率计算相异度,但是他们都忽略了各属性间的差异。本文研究了基于粗糙集和知识粒度的属性加权算法,该算法既克服了属性的冗余问题又综合考虑了各属性间的差异。在此基础上,通过对传统K-modes算法进行属性加权来改进K-modes算法中忽略的属性间差异问题。通过与其他的K-Modes算法进行实验比较,结果表明新的算法更加有效的。     

无人机数据库中海量飞行数据快速检索模型设计

对无人机数据库中海量飞行数据进行快速准确的检索,能够为无人机的安全飞行提供可靠的保障。传统的数据检索方法进行海量飞行数据检索的过程中,没有考虑飞行数据之间的联系,在检索的过程中需要频繁扫描数据库,降低了挖掘效率。提出一种基于模糊粗糙集算法的无人机数据库中海量飞行数据检索方法。该算法在充分考虑到飞行数据之间的联系的前提下,利用自动标引技术对数据库中的实时飞行数据进行分析,再利用特征向量进行飞行数据的内部描述,计算飞行数据检索的模糊表示的上、下近似集,建立海量飞行数据检索模型,根据模型的输出结果利用布尔逻辑进行模糊匹配,最终检索出与查询的关键词近似的飞行数据,并将检索结果按照相似度进行排序。实验结果表明,该算法能够提高检索的效率,效果令人满意。     

模糊粗糙集的三个数字特征

系统地讨论了模糊粗糙集的三个数字特征即粗糙度、模糊度和贴近度的公理化定义及其一般性构造方法,并给出了一些具体的计算公式。