基于决策树和粗糙集的高分辨率短时临近雷电预报模型

雷暴天气造成众多人员伤亡及巨大经济损失,给人类社会带来极大危害,目前对高分辨率短时临近的雷暴天气的预报研究比较少。决策树有描述简单、分类速度快、易于理解、精度较高等优点,特别适合大规模的数据处理。根据气象数据的超高维而实际样本数又是有限的,并且很多属性是线性相关的特点,本文提出运用粗糙集进行属性约简,降低问题的复杂度,然后用决策树对约简后的样本进行模式识别。本文基于江西省的雷电活动设计出高分辨率雷电临近预报方案。通过实验表明本文所提出的预报模型比原有的SVM预报模型有更高的预报准确度。     

属性约简在中医证候诊疗数据分析中的应用

针对中医诊疗数据和诊疗结果数据存在不确定性等特点,通过研究基于粗糙集的属性约简方法,引入属性作用集差异度概念,并定义基于属性作用集差异度的属性重要度的计算方法,提出基于属性作用集差异度的属性约简算法,并将其应用于中医证候数据约简中以实现中医证候诊疗症状关键因子提取的需要。通过实际中医证候诊疗数据集上测试及与其他属性约简算法的测试比较,结果表明所提出的属性约简算法是有效的。     

混合信息系统属性约简

将属性分为基于等价关系的离散属性及基于优势关系的连续属性,利用U/{a}划分及正域方法对系统属性进行约简并提取规则,选用UCI中的6个数据集验证了方法的有效性。     

基于DSM的知识约简方法研究

根据对象属性的差异性与相似性，以及对DSM(difference-similitude matrix)矩阵元素m^dij，m^sij；的特性分析，定义了属性的重要度和合并度，给出了最佳属性约简集的修正子集的求解方法，从而提出了基于：DSM的知识约简方法，该方法能在保证规则相容的情况下生成少量规则，同时只使用部分条件属性。通过约简UCI机器学习数据库，并与粗集理论约简的结果比较，表明了该方法的合理性和有效性，并在约简效率和规则的正确率上都要好于粗集理论。     

基于属性频率函数的粗糙集属性约简算法

以现有的两个粗糙集属性约简算法为基础，提出了一种基于属性频率函数的粗糙集（Rough Set）属性约简算法，该算法既可保证每次计算都能得到一个约简，又具有较好的时间复杂性．     

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．     

基于U/{a}划分的最小约简构造

研究了求信息系统最小约简的完备方法．根据信息系统的对象在某个属性上取值的不同．将信息系统划分为若干子系统，分析并证明了原系统的最小约简与基于U／{α}划分的各子系统约简之间的关系，并在此基础上提出了一种基于U／{α}划分子系统的最小约简构造方法，选用UCI的zoo数据集．通过实验验证了该方法。     

基于自适应相位匹配量子计算的求核算法

在经典计算环境下,粗糙集的核属性求解只能逐个验证属性,而量子计算则提供了一种并行计算的可能。经分析,量子计算中的Grover算法适用于粗糙集的核属性求解,但经典Grover算法及Grover算法的一些变体都不能总以100%的概率获得目标分量。该研究首先提出一种将固定相位角度改为由目标分量占比决定的自适应匹配相位角度的改进策略;然后将改进策略应用于粗糙集的核属性求解,提出了一种基于自适应相位匹配量子计算的求核算法。通过理论证明和仿真实验,该算法总能以100%的概率得到粗糙集的核属性,其效率相较于传统求核算法有着平方根的加速。     

一种新的混合智能算法及其在属性约简中的应用

属性约简是粗糙集理论的核心部分.受细菌觅食过程的启发,本文将细菌觅食算法的思想应用于粒子群算法,提出了一种细菌觅食粒子群算法.细菌觅食过程的趋向操作可以指导粒子朝着更优方向进化,而粒子群算法又能提高细菌觅食算法的收敛速度和寻优能力.将该算法应用到属性约简中,数值实验结果表明,本文提出的细菌觅食粒子群优化的约简算法在寻优能力方面均优于Hu算法,粒子群约简算法和细菌觅食约简算法,能得到更好的最小属性约简.     

基于粗糙集的指标体系优化及评价方法研究

粗糙集方法能客观、有效地对有限指标数据进行挖掘,通过属性约简剔除冗余指标,并根据属性重要度生成指标权重,系统地探讨了利用粗糙集进行指标体系优化和综合评价的全过程思路及方法,并通过同行评议专家科技信用评价实例,验证了方法的实用性.     

基于SCE-UA算法的多模式降雨集成预报技术研究

高精度的降雨预报对于防汛决策具有重要指导意义. 以中国气象局GRAPES_MESO模式、中国气象局T639模式、美国国家环境预报中心GFS模式和上海区域中尺度SMS-WARMS模式为基础, 采用SCE-UA算法估计各预报模式权重系数, 通过加权平均建立多模式降雨集成预报, 并以宁波市2016年8月1日至2016年10月31日和2017年9月1日至2017年11月30日的降雨过程为例, 从均方根误差、相关系数、TS评分等多个方面分析集成预报的预报效果. 结果表明: 基于SCE-UA算法的多模式降雨集成预报的预报效果不仅优于各单一预报模式, 而且优于遗传算法和BP神经网络集成预报, 表现出较好的适用性.     

概念学习中连续值型属性的离散化

在概念学习中，属性不仅可以为离散值型，还可以为连续值型，因此，连续值型属性的离散化问题是概念学习中的一个重要问题，本文给出了基于假设检验的离散化方法的理论依据，并依此提出了一种离散化算法Ｄｉｓｃｒｅｔｅ，实验结果表明，这种方法一般能得到较合理的区间划分．     

基于S-OWA算子的多属性决策方法

基于两类有序加权平均算子的基本决策思想,在此基础上提出了一种新的信息集结算子--S-OWA算子,并研究了该算子的一些优良性质。基于该算子研究了相应的属性权重的确定方法,并提出了基于S-OWA算子的多属性决策方法,最后用算例说明了该方法的可行性和有效性。     

热带气旋路径客观预报方法的评估

本文对西北太平洋热带气旋路径的客观预报方法进行了评估,所得结果可供业务应用参考。     

CRM中序列模式分析与神经网络结合的应用研究

用序列模式挖掘方法进行商品销售的预测,其准确率受单个算法本身限制,如果先用序列模式挖掘对原始数据进行过滤,然后再利用神经网络的自适应性,通过学习和训练,找出客户特征与购买某种商品意向的内在联系,再利用神经网络的泛化功能对未经训练客户购买意向进行预测,其预测的正确率非常高.     

拟合曲率综合预测裂缝方法建立及其在陆西凹陷中的应用

从陆西凹陷的实际资料出发，分析了裂缝在油气勘探中的作用及不同类型裂缝的特征，研究了影响构造裂缝发育的因素，认为构造裂缝的发育受构造部位，孔隙度断层等多种因素的影响，探讨了裂缝发育程度与相关影响因素之间的定量关系，给出了拟合求曲率的方法，与最近断层距离的计算方法，建立了裂缝密度的定量化预测方法-拟合曲率综合预测裂缝方法和相应的评价标准，并对陆西凹陷的裂缝分布进行预测。     

1961—2016年我国闪电日数时空分异格局及其变化趋势和波动特征

闪电事件时空变化研究对于防灾减灾和资源利用具有重要意义。采用2 481个站点的闪电日数数据诊断1961—2016年我国闪电事件的时空演变特征。结果表明：在时间上,1961—2016年我国年均单站闪电日数整体呈减少趋势,西北西部和西藏地区年均单站闪电日数呈分段变化特征。全国、东北、北方、西北东部和东南地区年均单站闪电日数大致呈2~4 a的周期变化。西北西部、西藏和西南地区分别呈2,4和6 a,3和8 a与2~6 a的显著周期变化。年均单站闪电日数突变集中发生在20世纪80年代末至90年代中后期,但均未通过0.05显著性水平检验。在空间上,1961—2016年我国年均闪电日数呈明显的“南多北少”的空间分布格局。1961—1980年,胡焕庸线以东地区闪电日数主要以正距平为主,1980年以后,正距平范围逐渐减少。在变化趋势的空间分布上,我国闪电日数年际变化趋势整体上以减少为主,尤其是长江以南的沿海地区减少明显;在波动特征的空间分布上,青藏高原、华北平原、沿长江两岸附近地区均为闪电日数年际波动较大的地区,而长江以南的沿海地区和新疆中部及北部地区年际波动相对较小。     

2006～201O年宁波非公有制经济领域人才需求预测

通过建立GM(1,1)模型,结合宁波市2005年对非公有制经济领域人才资源的抽样调查数据,对2006～2010年期间宁波市非公有制经济领域人才需求量和人才质量进行动态分析和预测.