基于粗糙集的应急案例中概率规则挖掘方法

应急案例作为描述突发事件发生、发展及应对过程的文本,蕴含了潜在的规律与宝贵的经验。为了挖掘应急案例中各要素间潜在的关联关系,构建出基于粗糙集的应急案例中概率规则挖掘方法。首先,构建出应急案例知识五元组,描述应急案例共性特征,并将诸多应急案例信息组织成一张应急案例决策表;然后,应用遗传算法对应急案例决策表进行属性约简,进而获取概率规则;最后,以大兴安岭林区50起重特大火灾案例为例,阐述方法的具体执行过程,并通过两组测试实验证明了方法的可行性和有效性。该方法描述了应急案例的共性本体特征,具有较高的可重用性,有利于为决策者采取应急管理措施提供决策支持。     

粗糙集的拓扑基础

为了进一步研究粗糙集及其应用,本文介绍了一种关于粗糙集的新理论,即粗糙集的基本拓扑理论.主要研究了粗糙集的拓扑空间及其性质等.给出了一些新的定义和定理.并对未来的研究给予展望.     

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.     

Ponomarev系与可数型的（P）映射

本文讨论了3类Ponomarev系中（P）映射与子集族的精确关系，获得了下列的结论：（1）在Ponomarev系（f，M，X，P）中f是点有限（点可数）映射当且仅当P是X的点有限（点可数）网络；（2）在Ponomarev系（f，M，X，P）中f是紧有限（紧可数）映射当且仅当P是X的紧有限（紧可数）网络；（3）在Ponomarev系（f，M，X，P）中f是局部有限（局部可数）映射当且仅当P是X的局部有限（局部可数）网络．     

模糊粗糙近似算子的拓扑性质

考虑论域上一二元关系所决定的模糊粗糙近似算子的拓扑性质,证明了任一自反二元关系可以决定一模糊拓扑.并且,当二元关系自反对称时,该模糊拓扑中的元是开集当且仅当它是闭集;当二元关系自反传递时,该模糊拓扑的闭包与内部算子恰为模糊粗糙上、下近似算子.     

剩余格的粗滤子

讨论剩余格中的粗滤子。在剩余格中引入同余关系,构造基于剩余格的粗糙集代数。特别地,讨论基于滤子的剩余格的粗糙集代数,定义粗滤子、粗素滤子等概念,并讨论它们的性质,为粗糙逻辑的进一步研究作理论基础。     

稳定周期二轨道：稳定邻域估计

本文讨论了离散的二次多项式动力系统中的二周期点的稳定性问题,给出了线性反馈控制增益的设计方法,从理论上证明了二周期轨道的稳定邻域大小,半用著名的Ｈｅｎｏｎ系统为例通过数值模拟方法证实了所给方法的有效性。     

条件密度近邻-核估计及其随机加权逼近的Edgeworth展开

Abstract. In this paper ,Edgeworth expansion for the nearest neighbor-kernel and random weighting approximation of conditional density are given and the consistency and convergence rate are proved     

基于邻域特征点提取和匹配的点云配准

为解决噪声干扰、数据丢失情况下迭代最近点算法的鲁棒性差、配准精度低等问题,提出一种基于邻域特征点提取和匹配的点云配准方法.首先定义一个由点的k邻域曲率、点与邻近点的法向量内积均值以及邻近点与邻域拟合平面的欧氏距离方差等三部分组成的邻域特征参数,结合在移动最小二乘表面构造的曲率特征参数对点云进行两次特征点提取;其次依据直方图特征定义三个匹配条件,并用双重约束获得正确的匹配点对;最后在配准阶段,采用双向构建k维树的迭代最近点算法实现精确配准.实验结果表明,该算法的配准精度较迭代最近点算法提高了90%以上,并且能够在噪声环境下有效地完成缺失点云的配准,在鲁棒性和精确配准方面有明显优势.     

基于模糊邻域系的α-粗糙集及其应用

本文引入了基于模糊邻域系的α-粗糙集模型,研究了其基本性质,建立了其约简理论,并借助于α-粗糙集给出了模糊邻域系粗糙集的分解定理,从而建立了其与邻域系粗糙集的联系。