分辨矩阵与它在非一致决策中的应用

约简与核是粗集中的两个重要概念,它具有重要的应用.利用属性和约简的概念,得到了Skowron的分辨矩阵若干性质和几个定理.利用这些结果,提出研究非一致性信息决策表的求核与相对约简的方法,给出这些方法的应用。

两指标布朗球的构造及相关概率估计

利用三维布朗运动和带参数指标的均匀分布构造了两指标布朗球模型.根据其构造原理,探讨了该类随机球模型的相关几何性质,给出了其对应表面积与体积的数字特征.特别的,借助该随机球讨论了具有收胀特征的类分子模型的留守及碰撞问题,并给出了其相应概率估计.

分辨矩阵与它在一致性决策规则中的应用

属性约简是决策系统规则获取的基础,而Skowron分辨矩阵是粗集求核与约简的重要方法之一。以Skowron分辨矩阵讨论一致性决策系统的属性约简的结果为基础,提出了基于分辨矩阵的一致性决策系统的规则获取算法和它的应用。应用例子表明了该文方法的有效性。

分辨矩阵与知识粒度的应用

粗集理论是一种新的软计算方法,可以有效地分析和处理不完备信息,本文介绍了知识的粒度和属性的重要度等概念,得到了Skowron的分辨矩阵若干定理.利用这些结果,提出计算知识粒度和属性重要度的新方法,给出这些方法的应用,应用例子表明本文提出的方法的有效性.

奇异粗糙集理论及其研究现状

简要介绍Pawlak粗糙集概念,着重介绍奇异集合、奇异粗糙集的基本概念,奇异粗糙集的两种结构,奇异粗糙集与Pawlak粗糙集的关系,以及奇异粗糙集的研究现状。

关于多媒体教学的几点思考

文主要对多媒体教学过程中 。

奇异粗集信息系统的模型与应用(Ⅰ)

给出基于S-粗集的信息系统的模型以及属性迁移的若干性质,动态信息系统的知识约简和它的应用。

非一致决策系统的规则获取算法

提出一种基于Skowron分辨矩阵的既能学习决策分类规则又能学习非决策分类规则方法,目的是获得更一般、更可靠的分类规则,并设计了算法.算法的基本思想是以Skowron分辨矩阵讨论非一致决策系统的属性约简的结果为基础,获得基于分辨矩阵的非一致决策系统的确定性规则.应用例子表明,所提出的算法获得的规则为简洁和高效.

知识发现与属性特征

知识概念的研究是知识表示、知识发现和知识获取的基础.利用概念的内涵与外延的特点,给出信息系统的知识概念,得到信息系统知识概念的性质和知识发现原理,并给出基于知识概念的属性约简和应用.

基于Rough集理论的旅游资源的计算机建模评价

Rough集理论是一种处理不精确性、不确定性知识的数学工具,属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一,而由定义来计算约简与核是一个典型的NP难题。提出分层思想将众多属性划分为不同的层次,结合分辨矩阵利用一种有效的基于粗集理论的权重确定方法逐层求出各个层次的最小约简及确定各属性的权重,从而使知识约简的工作得以简化,并以三明市部分县市旅游资源评价为例说明了结果的有效性。

旅游区域的计算机自动分区

针对传统手工分区方法不足,提出了旅游区域的计算机自动分区算法,将旅游资源的评价与分区有机结合,为旅游区分区的推广提供了一种新的方法。

基于超体素聚类的三维点云轮廓特征提取

三维点云的轮廓结构作为大规模三维场景的一种表征信息,能够保留其主要信息且大幅度压缩数据量,因此,对于大规模三维场景的表达具有重要意义.本文提出一种基于超体素聚类分析的大规模三维点云轮廓特征提取算法.首先,对三维点云进行超体素聚类分析,生成分割块;其次,结合超体素块的法向量,利用α-shape提取每个三维超体素块的边缘点;最后,利用相互最近邻法剔除相邻且共面超体素块间的边缘点,保留相邻但不共面超体素块间的边缘点并结合无邻接的超体素块边缘点,即轮廓边缘点.实验表明,本文所提算法实现了三维轮廓特征的提取,且在保留主要轮廓信息的同时大幅度压缩了点云的数据量.

基于形式背景的属性转移与知识发现

概念格理论是一种有效的知识表示与知识发现工具,是知识表示、知识发现和知识获取的基础。利用形式背景信息熵与属性的重要性理论,讨论形式背景的属性知识转移的特点,得到了基于形式背景的属性转移原理,给出形式背景的知识发现与应用。

福建省台风灾害风险模糊评估

选取近几年10个对福建省影响较大且资料较完善的台风,建立了福建省台风灾害指标体系,依据层次分析法得到影响台风灾害因子的权重,采用模糊数学法建立了台风灾害模糊评估模型。利用回归分析对灾害指标进行了分析,并对回归方程进行了显著性检验。结果表明:评估结果与台风实际灾害情况很接近说明该模型具有较高的准确率,是一种较好的灾情评价方法。防灾减灾部门可以利用评估结果在灾前采取应急措施和决策支持,将台风灾害损失减少到最小。