概率粗糙集Ⅲ型与Ⅳ型之研究

经典粗糙集理论在解决系统不确定性知识时有明显的不足,对于不协调的决策表的规则提取存在很大的局限性.因此许多学者从不同的角度如变精度、概率论、模糊集来拓展其研究领域.概率粗糙集是从概率论出发,充分利用近似边界区域提供的统计信息,能提取带有确定因子的决策规则.概率粗糙集Ⅲ型与Ⅳ型是其后两种形式.论文推导了概率Ⅲ型与Ⅳ型的若干定理及重要性质,并予以证明;把最小风险Bayes决策转化为概率Ⅲ型与Ⅳ型下的问题来解决,最后用一个实例说明了其有效性.

森林健康预警PSR模型

以PSR模型的基本理论为主线,构建了北沟林场人工林生态系统健康状况预警体系。首先利用PSR模型的基本理论,以PSR模型的"压力-状态-响应"为基本框架对森林健康预警指标进行了分类;进而利用RS-粗糙集理论确定森林健康预警指标,建立森林健康预警指标体系;然后利用概率神经网络(PNN)算法对森林健康进行预警;最后针对预警结果提出相应的排警措施。研究结果表明,北沟的森林健康状态整体处于绿色和蓝色警戒内,健康状况良好。

一种基于粗糙集的新的数据预处理算法

数据预处理在数据挖掘项目中有着举足轻重的作用,是数据挖掘整个过程的关键步骤之一。论文根据粗糙集概率模型应用于数据挖掘的特点,提出了一种用于数据预处理的基于信息归纳的概率粗糙集算法SRII;实验证明,SRII结合算法C4.5应用于数据挖掘具有良好的效率与显著改进的挖掘结果。

基于粗糙集的生产环境数据挖掘系统方法

针对粗糙集确定性模型缺乏处理不确定信息的特点,Z.Pawlak等提出了粗糙集的概率模型.但该模型没有包括如何处理生产数据集纷繁复杂数据的方法.因此提出了应用粗糙集于生产环境数据挖掘的一种系统方法,并应用UCI的数据集对该方法进行了检验.实验结果体现了它的性能与有效性.

基于两层分块GMM-PRS的流程工业过程运行状态评价

过程运行状态评价旨在实时判断运行性能优劣程度,并追溯导致非优运行状态的原因,指导操作人员进行生产调整,保证企业经济效益.因此,对过程运行性能优劣评价的研究具有重要的理论和应用价值.本文针对定量、定性变量共存的流程工业过程运行状态评价问题,提出基于两层分块混合模型的评价方法.将流程工业过程根据其物理特性和管理方向划分子块,产生子块层和全流程层.在定量信息占主导地位的子块内,建立定量的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM).在定性信息占主导地位的子块内,建立定性概率粗糙集(Probabilistic rough set, PRS)模型.综合各子块运行状态信息,进一步判定全流程运行状态等级.针对非优运行状态等级,本文提出基于贡献率的非优原因追溯方法,在非优子块内进行原因追溯.最后,将所提方法应用于某黄金湿法冶炼生产过程,说明所提方法的可行性和有效性.

实值信息系统的随机集粗集模型

变精度方法对噪声数据具有良好的抗干扰能力,随机集映射本质上给出了一个具有良好性质的邻域关系,两者相结合能应对更广泛背景的应用需求。从随机集出发研究实值信息系统的变精度粗糙集模型问题,定义了以概率测度为基础的变精度粗糙集近似算子,并讨论这种模型的相关性质。同时也讨论了实值信息系统的变精度粗糙集模型的合成问题。结果有助于研究复杂系统的知识和信息数据处理的粗糙集模型的构造问题。

不完备信息系统中多粒度概率粗糙集的规则提取

本文基于不完备多粒度信息系统,主要讨论了概率粗糙集的上下近似和精度的变化,以及基于优劣关系的规则提取。首先,对不完备信息系统中多粒度粗糙集关于乐观(悲观)的上下近似进行了简单的介绍。其次,基于相似关系优势关系和劣势关系,对不完备信息系统中的多粒度概率粗糙集从乐观(悲观)的角度对其上下近似进行了讨论,得出了近似精度随α, β的变化而变化的规律。最后,讨论了基于优劣关系随参数γ变化的概率粗糙集的规则提取。