实域粗糙集理论及属性约简

本文引入属性和属性子集广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系,提出广义近邻关系下的实域粗糙集扩展模型．在实域粗糙集理论中,利用广义近邻关系在全局中划分相容模块,构成集合的下、上近似,避免了Pawlak粗糙集必须量化数据的麻烦．另外,本文给出了实域粗糙集的属性约简定义和一种贪心算法,分析了约简属性集合的质量．最后,通过实例验证了本文理论和方法的正确性和有效性．

一种实域粗糙集模型及属性约简方法

通过对实域区间和决策值的重新划分,对已经存在的属性广义重要度度量准则进行了扩展,构建了对象空间上的广义邻域关系及广义邻域关系下的实域粗糙集模型,并在此基础上提出了实域决策系统中属性约简方法(ARRDDS).对不同数据集的实验测试结果表明,与其他相关方法相比,ARRDDS方法能够较好地处理决策表中实数域属性约简问题.

仿反馈机制的智能识别方法研究与应用

文章针对脱机手写体汉字特征约简与识别中离散化不当的问题,构建出基于实域粗糙集的脱机手写体汉字识别决策信息系统。提出了实域粗糙集中特征属性的广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系;设计了在广义近邻关系下基于实域粗糙集模型的特征属性约简算法,构建出基于实域粗糙集的脱机手写体汉字识别决策信息系统;采用基于变粒度仿反馈机制的智能认知模型对脱机手写体汉字识别决策信息系统进行仿反馈识别,并建立了变粒度仿反馈机制智能识别方法的评价指标体系和认知信息粒度变换规则,提出基于变粒度仿反馈机制的智能认知算法。对SCUT-IRAC HCCLIB样本库中的汉字进行了仿真实验研究,平均识别精度达到95.37%。仿真实验表明,相比于传统认知系统单向开环方式,该文提出的方法对提升脱机手写体汉字的识别效率、可识别性及正确识别率是有效可行的。

中日2010年GDP预测分析

中国GDP总量何时超越日本是目前一个较受人关注的话题,而中日GDP的结构差异能反映更深层次的问题。本文在区间数预测GDP的基础上引入实域粗糙数来对2010年的中日GDP数据进行预测,并对预测结果和结构差异进行了分析。