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．

动态聚类法的粗糙集规则提取

针对航空发动机的故障样本,提出了一种基于动态聚类的粗糙集规则提取算法。给出了该算法的模型,描述了动态聚类方法和广义欧氏距离,举例说明了这种算法,用神经网络对样本进行训练并验证约简是否正确。结果表明,动态聚类法可以改善分类,使最终的核与约简更精准,去除了干扰信息的影响,在保证诊断精度的同时。提高了故障识别的正确率。

支持向量回归方法在图像压缩中的应用

在把图像划分为若干个子块的基础上,以广义欧氏距离为评判标准对图像子块进行分类,然后采用支持向量回归方法建立各类型图像子块的模型,得到对应各类型图像子块的支持向量回归模型参数的集合,从而仅用图像子块编号及其类型号和相应的支持向量回归模型参数来描述整个图像,达到图像压缩的目的。实验表明,该方法压缩比高、误码率低、信噪比高、图像恢复质量良好。此外,该方法可以通过改变图像分块的大小或阈值调整压缩比,还可通过改变支持向量回归模型的逼近误差控制图像的恢复质量。

五阳煤矿通风系统方案优化决策研究

针对五阳煤矿通风系统,综合考虑技术、经济和安全诸方面的因素,分析、建立了一套符合实际的矿井通风系统方案的优化指标体系。提出了一种基于欧氏广义距离的矿井通风系统优化的决策模型,并对五阳煤矿通风系统改造方案进行了优化评判。研究表明,该方法对矿井通风系统方案的优化决策具有重要的实用价值。

基于动态聚类RBF网络的小企业信贷预测研究

利用动态聚类算法确定RBF网络的隐含层节点,不仅聚类速度快,而且隐含层节点数的优化提高了网络的利用效率;定义了广义重要度欧氏距离用于算法中的距离计算;根据穆迪、安德尔违约概率曲线定义了信用评级风险系数等指标。最后,以南京某商业银行数据为依据,利用Matlab为工具平台,建立基于动态聚类的RBF神经网络模型。实证分析表明:本信贷预测模型对违约小企业的判别准确率较高,可为银行有效地甄别高风险企业。