基于覆盖粗糙Vague软专家集的动物疾病诊断算法

针对现有Vague软集扩展模型的不足,文中将覆盖粗糙集、Vague软集和软专家集3种模型融合扩展,提出了新的处理不确定性问题的数学模型,即覆盖粗糙Vague软专家集,并研究了相关性质。在此基础上,文中给出了一个基于覆盖粗糙Vague软专家集的动物疾病辅助诊断算法。该算法计算了覆盖粗糙Vague软专家集的上下近似算子,通过隶属函数建立了患病程度和疾病水平的关系,并做出辅助诊断。非洲猪瘟疾病的诊断实验表明,文中所提出的ADADA_CRVSES算法是一种有效的针对动物疾病的辅助诊断算法,疾病诊断准确率达90%以上。

舰载雷达干扰效能评估的Vague软专家集方法研究

为了更好地评估舰载雷达干扰效能,本文以雷达导引头为被干扰对象进行研究,提出了基于Vague软专家集的舰载雷达干扰效能评估方法。首先,对雷达导引头进行分析得到评估集、指标集和专家集;然后,由专家打分确定Vague软专家集;最后,计算各评估等级得分,得到评估结果。结合具体计算实例,验证了新方法的有效性和实用性。

覆盖空间下粗糙集和Vague软集融合方法研究

针对覆盖近似空间下粗糙集、Vague集和软集3种不确定性理论方法融合扩展的问题,提出了一种新的基于近邻域的覆盖粗糙Vague软集模型,并讨论了相关性质。又针对该模型的不确定性度量问题,定义了一种新的覆盖粗糙Vague软集的不确定性度量方法。该方法通过引入覆盖粒度空间下知识熵的概念定义覆盖粒度空间的不确定程度,同时采用粗糙度定义覆盖粗糙Vague软集本身的粗糙性,最后将二者结合度量覆盖粗糙Vague软集的不确定性程度。算例分析表明,该度量方法是有效可行的,并且随着覆盖粒度的增大覆盖粗糙Vague软集的不确定性程度也随之增大。覆盖粗糙Vague软集模型在胃电信号(EGG)分析及胃疾病辅助诊断问题研究中有很好的应用前景。

基于覆盖的粗糙Vague集模型研究

在覆盖广义粗糙集模型理论研究基础上,进一步将对象在精确值集方面推广到了更具广泛性的Vague集,提出了基于覆盖的粗糙Vague集的新模型,并且证明了该模型的一些较好的性质。同时考虑到导致覆盖广义粗糙Vague集粗糙性的原因,提出了一种新的粗糙度用于度量该模型的不确定性程度,最后给出相关实例。

一种覆盖粗糙Vague集模型及其不确定性度量

针对文献[21]提出的覆盖粗糙Vague集模型中幂等性并不成立的问题,提出了一种新的基于近邻域的覆盖粗糙Vague集模型,并讨论了相关性质及与Ι型覆盖粗糙Vague集模型的关系;最后通过引入覆盖粒度空间下知识熵的概念,定义了一种Ⅱ型覆盖粗糙Vague集模型的不确定性度量方法。算例分析表明,Ⅱ型覆盖粗糙Vague模型的不确定性程度随粒度减小而减小。

覆盖Vague集

覆盖粗糙集和Vague集都是处理不确定性问题的数学工具,它们分别是粗糙集和模糊集的扩展。已有的覆盖粗糙集模型在求上、下近似时,可能将一些实际上并非肯定属于给定集合的元素纳入到下近似中,而一些可能属于给定集合的元素却没有纳入到上近似中,这就会改变一些元素与给定集合的关系。通过深入分析论域中的元素与其相关覆盖元之间的关系,建立了覆盖Vague集。该覆盖Vague集能够从一种新的角度反映出论域中各元素与给定集合之间的从属程度。进一步研究了覆盖Vague集与覆盖粗糙集中一些重要概念之间的关系。最后讨论了当覆盖退化为划分时覆盖Vague集的特性。