L-Fuzzy等价关系的L-Fuzzy等价类

给出了L-Fuzzy等价关系的L-Fuzzy等价类的概念,并讨论了它的一些性质.

高量测丢包率下基于共享模糊等价关系的配电网状态感知

配电网分布式新能源渗透率的不断增加,对实时监测的要求不断提高,大量量测数据在集中传输过程中常常出现延迟、丢包等现象导致配电网状态感知精度降低甚至不可观测。针对上述问题,提出基于共享模糊等价关系的状态感知方法。首先,将采集得到的多时间断面历史量测数据集作为源数据集,实时采集得到的高量测丢包率下的数据作为目标数据集。利用三角形隶属度函数分别将两组数据集写成模糊集的形式。然后采用一种向量间距离度量方法,分别计算得到两组模糊集的模糊等价关系矩阵。在此基础上,采用共享模糊等价关系的聚类方法,将知识从源数据集转移到目标数据集,减小两组数据集特征分布之间的差异。最后,利用深度神经网络对知识迁移后低维特征空间中高量测丢包率对应的数据进行标记,得到配电网实时状态。通过对IEEE标准算例和某实际地市公司配电网算例进行仿真测试,结果表明所提出的基于共享模糊等价关系的配电网状态估计方法能在高量测丢包率下获得准确的配电网实时运行状态,实现不同量测数据缺失程度下的配电网实时监测。

基于聚类算法的多维数据库一致性检测与恢复方法研究

为提高数据一致性以及检索效率,提出一种基于聚类算法的多维数据库一致性检测与恢复方法。计算数据指标均值与标准差,标准化处理数据;利用K-means算法衡量不同数据属性的相似特征,建立特征簇,选择聚类特征;通过稀疏图描述数据间关系,利用多级图分割算法获取多个子图,通过凝聚层次聚类方法,判断子图间相似度,设定合并阈值聚类子图,根据聚类结果判断数据库的一致性;针对一致性较差的数据库,采用等价类算法构建恢复模型,实现多维数据库一致性检测与恢复。实验结果证明:所提方法检测速度快,恢复后数据库一致性较好。

基于直觉模糊等价相异矩阵的聚类方法

针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于直觉模糊等价相异矩阵的聚类方法。该方法首先给出直觉模糊相异区间的概念,并构建了直觉模糊相异矩阵;然后定义了直觉模糊等价相异矩阵和(α,β)截矩阵,进而给出直觉模糊聚类算法;最后将其应用于目标编群领域,通过实例验证该算法的有效性。

PostgreSQL查询优化中的等价类研究与改进

研究了PostgreSQL查询引擎中等价类在查询优化过程中的应用原理,详细阐述了其如何帮助优化器产生潜在的等值连接,等式约束和记录排序信息。同时也发现PostgreSQL查询引擎并没有充分利用等价类的属性约简特性,以及等价类成员的过滤条件共享等特性,导致一些"最优"计划优化策略不能实施。因此,详细介绍了基于等价类的查询框架,并对PostgreSQL的查询框架进行了改进:将等价类的创建在整个查询分析执行过程提前,对数据关联逻辑进行化简;利用等价类的传递性,将一些非等值约束能够传递到其他的表列,最终可以实现减少资源耗用提升查询性能的目的。实验结果表明,改进后的PostgreSQL可以使得一些查询的效率有不同层次的提高。

基于划分的等价类测试

等价类的两个基本因素是健壮性和单/多缺陷假设。依据这两个特性,等价类分为弱一般等价类、强一般等价类、弱健壮等价类和强健壮等价类4种形式。等价类测试的数学基础是等价关系和划分,划分的原则是每个元素仅属于某一类,不同的类之间没有公共元素。常用的输入域等价类划分是将程序的输入域划分为若干子集合,并从每个子集中选择代表性数据设计测试用例,划分保证了等价类测试的完备性和无冗余性。分析了等价类划分设计原则,设计了划分测试实例。

基于等价类的Rough集模糊化子系统

从系统的角度,讨论了给定信息系统上的所有Rough集模糊化所形成的模糊集类的相关性质,并证明了它是相应论域上的模糊集系统的子系统·但它却是一类特殊的模糊集子系统,在这个子系统中一般的不满足运算传递性质·为进一步研究Rough集与模糊集这两种不确定性的理论之间的关系,并将它们有机结合起来提供了理论依据·

P-集合与它的动态等价类特征

P-集合(packet sets)是把动态特性引入到有限普通集合(Cantor set)内,以改进有限普通集合而提出的。P-集合具有动态特性。P-集合是由内P-集合XF-(internal packet set XF-)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的集合对。利用P-集合,提出内P-等价类、外P-等价类、P等价类的概念;给出P-等价类还原定理、内P-等价类离散区间内点定理、外P-等价类离散区间外点定理、P-等价类离散区间子区间定理、P-等价类辨识准则;利用这些结果给出P-等价类在未知信息搜索-辨识中的应用。结果表明,P-集合与普通集合之间存在交叉、渗透空间,一些新结果潜藏在这个空间中。

基于等价相异度矩阵的聚类

本文介绍了等价相异度矩阵的性质,证明了[d(i,j)]_(n×n)^((n-1))是等价相异度矩阵,并给出了等价相异矩阵的逐次平方求解方法和基于相异度矩阵的聚类方法。最后通过实验证明了此聚类方法的可行性和有效性。

等价类测试与划分研究

在研究等价类测试时,可以根据可靠性理论的健壮性和单/多缺陷假设,将等价类划分为弱一般等价类、强一般等价类、弱健壮等价类和强健壮等价类四种,其中弱健壮等价类就是传统软件工程所讨论的等价类测试方法。等价类测试的数学基础是等价关系和划分,划分保证了等价类测试的完备性和无冗余性。在分析等价关系时,只要计算出集合上的划分即可。文中给出了划分的实例,表明了从划分研究等价关系的合理性。提出了等价类设计的原则和等价类测试用例的设计方法。

一种基于向量夹角的快速计算等价类算法

等价类是Rough集理论的核心概念之一,如何高效地计算等价类是提高各相关算法性能的关键.引入高维空间向量夹角的概念,根据数据在机器中的存储特点,以字节内容的最大值加1作为基数对数据进行基数排序,在此基础上设计以计算向量夹角来求信息系统等价类的算法.该算法把原来计算等价类的逻辑比较转换为数值计算,非常显著地提高了等价类的计算效率,尤其对大规模高维数据.该算法的时间复杂度为O(|C‖U|log|U|),理论分析与实验结果表明了该算法的正确性和高效性.

基于EFSM模型的等价类测试

等价类测试是有效减少测试用例而又较小地影响测试效果的一种高效的测试方法,但是对于测试者来说,寻找一种等价类测试的划分方法十分重要,本文提出了一种基于EFSM(Extended Finite State Machine)模型的等价类测试划分的方法,通过对EFSM模型数据依赖和控制依赖分析,给出了等价类测试划分的具体方法和算法,并给出了等价类划分方法的完备性和无冗余性证明。

基于模糊等价类的频繁项集精简表示方法

频繁项集挖掘是数据挖掘应用中的关键问题,而巨大的频繁项集数目成为了现实应用中的阻碍。为了降低频繁项集数量,使其更加利于应用,提出了一种基于格结构的频繁项集精简模型,并证明了该方法产生支持度误差的范围;此外,在模型的基础上提出了一种模糊等价类精简表示算法FEC。实验结果表明,该方法能够保证在频繁项集数量大幅降低的同时,不会引入过大的支持度错误,与Index-Meta算法相比,产生的支持度错误较小。因此,基于模糊等价类的频繁项集精简表示模型及FEC算法有较高的应用价值。

基于SFTA和等价类的软件测试用例设计方法研究与应用

为了解决软件测试时高可靠性安全性要求,测试用例设计的充分性和有效性不足的问题,软件故障树分析结合等价类原则解决了测试用例设计的充分性和有效性问题。通过对软件的故障模式进行分析,在建立软件故障树的基础上获得了软件故障树的最小割集。以最小割集为模型,结合等价类划分方法实现了测试用例设计,并根据该方法开发了测试用例自动生成工具。通过测试项目实际应用表明,采用该方法进行测试用例设计可以满足测试的充分性和有效性要求。

基于等价类和最大完全图集聚类的关联规则发现算法

关联规则的发现是数据挖掘中的一个重要问题 ,本文提供了一个基于等价类和最大完全图集聚类的关联规则的发现算法 .

基于等价关系模糊聚类在岩石爆破性分类中的应用

岩石破碎的好坏对矿山工程在经济上和生产效率上有极为重要的影响,为提高爆破效率,需对岩石的可爆性进行分类。基于等价关系的模糊聚类是聚类分析中的一种。本文采用这种方法对岩石进行爆破性分类,根据不同水平的截距将岩石分成不同的类别。该方法分类合理,对提高爆破效率具有一定的指导意义。

货物尺寸相同的2维装箱问题的等价类(英文)

在生产与储运领域,把小长方体货物（盒子）装入大长方体箱子是一项重要的工作.本文涉及的问题是:把相同尺寸（a×b×c）的盒子装到一个箱子X×Y×Z中,使所装入箱子的盒子数量为最大.由于某些条件的限止,有时要求货物只能按一个重力方向进行装箱,从而使装箱问题变为把尺寸相同的2维盒子（a×b）填装到一个2维箱子X×Y中.本文讨论当盒子尺寸（a×b包括 b×a）给定,箱子尺寸充分大时,在本文所给的等价意义下,共有多少种互不等价的箱子X×Y.

随机不等式的若干确定型等价类之比较

本文研究了处理随机不等式的若干确定型转化形式.在讨论已有方法(如均值法和机会约束法)的基础上,我们提出了一种反映决策者满意度的随机变量的序数关系,并据此得到一种新的随机不等式转化为确定型不等式的满意度方法.同以往方法比较,满意度方法对处理随机不等式同时具备简洁性和科学性.将该方法应用于求解随机约束优化问题说明了它的优势.

基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法

针对海量数据的关联规则挖掘问题,提出了一种有效的基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法.该算法在MapReduce框架下,通过等价类的产生与划分、数据集的分配、异步频繁闭项集挖掘和汇总等步骤,不但较好地解决了多节点间的负载均衡问题,而且易于获得可靠的频繁闭项集.实验表明,该算法能有效克服传统算法挖掘效率低、冗余规则较多的缺点,整体上具有较高的性能.