基于覆盖的Sugeno测度粗糙集模型及其三支决策

概率粗糙集是研究不确定信息的重要理论基础,有着广泛的应用。由于概率粗糙集中的等价关系和概率测度的可加性要求过于严格,且在实际问题应用中难以满足,因此,对概率粗糙集及其模型进行拓展研究是非常有必要的。在概率粗糙集、Sugeno测度和三支决策的理论基础上,对基于覆盖的Sugeno测度粗糙集模型及其三支决策规则进行了研究。首先构造了一种基于覆盖关系的Sugeno测度粗糙集模型,定义了该模型的上、下近似算子;然后证明了其并、交、补等运算的代数性质;最后结合三支决策理论,给出了该模型的三支决策规则和方法,并用实例验证了其有效性。

基于粗糙集-未确知测度理论的金属矿山紧急避险能力评价模型

为实现对金属矿山紧急避险能力的可靠预测,建立了基于粗糙集-未确知测度理论的紧急避险能力评价模型。以问卷调查的方式获取指标数据;运用粗糙集理论对影响紧急避险能力的28个指标进行约简,删除相对不重要的指标,从而得到最优指标,进而通过归一化数据求得约简指标的综合权重;对约简后的指标建立未确知测度模型。以广西某矿为例,根据专家的打分,确定单指标未确知测度;依据置信度准则,进行等级判定,得出该矿山的紧急避险能力评价结果。将预测结果与专家评价结果对比,两者结果相符,表明该方法可行。

几种不确定性测度的粗糙集解释

以粗糙集为基础,研究了信任函数与内测度、信任函数与随机集的下概率之间的关系,并给出了它们基于粗糙集理论的解释.首先将粗糙集与随机集作了比较,并由此得出了信任函数与下概率的关系.其次,对内测度的集合特征作了分析后,给出了信任函数与内测度的关系.

基于熵重要测度权重粗糙集的阿尔法多层凝聚入侵分类

针对入侵检测数据量大,而文献[1]提出的α核心集的多层凝聚算法计算复杂度过高,影响实际应用的问题,提出一种基于熵重要测度权重粗糙集的α核心集多层凝聚入侵分类算法。首先,基于熵重要测度权重方法利用粗糙集对入侵检测数据进行预处理和属性约简,降低数据维数防止算法陷入"维数陷阱";其次,用熵重要测度权重距离代替阿尔法多层凝聚算法的欧式距离计算个体相似度,并实现粗糙集输出数据与阿尔法多层凝聚算法的有效对接。通过实验表明,基于熵重要测度权重粗糙集的α核心集多层凝聚入侵分类算法能够更加有效对KDD CUP 99标准数据库进行检测分类。

基于粗糙集-未确知测度的矿井通风系统合理性评价

运用粗糙集对矿井通风系统合理性评价指标体系进行约简,去除冗余指标,并求出约简指标体系中各指标的重要性,进行归一化后,作为未确知测度评价模型的指标权重系数。不仅减少了未确知测度评价的计算量,也为其权重确定问题提供了一种新的客观解决办法。同时,结合邯郸市峰峰矿区15个矿井的实测数据验证了该模型的有效性。

属性测度空间的粗糙集模型

在属性测度空间理论指导下,提出了属性测度下的属性粗糙集模型及依参量的属性粗糙集模型,并就不同属性粗糙集模型的精度进行了讨论。

基于区间值模糊概率测度的多粒度区间值决策粗糙集模型

在区间值模糊概率近似空间中,提出了基于IVF(区间值模糊)概率测度的多粒度IV(区间值)决策粗糙集模型,分别讨论和刻划了平均、乐观和悲观三种情形,结果和算例验证了模型的实用性和广泛性.

基于粗糙集与未确知模型的能源结构合理性测度与评价研究

我国的能源瓶颈突出表现为结构性矛盾。本文从低碳经济发展对能源结构的要求角度提出了社会经济发展、能源发展规划、环境等三个维度,分析了各个维度的构成要素,运用粗糙集理论进行指标约简,最终确定了11个测评指标以及各自权重。在此基础上,设置分级标准,通过未确知测度评价模型对1998—2008年我国能源结构合理性进行多指标综合测度与评价。结果表明,1998—2008年期间,我国能源结构在满足社会经济发展需求方面虽不稳定,但总体有所提高,2008年已处于中等级别(C3),但在满足能源发展规划和环境需求方面并不理想,一直处于较差或差的级别,2008年分别处于C5和C4级别。

基于未确知测度理论和粗糙集的开采方案优选

以国内某矿山为例,结合矿山已有开采方法,选取采场生产能力、环保费用,采矿方法转换难易程度等9个影响因素作为评价指标,利用未确知测度理论获得待选方案的评价等级并将其作为粗糙集的决策属性,对指标进行属性约简。再利用未知测度理论结合约简后的属性指标进行计算,获得各方案的优越度,确定无底柱分段崩落法和充填法联合开采以及分段凿岩阶段出矿嗣后充填法作为最优方案,符合矿山实际,对其他类似矿山有一定的参考意义。

基于粗糙集和边缘信息测度的图像边缘检测算法

基于粗糙集的思想,结合边缘信息测度提出一种新的边缘检测算法。本文首先提出边缘信息测度的定义式,并指出其特性,然后根据噪声、边缘信息测度属性对像素点分类。通过设定合适的阈值,较好地区分了各种边缘点和非边缘点,从而得到真正的边缘。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,保留较多的图像边缘的细节信息,边缘图像锐利而清晰,且运算速度较快。

基于Sugeno测度半一致模Choquet积分

基于半一致模的有序加权平均(SUOWA)算子是加权平均(WA)算子和有序加权平均(OWA)算子的推广, 本文在基于Sugeno 测度半一致模的Choquet积分的基础上, 结合基于半一致模有序加权平均算子的特点, 讨论了基于Sugeno 测度半一致模的Choquet积分的相关性质, 从而对多元数据进行更好地集成。The semi-uninorm ordered weighted averaging (SOWA) operators is generalize of weighted means and OWA operators. In this paper, the Choquet Integral of semi-uninorm based on Sugeno measures are discussed and combine the characteristics of the the semi-uninorm ordered weighted averaging operators.

基于Sugeno测度半一致模Choquet积分的特性

本文在基于Sugeno 测度半一致模的Choquet积分的基础上, 结合基于半一致模有序加权平均算子的特点, 讨论了基于Sugeno 测度半一致模的Choquet积分的沙普值、否决和喜爱指数。

基于测度的广义覆盖粗糙集模型

概率粗糙集理论是基于等价关系和概率测度的可加性而建立的,而在实际应用中难以构造,因此对概率粗糙集模型进行扩展研究是有必要的。论文首先提出基于模糊测度的覆盖粗糙集的基本知识,然后构造了一种基于测度的变精度覆盖粗糙集模型以及证明其相关代数性质,紧接着讨论该模型的粗糙逼近问题,最后讨论了其近似精度和粗糙度,在一定程度上促进概率粗糙集应用范围。

基于粗糙集与未确知模型的供应商风险评估方法研究

供应商是制造商材料的来源,供应商风险的发生可能导致原来井然有序的供应链无法正常运转,因此,供应商风险的预警与评估在供应链风险管理中占据着举足轻重的地位。本文提出一种基于粗糙集和未确知测度理论的供应商风险评估方法,该方法首先运用粗糙集理论对繁杂的供应商风险指标体系进行精简,并确定指标权重,然后运用未确知测度模型对供应商风险进行评估,从而使评估结果更加客观。最后在实证研究中以某汽车制造商企业供应商风险评估体系为例,阐明了该评估方法的科学有效性以及评估结果的合理性。

变精度概率粗糙集模型

在经典概率粗糙集模型中,限定参数α的置信区间为:12<α≤1,变两个参数为一个参数,得到了变精度概率粗糙集模型.该模型在处理某些问题时使得决策失误的风险更小.

K-拟可加模糊测度空间上的广义Sugeno模糊积分

在K-拟可加模糊测度空间上应用已建立的广义Sugeno模糊积分模型,针对一类非负可积函数讨论了这种模糊积分的确界表示形式,进而给出描述拟加法运算与拟乘法运算关系的重要积分不等式及其特性,为进一步研究其收敛定理奠定了基础.

基于随机集的粗糙集模型(Ⅱ)

为了说明粗糙集理论在不完备信息系统中的应用 ,给出了基于随机集的粗糙集方法 .提出了不完备信息系统的随机粗糙集的描述 ,讨论了不完备属性的随机集选择与系统的完备化的关系 ,并且介绍了一个求不完备属性的最大熵概率测度的算法 .

Sugeno测度空间上的一类回归估计问题的界

在Sugeno测度空间上进一步探讨了统计学习理论。给出了Sugeno测度空间上gλ随机变量的条件期望的定义;在Sugeno测度空间上利用带加性噪声的观测数据,建立了一个由级数展开表达的回归估计模型,并针对此模型给出并证明了它的一个界。

基于知识含量的粗糙集不确定性度量

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中一项重要的数值特征,而Z.Pawlak提出的粗糙集的不确定性度量,即传统的近似精度与粗糙度具有局限性。考虑导致粗集粗糙性的原因,将传统的粗糙度与知识的含量测度结合起来,提出了一种新的粗糙集不确定性的度量方法,讨论了这一度量的特性,通过实例说明这一新的度量方法的合理性及计算的简便性。

概率粗糙集模型的一种推广

提出了一种新的粗糙近似算子,根据概率粗糙集模型中参数的特点,利用事件中的对立事件(或补事件),结合概率测度,从条件参数不等式的另一个侧面,重新定义了粗糙集中的上近似和下近似,并说明由此得到的粗糙集模型是Pawlak粗糙集模型的推广形式.通过对其对偶性质的讨论,进一步完善了概率粗糙集模型.