The rough representation and measurement of quotient structure in algebraic quotient space model

Granular computing is a very hot research field in recent years. In our previous work an algebraic quotient space model was proposed,where the quotient structure could not be deduced if the granulation was based on an equivalence relation. In this paper,definitions were given and formulas of the lower quotient congruence and upper quotient congruence were calculated to roughly represent the quotient structure. Then the accuracy and roughness were defined to measure the quotient structure in quantification. Finally,a numerical example was given to demonstrate that the rough representation and measuring methods are efficient and applicable. The work has greatly enriched the algebraic quotient space model and granular computing theory.

基于代数粒的聚类方法

聚类,是机器学习的主要任务之一,也是粒计算理论的核心任务,即信息粒化。目前,基于粒计算的聚类算法中,大多数只基于粒属性进行聚类,而没有考虑粒结构,尤其是在代数结构应用广泛的信息领域。从粒计算的角度,提出一种基于代数粒的聚类方法。基于二元代数运算定义代数粒;提出一种基于代数粒的聚类方法,通过粒集的同余划分和粒结构的同态映射进行粒度聚类;将提出的聚类方法与容差邻域模型和商空间模型进行对比分析。结果表明,该新型方法具有更好的结构完备性和应用鲁棒性。基于代数粒的聚类方法从结构上丰富和扩展了粒度计算理论,为粒计算与机器学习的融合研究提供了理论依据。

从人类智能到机器实现模型——粒计算理论与方法

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是对人的意识、思维过程的模拟。粒计算是当前智能信息处理领域中一种新的概念和计算范式,是研究基于多层次粒结构的思维方式、复杂问题求解、信息处理模式及其相关理论、技术和工具的方法论。本文首先分析了人工智能模拟人脑智能的粒计算模式与方法,其次总结了粗糙集、商空间、模糊集、云模型、三支决策等几种典型的粒计算基本构架与数学模型,然后分析知识的多粒度解析表示与不确定性度量的研究现状,最后展望了粒计算求解模式在大数据时代所面临的机遇与挑战。

网络分析中求最大流的商空间方法

该文研究利用商空间的保真、保假原理给出分析网络的新方法,并以求网络中两点的最大流量为例进行说明,主要工作包括:(1)给出利用保真、保假原理求解问题的基本原则;(2)给出将所研究的问题(求最大流问题)化成"问题求解"形式的方法;(3)利用商空间理论建立对应问题求解的保真、保假原理,并证明对所研究的问题,保真、保假原理均成立;(4)根据保真、保假原理给出求两点最大流量的方法.新方法对求所有的点对点的最大流的计算量由原来需要求n(n-1)/2次点对点的最大流,变成只要求(n-1)次点对点的最大流,显著降低了计算的复杂性.

功能-结构双向创新商空间模型关键技术研究

考虑基本结构的多功能属性,以粒度更细的基本操作表达功能元,基于功能层和结构层的动态划分与优化匹配,提出一种创新增强型功能-行为-结构(FBS)模型.以商空间三元素表达功能、功能属性和功能拓扑连接与时序关系,基于商空间不同粒度之间的转换,给出构建功能分解与或树的商空间数学描述.以基本操作表达基本结构的多功能属性,建立基本结构知识库,将结构层和功能层的基本操作属性作为元素,构造功能-结构匹配矩阵,根据属性元素最大匹配度得到功能-结构最优匹配方案.

FBS模型中行为与结构创新的商空间表达与实现

提出一种能够支持专利技术再创新的方法,对于提升我国机电产品的快速创新开发能力具有重要的现实意义。考虑基本结构的多功能属性,用粒度更细的基本操作表达功能—行为—结构(Function-behavior-structure,FBS)模型的功能元和基本结构的行为,以商空间理论作为数学工具,建立创新增强型FBS功能分解与结构匹配的商空间模型。功能层的保序划分或分层递阶划分实现了行为层创新;基于等价关系的结构层划分实现了结构层创新。实例表明,通过结构层和功能层的创新、匹配,能够用较少的简单基本结构的组合匹配原设计问题的总功能。因此,该方法可以有效地支持专利技术的再创新设计。

分布式仿真系统层次设计商空间粒计算模型

大规模分布式交互仿真系统的开发与应用对仿真系统设计提出了更高的要求.本文针对分布式仿真系统设计中存在的设计层次不明确的问题,提出了基于商空间粒计算理论的系统分层模型,该模型包括系统总体设计层、系统体系结构设计层和系统执行结构设计层,解决了系统设计的层次问题.在此基础上,对各个层次的纵向和横向信息粒之间的关系进行了深入的分析,并综合考虑了仿真任务、仿真资源和仿真服务的影响.最后根据一个实际的仿真系统设计实例对模型进行了验证,结果表明,利用分布式仿真系统层次模型进行设计可以极大地提高系统的灵活性和可重用性.

智能空间信息处理与时空大数据分析探索

提出一个智能空间信息处理与时空分析的研究框架,并对相关研究进行综述。首先分析讨论了其基础理论与关键技术,将关键技术总结为3个方面:智能空间信息处理、空间数据挖掘、时空大数据分析,分别介绍了智能空间信息处理的3个代表方法(云模型智能空间信息处理、数据场智能空间信息处理、空间统计智能信息处理),空间数据挖掘的3个代表方法(基于概念格的空间数据挖掘方法、基于商空间及粒计算的图像理解方法、基于深度学习的遥感场景识别方法),以及时空大数据分析的3个代表方法(轨迹聚类与分析、融合遥感与社会感知的城市功能区提取、地理多元流分析)。最后对智能空间信息处理与时空分析的理论、方法和应用进行了总结,并指明了进一步研究的方向。

基于商空间的向量空间模型文本分类方法

为了降低基于向量空间模型(VSM)的文本分类方法的向量维数,并减少噪声对分类的影响,现利用商空间的粒度理论对基于VSM的分类模型进行改进,提出了一种基于商空间的新的VSM分类方法,该方法降低了基于VSM文本分类的向量维数,提高了不同文本之间的辨别能力。

基于商空间粒度计算的产品功能模型

功能建模的任务是从不同层次对产品进行功能设计,是产品概念设计中十分重要的内容。针对目前功能建模多层次分析能力不足且缺乏模糊推理手段,将商空间粒度计算引入产品功能建模,提出了产品功能粒度模型,包括功能粒度表示、功能粒度运算规则以及基于相似计算的功能建模方法。实例验证了该建模方法的有效性以及商空间粒度计算在功能建模中的应用潜力。

一种基于商空间的非欧时空数据索引模型

为解决受限网络时空数据的非欧特性限制数据聚类与查询剪枝效率问题,以水利领域为背景,构建一种面向商空间的非欧时空数据索引模型。通过对水系河网进行建模与分析,结合受限网络表征受限时空数据的非欧时空特征,引入商空间的多粒度分析理论对非欧时空数据进行粒化建模,利用定义相应的空间网络结构查询算法实现非欧查询到欧氏空间查询的转换,构建索引框架管理模型,并对模型进行验证。验证结果表明,该研究为非欧数据的索引建模提供了一套可行的解决方案。

基于商拓扑结构的序列构成和预测

对多变量时间序列进行分析有利于更好地了解各时间序列的特性。根据相关性的时间序列在商空间模型中,可依据信息相关性,该文综合利用多个相关序列提供的信息对其中一个序列进行了预测,通过商空间理论的分解和合成法减小信息不完备产生的影响,从而获得更多准确信息和规则。

商空间理论下面向对象的遥感影像分类

传统的分类方法仅仅基于像素光谱特征,不适合于高分辨率遥感影像。本文提出了一种新的基于商空间理论,面向对象的高分辨率遥感影像分类方法,即综合云模型、模糊支持向量机和决策树的分层合成分类技术。针对决定分类效果的两个因素,影像分割和分类算法,分别做出了一些改进。第一,本文提出了一个自适应的基于云模型的区域增长分割策略。第二,本文提出了一个新的基于商空间理论,结合模糊支持向量机和决策树的分层合成分类技术。从实验结果来看,本文提出的方法,在分割效果上基本能满足人眼的视觉要求,在分类精度上比传统的分类方法有更高的准确性,而且能实现分类过程的自动化。

商空间模型下的Ontology形式化及其检验

形式化Ontology模型及其检验问题一直是人工智能中的研究热点。将粒度计算的思想应用到Ontology形式化建模领域,利用商空间理论对Ontology进行形式化,并在此基础上对Ontology进行模型检验。

基于决策图的复杂系统模型对称约减方法

针对复杂随机系统模型检测过程中的状态空间爆炸问题,提出一种用于支持迁移回报特征描述的概率模型对称约减方法。通过引入状态集等价关系唯一表示函数,约减了原模型中的状态集尺寸;通过加入回报特征描述,改进了传统的多终端二元决策图,用于表示概率回报模型中的迁移关系;基于迁移矩阵,提出了一种高效的对称约减算法,完成了迁移关系的约简。实验结果表明了该方法的可行性与有效性。

基于商空间的气象时间序列数据挖掘研究

论文从一种新的角度,针对气象时间序列的特点,在商空间粒度计算理论框架下,采用多种粒度,从不同的层次分析复杂的气象数据信息,利用商空间的合成技术,和多侧面递进算法进行综合信息处理。并提出了一种灰色模型GM(1,1)与构造性机器学习方法(交叉覆盖算法)结合的模型对气象时间序列进行数据挖掘(产量预测)。最后,通过该模型在真实数据上的实验(冬小麦产量预测),取得了令人满意的结果。

商空间理论在道路交通事故分析中的应用

从粒度计算角度对以往道路交通事故进行分析。首先在商空间粒度计算理论框架下,通过对历年事故影响要素的分析,得出商空间模型下的特征属性;再通过对以往事故的分析,运用统计学方法获取相应的决策属性,将特征属性和决策属性相结合采用构造性机器学习方法对交通事故进行预测,建立事故预测模型以实现较为准确的事故量预测和分析。实验证明这种基于商空间粒度计算理论的事故预测方法是行之有效的。

商空间理论在煤矿预警中的应用

本文主要应用商空间的相关理论对煤矿安全生产进行预警。文中针对煤矿中与安全生产相关的多属性时间序列点,对其时间序列从多个粒度层次分析处理,采用构造性神经网络(覆盖算法)建立分类网络模型,并使用不同粒度的实验数据训练该网络。之后使用灰色马尔科夫链对多变量时间序列的各个特征属性分别进行预测。最后,使用这些预测值在覆盖算法建立的分类模型上进行预测实验(煤矿警报预测),并取得了很好的预测效果。

基于商空间的分布式仿真系统优化设计模型

针对分布式仿真系统设计中存在的设计层次不明确的问题,提出基于商空间粒计算理论的系统分层模型,该模型包括系统总体设计层、系统体系结构层和系统执行结构层,解决系统设计的层次问题并分析各层次之间的关系。在此基础上,为了建立系统设计的形式化系统资源分配模型,提出基于仿真任务、仿真资源和仿真服务的系统设计分布模型,综合考虑各元素之间的相互约束关系。最后,根据1个具体的仿真系统设计实例对模型进行验证。

基于商空间的黄金价格SVM模型预测

结合商空间理论和支持向量机方法,根据黄金价格的价格因子对我国黄金价格进行预测。采用Person相关系数法,对现阶段黄金价格的9个价格因子与黄金价格的相关性进行比较,筛选出相关系数较大的5个价格因子,并通过Granger因果检验,得出可能导致黄金价格变化的2个价格因子;将Person相关系数法和Granger因果检验选出的7个因子作为黄金价格预测的主要价格因子,结合商空间理论,按照时间属性,将黄金价格论域划分为年、季、月3个粒度,建立3层商空间,并进行粒度的合成和计算。然后建立基于商空间理论的支持向量机预测模型,预测得出年、季、月粒度的黄金价格预测值分别为8122.4,7947.506和8089.5元/金衡盎司,合成结果为8053.1元/金衡盎司。将预测结果与GM(1,1)预测值和实际黄金价格进行对比,证明该模型的预测结果在误差允许范围内,优于传统的价格预测方法。