一种基于粗糙-模糊集理论的分类规则挖掘方法

提出了一种基于粗糙-模糊集理论的分类规则挖掘方法,以解决信息不完整情况下的推理和决策问题,并给出了该方法的流程图。利用基于粗糙集的特征属性约简算法和基于模糊集的决策规则归纳方法,可以挖掘出样本中隐藏的关联规则,形成决策。最后,将其应用于一个具体的信息系统中,结果令人满意,证明该方法是可行的且是有效的。

规则简化与模糊决策树剪枝的比较

决策树归纳学习算法是机器学习领域中解决分类问题的最有效工具之一。由于决策树算法自身的缺陷了,因此需要进行相应的简化来提高预测精度。模糊决策树算法是对决策树算法的一种改进,它更加接近人的思维方式。文章通过实验分析了模糊决策树、规则简化与模糊规则简化;模糊决策树与模糊预剪枝算法的异同,对决策树的大小、算法的训练准确率与测试准确率进行比较,分析了模糊决策树的性能,为改进该算法提供了一些有益的线索。

基于自组织数据挖掘的上市公司财务危机预测

为了提高上市公司财务危机的预测精度,利用自组织数据挖掘中的客观系统分析(OSA)算法提取上市公司财务危机指标体系的关键属性,将其作为输入构建基于自组织模糊规则归纳算法(FRI)的上市公司财务危机预测模型,自动提取上市公司财务危机模糊规则,进而对公司财务危机状态进行判别。选取200家上市公司作为样本进行实证分析,结果表明,该模型对测试样本预测精度达到了85%,可以作为上市公司财务危机预测的一种有竞争力的解决方案。

基于自组织模糊规则归纳的电子商务客户流失预测

为提高客户流失预测的精度,构建了基于自组织模糊规则归纳算法FRI(Fuzzy Rule Induction)的电子商务客户流失预测模型。该模型利用数据分组处理技术GMDH(Group method data handling)从训练样本中自动地提取接近于人类自然语言描述的电子商务客户流失模糊规则,进而对测试样本客户流失状态进行判别。采用某网上商场的1500名客户样本进行电子商务客户流失预测实证研究,结果表明,该方法对测试样本预测精度达到了90%以上,是一种有效和实用的电子商务客户流失预测工具。

变规则模糊温度控制策略在中频感应焊后热处理中的应用

对厚壁焊接压力容器焊后热处理工艺使用的中频电磁感应加热的温度控制算法进行研究,根据模糊控制原理和热处理要求的升温速度可控、保温温度稳定、降温速度可控,提出了变规则模糊温度控制策略并编写了控制程序。为变规则模糊温度控制策略设计了两种判定规则,当温度偏差较大时,采用粗调模糊规则,实现温度以限定值进行升降温;当温度偏差较小时,采用精调模糊规则,得到较高的控制精度,利用此变规则模糊温度控制策略确保厚壁焊接压力容器在升降温时实现温度偏差在±1℃的范围内。最后,利用这种控制策略对特定工件的电磁感应加热过程进行了测试。实验结果表明采用此算法能够满足加热控制的相应要求。

模糊控制在高频感应加热中的应用

用模糊控制的思想设计出一种模糊控制器，并用于高频加热装置进行高温疲劳试验，控制结果表明这种控制器能使系统具有满意的性能指标。

基于自组织模糊规则归纳的注塑模改模知识发现

改模是注塑模具生产的重要环节,在这一环节中主要依赖于工程师的经验.如何发现和归纳改模知识,已成为越来越多的注塑模具企业需要面对的问题.基于此提出了利用自组织模糊规则归纳辅助模具工艺人员建立改模方案,分析了该算法的主要设计思想与实现过程,最后利用Knowledgeminer软件进行模糊规则归纳得到了一些有关"批锋"缺陷的规则.结果表明,由该方法归纳的改模规则和实际情况吻合,正确率达84%.

模糊半环的*-运算及不动点等式

本文定义了模糊集的*-运算;并根据归纳*-半环及弱归纳*-半环的性质,定义了模糊半环的不动点不等式和不动点归纳法则,证明了模糊集上的不动点等式成立,研究了*-运算的性质;最后在fully idempotent半环上进一步讨论了模糊理想的*-运算性质。