基于熵的多尺度多重集值信息系统的最优尺度选择与属性约简

针对现有的信息系统难以体现和处理数据融合时出现的数据重复问题,文中提出多尺度多重集值信息系统的概念,并讨论该系统的最优尺度选择和属性约简问题.首先,在多尺度多重集值信息系统的每个属性中,基于属性值域中多重集之间的海林格距离定义论域上的相似关系,获得由每个属性子集导出的论域中所有对象的相似类构成的信息粒.然后,引入多尺度多重集值信息系统中知识粗糙熵的概念,进一步给出多尺度多重集值信息系统中的最优尺度与熵最优尺度的概念,证明基于相似关系定义的最优尺度和基于知识粗糙熵定义的最优尺度是等价的.最后,在熵最优尺度的基础上提出系统中基于相似关系的约简和基于知识粗糙熵的约简的概念,并分别给出筛选熵最优尺度和熵约简的算法.

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。

多粒度粗糙集和覆盖粗糙集间的近似与约简关系

多粒度粗糙集和覆盖粗糙集是2种重要的数据处理机制.文中从近似集和属性约简2个角度探讨完备信息系统与不完备信息系统中多粒度粗糙集和覆盖粗糙集的关系.通过构造信息系统的粒空间,证明乐观多粒度粗糙集近似等价于松覆盖粗糙集近似,悲观多粒度粗糙集近似等价于紧覆盖粗糙集近似,即乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集可分别表示为松覆盖粗糙集和紧覆盖粗糙集.进一步指出信息系统的2类多粒度粗糙集的协调集可转化为2类覆盖粗糙集的协调集,并刻画多粒度粗糙集约简与覆盖粗糙集约简间的密切联系.

基于类间区分度的属性约简方法

属性约简是粗糙集理论中最重要的研究问题之一。近年来,粗糙集理论下的属性约简问题引发了学者们广泛的关注。然而,大多数属性约简方法都是基于不可分辨或可分辨关系所提出的,属性约简的性能仅仅取决于等价类或近似集的变化,却忽略了不具有等价关系的对象所在的不同类簇间关系的变化情况。因此,引入了类间区分度的概念,相较于等价类和上下近似集而言,它可以反映类簇区分程度随属性变化而变化的情况。对类间重合度和类间区分度进行了解释及定义,并结合启发式搜索策略,提出了一种基于类间区分度的属性约简方法,实验验证了所提方法的有效性。

不协调广义多尺度决策系统的尺度组合

针对不协调广义多尺度决策系统的知识获取问题,首先回顾广义多尺度信息系统中尺度组合的概念,给出在不同尺度组合下信息粒的表示及其相互关系.然后进一步定义在不同尺度组合下集合的下、上近似概念,给出近似集的性质.最后讨论不协调广义多尺度决策系统中的最优尺度组合的选择,并使用证据理论中的信任函数和似然函数刻画不协调广义多尺度决策系统中的最优尺度组合特征.

广义多尺度决策系统中基于可变精度的最优尺度组合

针对广义多尺度决策系统的知识表示与知识获取问题,讨论广义多尺度决策系统中基于对偶概率粗糙集模型的最优尺度组合选择问题.定义广义多尺度决策系统中β下近似最优尺度组合、β上近似最优尺度组合、β信任分布最优尺度组合与β似然分布最优尺度组合概念,分析不同最优尺度组合之间的关系与特征,证明当β在特殊的阈值范围内时,β下近似最优尺度组合与最大分布最优尺度组合等价,而β上近似最优尺度组合与广义决策最优尺度组合等价.

不协调广义多尺度决策系统的局部最优尺度组合选择

针对不协调广义多尺度决策系统中每个对象事例的知识获取问题,文中提出局部最优尺度组合概念.首先,介绍广义多尺度决策系统中的尺度组合概念,给出在不同尺度组合下信息粒的表示及其相互关系.然后,在广义多尺度决策系统中,介绍不同尺度组合下集合的下近似与上近似概念及性质.最后,在不协调广义多尺度决策系统中定义7种局部最优尺度组合的概念,给出它们之间的相互关系,证明实际上只有5种不同的局部最优尺度组合概念.

基于证据理论的广义多尺度覆盖决策系统的最优尺度组合

多尺度数据分析是当前粒计算研究领域的热门研究方向,它模拟人类思考模式,以建立多层次的复杂数据和信息处理的有效计算模型为目标.在多尺度数据分析中,一个关键的问题是从系统中选择一个合适的子系统用于最终的分类或决策,这个子系统对应的每个属性的尺度水平的组合称为系统的一个最优尺度组合.针对广义多尺度覆盖决策系统中的知识获取问题,首先,在协调广义多尺度覆盖决策系统中,使用信任函数和似然函数刻画最优尺度组合.然后,在不协调广义多尺度覆盖决策系统中定义7种最优尺度组合的概念,并给出它们之间的关系,结果表明实际有4种不同的最优尺度组合,阐明使用似然函数和信任函数可以定量刻画不协调广义多尺度覆盖决策系统的上、下近似最优尺度组合的特征.最后,举例说明文中方法可用在不完备广义多尺度决策系统和广义多尺度集值决策系统中的最优尺度组合的选择.

协调广义决策多尺度序信息系统的知识获取

决策多尺度信息系统是一类特殊的数据集,系统中的每个对象无论在条件属性集上还是在决策属性上都可取多个尺度的标记值,并且从细粒度标记属性值到粗粒度标记属性值有一个信息粒度变换.文中针对广义决策多尺度序信息系统的知识获取问题展开研究.首先,引入尺度选择概念,一个尺度选择对应一个单尺度的序决策系统,并将优势关系引入广义决策多尺度信息系统,给出在不同尺度选择下对象集的优势类和集合的下近似和上近似的定义及其性质.然后,在协调广义决策多尺度序信息系统中定义5种最优尺度选择的概念,证明实际上只有2种不同类型的最优尺度选择,即最优尺度选择、下近似最优尺度选择、信任最优尺度选择是等价的,而上近似最优尺度选择与似然最优尺度也是等价的.最后,给出协调广义决策多尺度序信息系统的辨识矩阵约简方法,并在最优尺度选择基础上给出蕴含在协调广义决策多尺度序信息系统中的序决策规则.

基于辨识矩阵的不完备多粒度约简

面向具有缺失属性值的不完备数据,文中从辨识矩阵的角度构造不完备信息系统和不完备决策系统的多粒度约简结构.首先,讨论基于悲观和乐观多粒度近似的不完备信息系统的约简性质,构造不完备信息系统和不完备决策系统的3种多粒度辨识矩阵.然后,理论性证明通过对构造的辨识矩阵进行析取、合取逻辑运算,可精确得到不完备信息系统和不完备决策系统的所有多粒度近似约简.最后通过实例验证文中多粒度约简方法的有效性和实用性.

基于决策规则的形式背景属性约简

在经典形式背景中,利用对象和属性间的二元关系定义一对粗糙模糊上、下近似算子,讨论算子的基本性质,指出算子与已有粗糙近似算子的关系.利用定义的粗糙模糊上、下近似算子,得到两类决策规则,即确定性决策规则和可能性决策规则.针对两类决策规则,提出下近似约简和上近似约简的概念,关于上近似约简,得到可约属性和属性协调集的判别条件,给出属性约简方法,并举例说明方法的可行性.

粗糙近似算子的公理化刻画:综述

从近似空间导出的一对下近似算子与上近似算子是粗糙集理论研究与应用发展的核心基础,近似算子的公理化刻画是粗糙集的理论研究的主要方向.文中回顾基于二元关系的各种经典粗糙近似算子、粗糙模糊近似算子和模糊粗糙近似算子的构造性定义,总结与分析这些近似算子的公理化刻画研究的进展.最后,展望粗糙近似算子的公理化刻画的进一步研究和与其它数学结构之间关系的研究.

经典-经典变精度概念格的一种属性约简

变精度概念格是形式模糊背景中知识的一种表式形式,经典-经典变精度概念格是一种形式的变精度概念格。正因为变精度概念格建立在形式模糊背景之上,所以基于变精度概念格的形式模糊背景属性约简的研究显得更加困难。该文研究经典-经典变精度概念格的属性约简问题。讨论了利用不同精度的经典-经典形式概念提取一组确定性规则,进而提出一种变精度概念格属性约简的概念,保证约简后的形式模糊背景导出的确定性规则与原背景导出的规则具有相同的性能。关于属性约简,我们给出了属性协调集的判定定理以及核心属性的特征刻画,定义了辨识属性集,通过辨识属性集给出一种约简计算方法,利用该方法可以获得全部约简,并且结合示例说明了方法的可行性。

双论域上基于Brouwer-正交补的粗糙近似

主要研究广义近似空间上粗糙近似算子的扩展模型.首先,将Cattaneo提出的抽象近似空间理论具体运用于广义近似空间中的粗糙集模型研究,利用空间中双论域间的二元关系,导出指定论域上的一个Brouwer-正交补算子,据此算子构造性地定义了指定论域上的两对粗糙近似算子.然后,研究了新算子的基本性质和代数表示,将它们与已有近似算子进行对比,指出它们的异同,给出它们之间的大小顺序关系.最后,研究了新近似算子和已有近似算子的等价性,给出它们与邻近算子之间等价的条件,讨论了等价条件之间的关系.

低轨卫星通信的机遇、挑战与量测方案

低轨道卫星系统是卫星互联网建设的一部分,被视作最新最有前途的卫星移动通信系统。卫星移动通信系统具有覆盖范围广,对地面情况不敏感等优势,已经成为地面移动通信领域重要的组成部分,尤其是在海洋、沙漠等地面无线网络难以覆盖的地方。本文首先简要回顾低轨卫星通信的发展历程,通过介绍目前低轨卫星通信技术发展现状、通信网络架构与5G兼容的低轨卫星系统波段,指出低轨卫星通信与5G互补,能够充分借鉴地面5G系统的技术。进而在分析发展低轨卫星通信的机遇与技术挑战,在美国太空探索技术公司(SpaceX)星链网速测试的基础上说明地面站的天线技术重合,针对低轨道卫星超大型毫米波阵列天线中阵列天线波束的量测挑战,最后提出毫米波天线数组与近场波束的量测方案,以达到降低成本与提高量测效率的目的,加速产业快速实现商用成功。

用单一公理刻画由复合直觉模糊关系生成的(S,T)-直觉模糊粗糙近似算子

粗糙集理论中的下近似算子和上近似算子是粗糙集理论基础研究和应用发展最重要的概念之一.粗糙近似算子的公理刻画是粗糙集理论研究的一个重要方向.基于[0,1]×[0,1]上的一个直觉模糊三角模T及其对偶直觉模糊三角余模S,给出由直觉模糊关系生成的直觉模糊近似算子的公理方法.证明了由串行、自反、对称、传递等合成的各种直觉模糊关系生成的S-下直觉模糊近似算子与T-上直觉模糊近似算子都可以用一条公理来刻画.

基于差分技术的大桥变形监测系统

本文首先引出了大桥变形监测系统的实际背景,其次介绍了对用于监测大桥变形的变形监测系统的构成及运行原理,然后讲解了用于定位大桥的伪距与载波相位两种差分定位技术,最后论述如何在测量定位过程中控制误差。

不协调广义多尺度决策系统的最优尺度组合的层次关系

多尺度信息系统是一类特殊的对象-属性值系统,数据集中的每个对象在每个属性下根据不同的尺度或粒度可呈现出不同的值,并从细粒度属性值域到粗粒度属性值域间存在粒信息变换函数.从多尺度数据集中的每个属性中选择一个满足预设条件的尺度用于最终的决策分析(这个过程称为最优尺度组合选择)是多尺度决策系统知识获取的关键问题.针对不协调广义多尺度决策系统的最优尺度组合选择问题,首先,通过引入三层思维提出广义决策类最优尺度组合和对象最优尺度组合的概念,讨论两者间的层次关系;然后,提出属性约简诱导的最优尺度组合和关键尺度组合的概念,讨论对象关键尺度组合与广义决策类关键尺度组合间的层次关系;最后,依据对象关键尺度组合与广义决策类关键尺度组合间的层次关系给出两者间互相计算的方法.

长时序Landsat和GEE云平台的杭州湾土地利用/覆被变化时空格局演变

海湾处于水陆交互的区域,生态系统较为脆弱,资源环境极易受损。大尺度、长时序和高精度的土地利用/覆被变化LUCC (Land Use/Cover Change)制图是海湾区域国土空间规划和环境保护的基础。现有的制图方法多是针对原始遥感影像,难以充分挖掘和联合利用特征空间和变换空间蕴含的信息潜力,导致传统方法在地表异质性较高的海湾区域应用效果较差。本文面向杭州湾区域,基于Landsat长时间序列卫星影像和谷歌地球引擎GEE (Google Earth Engine),提出了融合遥感指数和主成分分量的随机森林遥感影像分类方法,实现了1985年—2020年(5年时间间隔)的LUCC制图及时空格局分析。结果表明:(1)融合遥感指数和主成分分量的随机森林算法能够准确提取杭州湾LUCC信息,8个时相的平均总体精度OA (Overall Accuracy)和Kappa系数分别为92.83%和0.9108。(2)研究期间内,建设用地(278.26 km2至2984.76 km2,年均增加77.33 km2)、水体(509.32 km2至680.21 km2,年均增加4.88 km2)、裸地(768.99 km2增长至1078.13 km2,年均增加8.83 km2)的面积呈现增加趋势,而林地(2159.49 km2至1881.52 km2,年均减少7.94 km2)、耕地(6998.45 km2至4800.59 km2,年均减少62.80 km2)、滩涂(181.65 km2至161.50 km2,年均减少0.58 km2)的面积呈现减少趋势。(3)研究期间内,耕地是最主要的转出源,总面积占比由64.23%减少至41.43%,耕地面积转出以建设用地(2268.05 km2)与裸地(630.20 km2)为主;耕地面积转入以水体(376.22 km2)与林地(352.22 km2)为主。本研究能够为杭州湾区域土地资源的科学管理提供数据支持,所得LUCC数据集对区域可持续发展具有重要意义。

基于论域离散度的属性约简算法

提出了一种基于论域离散度的适应度函数,在前向贪心搜索策略下,以该适应度函数评估条件属性的重要性,进而求取邻域粗糙集的约简。该算法与3个比较流行的属性约简算法进行对比实验,在12组UCI数据集上进行验证。实验结果表明,与另外3种算法相比,在不降低分类效果的情况下,本文算法在时间消耗和稳定性上具有较为明显的优势。