基于粒计算的清浊音分段算法

评价一个参数对于划分语音信号成清浊音段的有效性是十分困难的问腰.为解决此问题,提出了一种基于粒计算的语音信号清浊音检测算法.该算法利用粒的理论对清浊音检测中用到的8种语音信号的特征参数进行分析,构造决策表,计算得出各参数对清浊音判决的重要度.最终选用参数组合MFCC(Mel.Frequence Ceptral Coefficients)、小波互相关、小波系数和短时自相关进行语音实时分段,得到多参数结合的求解最优路径.进一步提取决策规则并进行多参数清浊音分段,试验表明获得了好的效果:对于纯净语音分段算法的准确率达到平均93.86%,对于带噪语音准确率达到平均90.27%.此外算法的处理帧长仅为20样点,意味着有很好的实时性.     

基于粒计算的语言概念决策形式背景分析

针对具有语言值信息的决策问题,结合语言术语集和信息系统,提出语言决策信息系统和语言概念,并讨论语言概念的相关性质。通过转化语言决策信息系统,提出语言概念决策形式背景。为扩展语言概念格的内涵和外延,压缩语言概念的规模,通过将语言概念粒化,提出粒化语言概念决策形式背景。将粒计算引入到粒化语言概念决策形式背景中,利用覆盖度与置信度,构造一种基于粒计算的语言概念决策形式背景的规则提取模型。医学诊断实例表明该方法在获取高质量规则中的有效性及实用性。     

Rough集在企业数据挖掘中的应用

企业信息系统中收集到的大量数据往往是不完备的,引入相似关系定义不完备信息系统的分明矩阵,采用分明矩阵的简化方法计算约简,对每个约简中的不完备数据,按照对象条件属性值相对决策属性取值的先验概率进行完备化,完备化后的信息系统生成了一组决策规则,这些规则不但存在冗余而且规则解释能力低,按照特征描述逐步挖掘规则并给出了挖掘所有最简决策规则的算法.整个过程中,通过客户信息资料描述一系列过程,验证了新的信息系统完备化方案以及挖掘算法的合理性和有效性.     

基于粗糙集对旋转机械故障诊断系统的研究

针对机电设备故障诊断中存在的知识冗余和不确定性,从原始数据出发,利用决策表约简算法进行属性和属性值的约简,建立了故障诊断的规则库.给出了基于粗糙集的故障诊断和知识获取模型的一般结构.通过对旋转机械典型故障的分析,建立了决策表,通过对决策表的约简,减少了数据库中数据的数量,解决了故障诊断中知识获取的瓶颈问题.提出了决策表的属性值约简的一种简化算法.实验证明该方法是可行的.     

基于思维进化算法的工业过程粗糙建模及应用

在工业过程建模中,传统的建模方法依赖数学模型.当实际系统模型难于用解析式精确表达时,智能建模成为研究热点之一.对具有非线性、时变性、不精确性等复杂系统,智能建模弥补了机理建模、辨识建模等方法的不足,能够避开数学表达式模型.模糊建模的隶属函数不容易得到,而粗糙集能直接从数据库中提取规则,不需要任何先验知识.但粗糙集不能处理连续属性,需要将属性离散化.对水泥回转窑控制系统进行建模,首先应用思维进化算法对决策表中的连续属性进行离散化,然后利用粗糙集理论化简决策表,提取最优的决策规则,最后分析决策规则,得出结论,说明该建模方法的可行性,且由此建模方法得到的决策规则覆盖度较高.     

基于粗糙集理论的数控机床智能故障诊断研究

面向数控机床智能化发展需求,提出了基于数据挖掘技术的智能故障诊断方法.建立机床智能诊断单元的系统框架,框架由状态监控及特征信号采集、历史故障数据分析及诊断规则获取、故障推理机制3个功能模块组成.重点研究诊断规则的获取技术,提出了基于粗糙集理论的故障诊断决策规则生成算法.算法充分利用信息决策系统的特性,通过简化对不必要属性和核心属性的分析,并引入回溯思想计算约简集,有效降低了属性集约简的计算复杂度,提高规则求取效率.在建立规则库的基础上,引入基于证据理论的信息融合技术,解决多传感器故障监测数据与诊断规则准确匹配的问题,建立故障推理机制.实例研究证明该方法可行.     

基于粗集理论的故障规则自动获取系统的研究

为增强故障诊断专家系统处理不完备信息和自动获取规则知识的能力，应用粗集理论及动态约简思想，深入研究并初步建立了故障规则自动获取系统。其中关键技术包括：故障样本信息的关系型决策表表示；决策表子表的随机采样；条件属性的动态约简算法设计；约简集合的过滤；故障规则的表达结构定义；故障规则的提取和规则的评价等。开发了相应的基于VC 平台的计算机软件，并以汽车发动机异响类故障为样本，对系统的故障规则获取过程进行了案例分析，从相关的实验结果和数据来看，较好地实现了系统的预定目标和功能。     

不完备信息条件下地下管线震害预测的粗糙集方法

为有效解决城市抗震防灾规划中信息资料不完备的地下管线震害预测问题,首先,采用ROUSTIDA算法对地下管线决策信息表进行补齐;其次,采用改进的贪心算法进行决策表离散化,利用基于信息熵的启发式算法进行属性约简,抽取评价知识,形成规则,并根据规则库进行地下管线震害预测分析;最后,以泉州市地下管线实际情况为例进行分析,并将该模型预测结果与地下管线震害分析的理论法计算结果对比分析,识别准确率达到90%,说明了所提方法的有效性和可行性.     

基于变精度粗集的生产调度规则获取

由于规则调度简单、实用,而被管理和工程技术人员广泛使用.规则调度所面临的问题是如何快速获取有效的调度规则以建立起专家系统知识库.把变精度粗集应用于生产调度中,在历史调度数据中发现成功的调度规则解决了生产调度中的规则获取难题.对调度中存在的多决策属性并存的决策表分解问题,提出了有因果关系决策属性的决策表分解方法,描述了基于粗集的生产调度规则获取过程及其应用实例     

一种基于变精度粗糙集的规则提取方法研究

主要研究了变精度粗糙集的下近似集,得到了变精度粗糙集的下近似集和属性集合基数之间的关系,提出了一种易实现的变精度粗糙集决策表约简算法。该算法分2步进行决策表约简计算:①计算决策表核;②在决策表核的基础上计算决策表最小约简。仿真实验结果表明所提出的变精度粗糙集约简算法计算简单、容易实现。     

基于粒计算的规则发现研究

主要对粒计算在规则发现中的应用进行了研究。数据挖掘中的规则发现已经有了许多方法，例如Roughsel理论。粒计算和Roughset理论有很多的关联，将这两者结合起来应用是一个很有意义的研究。文中先介绍粒及粒计算的基本性质，接着对粒计算和Roughset理论两者进行了一定的比较，最后对粒计算在规则发现中的应用进行了讨论研究。     

一种基于粗糙集理论的规则提取的方法

提出了一种基于粗糙集理论的规则提取的新方法。利用粗糙集理论直接生成确定性基本决策规则和不确定性基本决策规则,形成信息系统的基本决策规则库。同时,证明了任一确定性规则都可以由确定性的基本决策规则生成。最后,给出了规则提取的算法描述,分析了算法的性能。     

基于RS理论的相容及不相容决策表简化对比研究

粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论，它被广泛应用于相容和不相容有的规则提取中，本文针对RS理论中知识简化和核这两个重要问题进行了研究，提出了一种借助于逻辑推理运算得到的知识约减新方法，并应用具体实例对相容和不相容决策表的规则提取进行了比较。     

基于微观力学分析的散粒体静力液化本构模型

针对散粒体的静力液化特性,在散粒体颗粒运动微观力学分析的基础上,在临界状态土力学框架内建立了一个简单的静力液化弹塑性本构模型.模型屈服函数和和硬化规律根据Chang提出的砂土微观力学模型,通过积分粒间接触力为宏观的应力不变量而建立,考虑了与材料状态相关的剪胀性和初始密度对散粒体应力-应变关系的影响,并采用非相关联的流动法则.模型参数简单且有较明确物理意义,可以通过室内三轴试验确定.模型的数值结果与Toyoura砂以及砂-粉混合土的三轴不排水剪切试验的应力-应变曲线和应力路径吻合较好.     

基于粗糙集配电网故障定位系统

针对配电网复杂线路,根据故障投诉电话信息构建的故障定位决策表,运用粗糙集理论对决策表进行化简,导出配电网故障定位规则的最小约简形式,揭示故障投诉电话信息内在的冗余性,同时,也能解决故障投诉电话信息不完备情况下的故障定位问题.通过仿真算例表明,该方法简单、可行、定位快速、准确.     

模糊信息表决策规则获取与属性约简方法

将粗糙集方法用于模糊信息表上的规则获取和属性约简, 在包含度概念的基础上, 定义了齐次包含度.对两类模糊信息值的信息表, 条件属性是离散值，而决策属性是模糊的模糊决策信息表和条件属性与决策属性均为模糊的模糊信息表, 采用齐次包含度研究了条件属性在决策属性中的包含关系, 得到了包含度意义下模糊决策信息表的属性约简判定定理和决策规则获取方法. 给出了模糊条件属性的所有可能组合, 研究了模糊组合属性在模糊决策属性中的包含关系, 提出了最大属性协调集的概念，建立了在最大协调属性集下的模糊信息表属性约简和决策规则获取的算法步骤, 并通过算例演示了模糊决策规则获取和属性约简的过程, 从而为模糊信息表决策规则获取与属性约简提供了一类算法.     

粗集中规则提取的一种增量式算法

本文对数据成时间序列的动态决策表 ,用增量式算法提取决策表的规则模型。增量式算法的关键点是在分类正确率和相容度下对属性集进行优级排序 ,算法的特点是随着数据的增加逐次推导规则。随着计算轮次的增加 ,比较运算的次数按多项式增加。由于大型静态数据库可转化为动态数据库 ,所以 ,增量式算法是大型决策表规则提取的有效算法     

概率粗糙集Ⅲ型与Ⅳ型之研究

经典粗糙集理论在解决系统不确定性知识时有明显的不足,对于不协调的决策表的规则提取存在很大的局限性.因此许多学者从不同的角度如变精度、概率论、模糊集来拓展其研究领域.概率粗糙集是从概率论出发,充分利用近似边界区域提供的统计信息,能提取带有确定因子的决策规则.概率粗糙集Ⅲ型与Ⅳ型是其后两种形式.论文推导了概率Ⅲ型与Ⅳ型的若干定理及重要性质,并予以证明;把最小风险Bayes决策转化为概率Ⅲ型与Ⅳ型下的问题来解决,最后用一个实例说明了其有效性.