电网故障诊断中基于粗糙集理论的获取方法

介绍了电网故障诊断专家系统中基于粗糙集理论的知识获取的一种新方法 ,利用分层诊断中由断路器变位信息诊断出故障区域 ,指导决策表中条件属性的选择 ,最大限度剔除多余的条件属性 ,通过对决策表进行属性约简和值约简 ,得出故障诊断需要的诊断知识即诊断规则。说明该方法既能有效获取知识 ,又能为诊断提供一定的容错性     

粗糙集在CBR故障诊断中的应用

本文在对粗糙集属性约简算法进行论述的基础上,主要对粗糙集在CBR故障诊断中的应用进行了分析与探讨。     

基于粗糙集理论的属性约简算法研究

属性约简是粗糙集理论研究中的核心内容之一,现已证明寻找最小约简是NP-hard问题.在完备信息系统中,通过引入区分度的概念,以相对区分度为启发式信患,提出一种基于区分度的属性约简启发式算法,并对该算法的时间复杂性进行了分析.     

基于量子遗传算法的粗糙集属性约简的研究

将粗糙集理论应用于股市的分析与研究,除了采用已有的约简方法进行试验之外,还引入了量子计算与遗传算法相结合的方法来进行粗糙集的属性约简.与其他约简算法不同的是,该算法采用量子旋转门策略来达到全局最优搜索和较高的收敛速度.最后,通过具有代表性的股票数据证明了该方法的有效性和高效性.     

基于贝叶斯网络和粗糙集的电网故障诊断方法

本文提出一种通过贝叶斯网络和粗糙集对常用的电网故障情况进行诊断的方法。该方法可以灵活的表示不确定信息,并能进行不确定性推理。通过研究分析电网在各相短路故障时的电流和阻抗的变化,选用粗糙集理论对故障信息量进行约简,最后通过贝叶斯网络对故障情况进行诊断。通过仿真实验,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于经典粗糙集约简方法的高层结构智能方案设计

首先,介绍了经典粗糙集理论的9个基本概念及约简算法的分类,给出了基于经典粗糙集约简方法的结构方案设计思想与过程;其次,以高层结构实例为背景,给出了基于经典粗糙集理论约简算法的结构方案设计实例,为结构智能方案设计开拓了新的途径和方法。实践表明,与传统不精确性问题处理方法相比,利用粗糙集进行结构方案设计问题不确定信息处理,有着传统方法所不具有的优点。     

基于灰色知识约简的城市供水工程项目排序决策指标优化研究

针对基于决策表的属性约简方法存在的问题,将灰色关联聚类法和粗糙集知识约简法相融合,利用灰色聚类实现数据的离散化和解决因决策属性不确定所带来的等价关系难确定问题;结合F统计量对条件属性集进行分类,构建基于灰色知识约简的指标优化体系模型,对城市供水工程项目排序决策的指标体系进行优化.以Z市供水工程项目排序决策的指标体系优化为例介绍模型的具体应用,计算结果表明,应用该模型能够保证指标筛选前后决策意图的一致性,提高后续排序决策的工作效率.     

基于属性重要度的变精度邻域粗糙集知识约简

在模糊决策信息系统理论研究的基础上,根据其属性来构造对象空间的模糊分割,用邻域粒化的思想定义了变精度模糊决策信息系统粗糙集模型的上、下近似算子及其约简和核等概念,由此给出了一种基于属性约简的算法,通过实例分析验证算法的有效性。     

基于粗糙集的建筑企业社会责任评价指标权重确定

为了更客观地确定建筑企业社会责任评价指标的权重,应用粗糙集理论通过Rosetta 软件提供的遗传算法对构建的指标体系进行约简,利用粗糙集理论的属性重要度原理对最简约集各属性进行重要度计算,通过归一化处理将各属性重要度转化为指标权重,得到一级指标以及二级指标的权重分配情况。据此,后续综合评价可以更加客观地权衡各指标的主次轻重,结合指标数据对建筑企业社会责任进行更加科学合理的评价,从而更好地激励建筑企业履行社会责任。     

基于改进的邻域粗糙集属性约简方法的矿产资源评价研究--以云南个旧锡铜矿为例

如今的矿产资源由于其埋藏较深，只能通过各种地物化遥的数据间接预测其矿产资源，针对这种多方面的多维数据，如何提取有益的信息，对矿产资源做出有效的预测评价，是当今研究的重点。依据粗糙集理论，对邻域粗糙集方法做出适当改进，通过MATLAB编程实现了对云南个旧锡铜矿矿山资源物探、化探信息的属性约简，经调查，约简结果得到的属性均为该矿产资源评价中的必要属性信息，该评价方法对今后类似矿产资源评价提供了一个新的思路。