基于区间值模糊集熵的图像阈值分割算法

提出了一种新的区间值模糊集的模糊熵,并将其用于图像的阈值分割.根据图像直方图确定模糊化因子,选择适当的主隶属函数实现图像的区间值模糊集表示.利用新的区间值模糊集的模糊熵研究了图像的阈值分割算法.仿真实验表明,新的基于区间值模糊集模糊熵的阈值分割算法在处理模糊图像及具有噪声图像方面均比经典图像阈值分割方法更有效.     

一种基于粗集与FCM结合的图像分割方法

传统的FCM 算法在做图像分割时,只是利用图像的每一个像素点的灰度值进行聚类,当图像受到噪声污染时,分割的准确性将大大降低,为此,提出了一种粗集与FCM算法相结合的图像分割方法,实验结果表明,该方法具有良好的分割性能.     

一种基于粗集理论方法的水位模糊控制器设计

应用粗集理论中知识表达系统决策规则的简化方法对模糊控制规则进行约简来设计粗糙模糊控制器,通过约简简化控制系统,从而得到一个最简控制决策规则,使系统更易于控制。完成了水箱水位粗糙模糊控制器的设计,并分别进行了模糊控制和粗糙模糊控制仿真研究,研究结果表明该粗糙模糊控制能有效改善模糊控制的性能。     

基于粗糙模糊集理论的卫星导航系统作战效能评估方法

针对卫星导航系统在信息化战争中的地位与作用,提出了一种基于粗糙集和模糊集理论的作战效能评估方法——粗糙模糊集理论,并对粗糙模糊集理论的算法进行了分析和设计,建立了卫星导航系统作战效能评估指标体系.最后结合实例,运用粗糙模糊集理论对卫星导航系统作战效能进行了评估,给出了效能评估的决策规则.     

从模糊集到直觉模糊集相似度的构造方法

直觉模糊集的相似度是直觉模糊集的一个重要研究内容。从模糊集相似度角度,提出直觉模糊集相似度的一些构造方法。基于模糊集的相似度得到直觉模糊集的隶属度与非隶属度的相似度,进而提出从模糊集相似度构造直觉模糊集相似度的方法;利用已有的模糊集相似度公式,得到了17个新的直觉模糊集相似度;通过一个例子演示新相似度在模式识别方面的应用。     

Rough Set Based Fuzzy Neural Network for Pattern Classification

A rough set based fuzzy neural network algorithm is proposed to solve the problem of pattern recognition. The least square algorithm (LSA) is used in the learning process of fuzzy neural network to obtain the performance of global convergence. In addition, the numbers of rules and the initial weights and structure of fuzzy neural networks are difficult to determine. Here rough sets are introduced to decide the numbers of rules and original weights. Finally, experiment results show the algorithm may get better effect than the BP algorithm.     

粗糙集的模糊性

在研究粗糙集概念的基础上,结合模糊集的最近普通集和最远普通集两个方面,利用距离函数lp(A,B)、D(A,B)和粗糙隶属函数,得到了粗糙集的一种新的模糊度计算方法,证明了模糊度的一些重要性质。该方法在理论和应用中发挥着重要作用。     

模糊粗糙集的扩张定理

模糊粗糙集(FR)是基于知识的不确定性提出来的，由于其处理信息系统中知识的不完善、不确定问题较粗糙集和模糊集有其自身的优点，近年来模糊粗糙集理论越来越受到国际学术界的关注，文章所讨论了模糊粗糙变换的性质并用模糊粗糙变换的保并性质证明了模糊粗糙集的扩张定理。     

Rough逻辑系统RSL与模糊逻辑系统Luk

基于rough集的偶序对<下近似,上近似)表示,通过改进基于rough集的逻辑系统(C)的方法引入新的rough蕴涵算子,研究了它的基本性质,并将其进一步拓广到一般正则双Stone代数中,证明了添加新蕴涵算子后的正则双Stone代数构成MV-代数.其次,以上述结果为背景,建立了一个基于rough蕴涵的逻辑形式系统RSL...     

相似关系下的模糊粗糙集

经典的模糊粗糙集是建立在普通等价关系基础上的，提出了普通相似关系下的模糊粗糙集，讨论了一系列性质，得到了几个有意义的结果．最后研究了模糊粗糙集的粗相等。     

粗糙直觉模糊集的不确定性分析

基于粗糙直觉模糊集的基本概念和模糊熵的公理化定义,给出了直觉模糊集粗糙隶属函数的定义并讨论其基本性质,再利用粗糙隶属函数的直觉模糊熵,给出了粗糙直觉模糊集的不确定性度量,并讨论了度量的一些相关性质。     

基于图像模糊度与主成分分析的车牌汉字识别

针对车牌汉字字符结构复杂且图像品质差异大而导致识别率不高的情况,提出了一种基于图像模糊度的主成分分析(PCA)子空间车牌汉字字符识别方法。首先通过三角模和非模糊基数计算字符图像的模糊度,然后根据模糊度将训练样本分成不同的子集并生成相应的PCA子空间族,最后以待识别字符的模糊度为依据选择相应的子空间族进行识别。实验数据表明,本文方法使得子类的类内距离变小类间距离增大,从而可以获得较高的识别率。与其他算法的对比实验进一步表明,本文算法能更好地同时满足精度和实时性的要求,具有良好的综合性能。     

一种基于粗集的模糊系统设计方法

利用粗糙集理论可以高效地进行属性约简和规则提取，并且在规则提取过程中能自动的生成各规则的强度，针对模糊系统设计过程中输入变量的约简、模糊规则难以提取等问题，将粗糙集理论与模糊集理论相结合，提出了一种基于粗集设计模糊系统的方法，并给出了具体的设计过程；最后给出了该设计方法的应用，结果表明了该设计方法的有效性．     

模糊粗糙逻辑语义及其推理

主要从粗糙集、模糊集、逻辑学等三个方面来定义模糊粗糙逻辑的概念,给出了带逻辑符号＂┑,∧,∨,→,＂的模糊粗糙逻辑的真值区间的运算。并分别从＂→,┑,∧,∨＂四个逻辑运算符研究了模糊粗糙逻辑的语义推理。     

一种基于粗集的模糊系统设计方法

利用粗糙集理论可以高效地进行属性约简和规则提取，并且在规则提取过程中能自动的生成各规则的强度，针对模糊系统设计过程中输入变量的约简、模糊规则难以提取等问题，将粗糙集理论与模糊集理论相结合，提出了一种基于粗集设计模糊系统的方法，并给出了具体的设计过程；最后给出了该设计方法的应用，结果表明了该设计方法的有效性．     

一种广义模糊粗糙集模型的新定义

在Pawlak粗糙集模型的基础上,把一个论域推广到两个论域,等价关系推广为模糊关系,被近似对象换成模糊集,得到广义模糊粗糙集模型．讨论了该模型与经典粗糙集模型的关系,并与其他模糊粗糙集算子进行了比较．该模型在保留原有一些性质的基础上,近似精度提高了,更具有实际应用价值．     

基于模糊粗糙集的上市公司财务报告舞弊识别研究

财务报告舞弊识别方法的研究一直是当今财务管理领域里的热点问题,目前的研究方法主要为统计方法、数据挖掘技术、模糊神经网络等。尝试运用模糊粗糙集方法对财务指标进行约简并赋予权重,建立综合评判式,进而建立财务报告舞弊识别模型,该方法为财务报告舞弊问题的识别提供了一种新的思路。     

基于模糊集和粗糙集理论的企业免疫力评价

借鉴免疫学理论,在前人研究的基础上,对企业的免疫力进行了初步探讨,并构建了企业免疫力评价指标体系。将模糊集与粗糙集理论有机结合起来,运用模糊识别对指标进行模糊定性,运用粗糙集依赖度理论进行属性约简,并赋予属性权重,建立综合评判式。最后通过实例验证了该方法的实用性和可行性,为企业免疫力的评价提供了新的思路。     

径流中长期预报的粗集模糊推理-神经网络模型

针对传统径流中长期预报模糊推理法存在的问题,基于粗集理论、模糊推理和神经网络技术,提出了基于粗集模糊推理-神经网络的径流中长期预报模型.通过比较预报因子相关关系系数值大小来选择径流的预报因子;用粗集理论约简径流中长期预报决策表,产生模糊推理规则;用BP神经网络技术学习模糊推理中的有关参数.实例验证,该模型比较客观地确定了预报因子模糊子集的隶属函数的参数,简单可行.     

基于模糊灰色理论人脸图像模式识别方法的研究

人脸图像识别是图像识别中最具有代表性的问题。而在人脸图像识别过程中存在着很多模糊灰色不确定因素。本文通过对模糊灰色理论的研究,利用模糊灰色理论方法对人脸图像进行识别,可以减少所需原始数据,保证并提高识别精度。