光学遥感舰船目标识别方法

提出一种基于粗糙集理论和分层判别回归技术的光学遥感舰船目标识别方法。该方法首先提出新的光学遥感舰船识别特征———面积比编码,并与四类特征组合作为备选特征;然后基于粗糙集理论按同可区分度来计算各备选特征的重要性权值,自动选择出对正确识别贡献较大的特征组合;最后根据分层判别回归原理生成分类判决树来识别光学遥感舰船目标。实验结果表明,本文方法在识别精度和速度方面优于最近邻和支持向量机方法,且通用可行。     

邻域等价关系诱导的改进ID3决策树算法

经典ID3决策树算法适用于离散型数据分类,但用于连续处理时需要数据离散化容易导致信息损失。提出邻域等价关系从而诱导邻域ID3(NID3)决策树算法,NID3算法改进了ID3决策树算法,能够直接实施连续预测并获取更好的分类效果。在邻域决策系统中,挖掘一种邻域等价关系;基于邻域等价粒化,构建邻域信息度量;基于邻域信息增益,设计NID3决策树算法。实例分析与数据实验均表明,NID3算法具有连续数据分类预测有效性,在分类机器学习中优于ID3算法。     

复杂航空电子装备故障诊断规则提取

针对复杂航空电子装备故障样本不足的问题,为简化测试过程、提高故障诊断效率,提出了一种基于粗糙集的故障诊断规则提取方法;该方法构建了故障诊断决策信息系统,通过构造故障诊断决策信息系统的决策辨识矩阵和决策辨识函数,计算测试参数集的所有约简,从而提取故障诊断规则;以某型雷达系统为例,采用上述方法进行规则提取,将故障诊断所需测试参数从9个约简为3个;研究结果表明,该方法能在故障样本较少的条件下有效约简测试参数集,提取故障诊断规则,有利于简化测试过程,提高诊断效率.     

Mining the change of customer behavior in fuzzy time-interval sequential patterns

Comprehending changes of customer behavior is an essential problem that must be faced for survival in a fast-changing business environment. Particularly in the management of electronic commerce (EC), many companies have developed on-line shopping stores to serve customers and immediately collect buying logs in databases. This trend has led to the development of data-mining applications. Fuzzy time-interval sequential pattern mining is one type of serviceable data-mining technique that discovers customer behavioral patterns over time. To take a shopping example, (Bread, Short, Milk, Long, Jam), means that Bread is bought before Milk in a Short period, and Jam is bought after Milk in a Long period, where Short and Long are predetermined linguistic terms given by managers. This information shown in this example reveals more general and concise knowledge for managers, allowing them to make quick-response decisions, especially in business. However, no studies, to our knowledge, have yet to address the issue of changes in fuzzy time-interval sequential patterns. The fuzzy time-interval sequential pattern, (Bread, Short, Milk, Long, Jam), became available in last year; however, is not a trend this year, and has been substituted by (Bread, Short, Yogurt, Short, Jam). Without updating this knowledge, managers might map out inappropriate marketing plans for products or services and dated inventory strategies with respect to time-intervals. To deal with this problem, we propose a novel change mining model, MineFuzzChange, to detect the change in fuzzy time-interval sequential patterns. Using a brick-and-mortar transactional dataset collected from a retail chain in Taiwan and a B2C EC dataset, experiments are carried out to evaluate the proposed model. We empirically demonstrate how the model helps managers to understand the changing behaviors of their customers and to formulate timely marketing and inventory strategies.     

基于变精度粗糙集的煤与瓦斯突出预测

煤与瓦斯突出是受诸多因素影响的复杂问题,为了提高其预测的准确性,本文以变精度粗糙集理论中的决策表为主要工具,首先将影响煤与瓦斯突出的检测信号作为预测的条件属性集,煤与瓦斯突出量作为对预测的决策属性,建立决策表,然后利用小生境遗传算法适合于进行多峰值函数优化的特点,提出了一种基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简方法,用于求解决策表的多个约简,进而进行值约简后抽取出预测规则。算例结果说明了本算法的正确性和可行性。     

Vague集的新模糊熵

本文指出了现有Vague集模糊熵定义的不足,分析了其存在不足的根本原因,给出了Vague集模糊熵的公理化定义,提出了一种新的Vague集模糊熵的计算方法,并证明了其合理性和有效性。     

一种基于分布约简的规则获取方法*

基于决策表分布约简定义规则的分布核与分布约简概念,提出一种基于分布约简的规则获取方法.首先确定条件类的分布核,进而采用启发式算法计算其分布约简,挖掘出最简产生式规则.该方法能适应决策表的不一致情形,且运用此方法所提取的规则集能够保持与原信息系统一致.     

不完备信息系统的规则提取研究*

粗糙集理论和D-S证据理论都是重要的不确定性推理方法,两者各有优缺点.现实生活中,不完备信息系统广泛存在.研究了将两种理论结合用于不完备信息系统以进行规则提取,并用实例进行了验证.     

粗糙集理论及其在图像处理中的应用*

首先描述了粗糙集理论的基本概念,包括粗糙集知识表示方法和粗糙集约简理论;叙述了粗糙集理论及其与其他非线性理论相结合在图像处理中的应用情况;最后指出了粗糙集理论应用于图像处理的基本思路,并指出将粗糙集理论与其他非线性理论相结合应用于图像处理,将会产生更加有效的结果.     

粗轧过程中轧制力和宽展的预测与分析

 板带轧制数学模型是实现自动控制的基础,高精度的数学模型是提升产品质量和市场竞争力的重要保障。在热连轧粗轧过程控制中,轧制力和宽展是关键参数,其模型精度不仅会影响粗轧轧制规程的设定,而且会影响最终热连轧带钢产品凸度。以矩形板坯热连轧粗轧过程为研究对象,针对轧制变形区建立了三维运动许可加权速度场,在此基础上充分考虑自然宽展效应,基于刚塑性材料的第一变分原理,采用可变上限积分法对塑性变形、剪切功率和摩擦功率进行积分获得变形区总功率泛函。利用Matlab优化工具箱对总功率泛函进行最小化,得到了轧制力、宽度分布的理论解。最后利用理论模型计算数据回归得到了板坯宽展及速度场中的加权系数模型。将基于所提出模型的轧制力和宽展预测值与现场实测值及部分有关学者所建立模型的预测值进行了对比,结果验证了所建立模型的准确性。研究得到的宽展模型和速度场加权系数表达式可以方便、灵活、快速地应用到粗轧现场中,为更高质量热连轧带钢产品的生产奠定了坚实基础。