G-逆矩阵相似分类算法的计算机仿真

研究了有限域线性空间的线性变换和可逆变换,分析了可逆变换和可逆矩阵之间的关系,提出了G-逆矩阵的概念,并得到了部分有意义的相关定理,并推导出有限域线性空间的可逆变换的个数是n和p的函数φ(n, p).计数中,不同的可逆变换有可能代表的是同一等价类,具体有多少个相似类个数目前没有具体的计算公式.采用MATLAB平台仿真有限域上相似等价类的计数问题,把理论上难以证明的问题用计算机仿真实现,为今后进一步研究可逆变换问题打下了坚实的基础.     

网页模糊归类算法的应用与实现

本文运用以模糊综合评判为核心的理论实现对网页的模糊自动归类,详细阐述了网页模糊归类算法(FWCA),并且通过实例阐明了实现过程,通过分析大量实验数据证明了利用此算法得归类效果非常稳定和准确。     

基于TreeMiner算法的XML文档结构相似度量方法*

提出了一种基于TreeMiner算法挖掘频繁子树的文档结构相似度量方法,解决了传统的距离编辑法计算代价高而路径匹配法无法处理重复标签的问题。该方法架构了一个新的检索模型—频繁结构向量模型,给出了文档的结构向量表示和权重函数,构造了XML文档结构相似度量计算公式;同时从数据结构和挖掘程序上对TreeMiner 算法进行了改进,使其更适合大文档数据集的结构挖掘。实验结果表明,该方法具有很高的计算精度和准确率。     

三支决策空间下的区间参数优化模型及应用

区间概念格理论是在区间参数基础上提出的一种新的对象挖掘方法,它能够更精确地处理不确定信息。区间参数[α,β]决定了区间概念和格结构,进而对提取的决策准则产生影响。为了解决区间参数优化问题,首先将区间概念格与三支决策粗糙集理论相结合,提出了三支决策空间理论;然后在此基础上将区间概念外延划分为3个域:正域、边界域和负域,并给出了基于区间概念格的三支决策规则与决策损失函数,通过调整区间参数寻找更加可靠的决策准则,从而优化区间参数;最后通过实例对模型进行验证。     

双枝模糊层次分析与分析模型

给出双枝模糊决策理论与层次分析的方法相互嫁接相互渗透的研究．利用双枝模糊决策理论与层次分析的方法，本文提出双枝模糊层次结构，给出双枝模糊层次决策模型．把层次分析的方法与双枝模糊层次决策相互嫁接，相互渗透，提出双枝模糊层次分析模型，并给出双枝模糊层次分析的算法。     

基于粒计算的哈夫曼树SVM多分类模型研究

针对多分类问题,将粒计算与最优二叉树相结合来构建SVM多分类模型。应用粒计算思想粒化多分类问题,计算出每个类别的粒度;以粒度为权值集合,构建哈夫曼树,以解决类内样本分布不均和分类效率低下的问题;对粗粒结点分别设计多个SVM分类器;最后,以低温存储罐材料多分类问题为研究背景,对模型进行了仿真验证。与其他方法的对比分析表明,该模型提高了分类效率,为多分类问题的处理提供了一个新的研究思路。     

集对属性软计算方法及应用

集对分析方法的关键是计算联系度,集对关联函数的构建为刻画集合之间的关系、确定联系度表达式提供了一种新的软计算方法。首先,基于粗糙集定义了属性关联函数,探讨了其基本性质;其次,定义了集对关联函数,证明了当集对中任一集合扩充为整个论域时,集对关联函数退化为属性关联函数,进一步探讨了集对关联函数的基本性质;再次,基于属性集与元素集的交并运算给出了集对关联函数的合成运算及运算律;最后,利用实例说明了集对属性软计算方法的可行性与实用性。     

区间概念格的纵向维护原理与算法

区间概念格是唯一能直接反映具备一定数量或比例的内涵中属性的对象集合的格结构。格结构是根据对象-属性的二元关系构造的,形式背景中的属性是时刻变化的,为使概念格能反映属性变化后的数据规律进而提取新的规则,提出了区间概念格的纵向维护算法。算法在分析了区间概念格的概念外延特点及结构特征后,给出了区间概念格在增加属性、删除属性两种情况下的维护算法,进而通过算法分析表明了维护较重构在时间与空间上的高效性,最终用实例表明了维护算法的可行性。