基于粗糙集理论的决策树构造算法

应用粗糙集理论,提出了一种利用新的启发式函数构造决策树的方法。该方法以属性重要性评价指标作为信息熵函数,对条件属性进行选择,充分考虑了属性间的依赖性和冗余性,弥补了ID3算法对属性间依赖性强调不够的缺点,解决了决策树中子树的重复和有些属性在同一决策树上被多次选择的问题,该方法还能对不相容决策表进行正确分类。实例表明该方法是正确有效的,而且明显优于传统的决策树构造方法。     

变精度粗糙集模型在陶瓷砖缺陷分析中的应用

在分析陶瓷砖缺陷分析的现状和传统粗糙集模型不足的基础上,提出了一种基于变精度粗糙集理论的缺陷分析模型。利用变精度粗糙集的近似依赖性进行属性约简,据此得到决策规则。该方法允许一定范围内的错误分类率存在,提高了分析模型的容错性,为陶瓷砖缺陷分析提供了一种新的思路。实例分析结果验证了该方法的有效性和可靠性。     

一种基于粗糙集神经网络的陶瓷原料分类方法

文章在分析粗糙集和神经网络各自优势和存在问题的基础上,设计了一种将两者综合集成的新方法。该方法利用粗糙集对神经网络待处理的数据进行属性约简,借此来简化神经网络结构,然后利用三层BP神经网络建立陶瓷原料分类模型。实验结果表明,粗糙集神经网络方法用于陶瓷原料分类是可行的和有效的,有助于对陶瓷原料的选取,有一定的理论意义和实际应用价值。     

一种基于粗糙集的陶瓷原料分类方法

为了对陶瓷原料进行科学分类，在叙述了粗糙集理论的一些基本概念的基础上，给出了用粗糙集建立陶瓷原料分类模型的基本步骤和对陶瓷原料化学组成进行处理的方法，并给出了一个分析实例。实验结果表明：使用该方法对陶瓷原料分类能达到预期效果，有助于配方设计中对陶瓷原料的选取。     

一种面向用户的属性约简算法

属性约简是基于粗集的数据挖掘的核心内容之一.本文介绍了一种面向对象的属性约简算法,该算法体现了粗集理论在数据缩简与规则提取方面的优势.     

基于粗糙集和支持向量机理论的Rough SVM分类方法

为了减少支持向量机算法处理的数据量,降低支持向量机算法需要处理的样本维数,本文讨论了基于粗糙集的支持向量机分类方法,在一定程度上提高了支持向量机处理大规模数据的能力。     

基于粗糙集理论的L-CNG加气站安全评价指标构建

目前,针对L-CNG加气站安全评价指标提取,往往以相关标准、规范或专家意见等定性因素为主,其存在安全影响因素冗杂、评价指标多层次、噪声样本过多等问题。为了进一步降低冗杂评价因素对评价结果影响,提高L-CNG加气站安全评价准确性,将基于粗糙集理论的属性约简应用至L-CNG加气站安全评价指标体系的构建过程。基于事故致因理论,经过安全影响因素分析,得到加气站危险源初始识别清单后,运用粗糙集理论进行知识约简,构建以人员因素、管理因素、设备因素、环境因素、工艺流程因素等五个一级指标为主体的L-CNG加气站安全评价指标。     

改进蚁群算法结合粗糙集原理用于入侵检测

提出一种基于蚁群-粗糙集原理的入侵检测方法。首先通过粗糙集对不确性数据进行筛选;再利用改进蚁群算法对数据进行约简,减少了计算时间;然后再根据设定的阀值,用蚁群-粗糙集导出规则得到检测结果。实验结果表明,改进蚁群算法数据约简速度高于利用遗传算法以及蚁群算法,该方法对DoS和Probe攻击具有很高的检测率和较低的误检率,并且对U2R和R2L攻击也有较好的检测率。     

基于改进差别矩阵属性约简的聚合釜粗糙集-神经网络故障诊断

引言 聚氯乙烯树脂(PVC)是重要的有机合成材料,其产品具有良好的物理性能和化学性能,广泛应用于工业、建筑、农业、电力、公用事业等领域.聚合釜则是聚氯乙烯生产装置的关键设备,聚合釜能否稳定运行直接关系到整个聚氯乙烯生产装置的运行状况.     

粗糙集理论在注塑件熔接痕分析中的应用

采用粗糙集理沦中的决策分辨矩阵,分析了注射成型过程中工艺参数和结构参数对注塑件熔接痕的影响.利用决策分辨矩阵消除信息系统中的冗余属性,找出影响熔接痕的关键因素,通过值约简,提炼出判断熔接痕的决策规则.研究结果表明,这种新的判断方法可简化复杂的分析过程,具有一定的实际应用价值.     

基于数据挖掘技术的齿轮箱故障诊断研究与应用

齿轮箱是化工设备中的重要传动部件,故障发生率比较高,其振动信号是非平稳、非线性的,故障部位、程度、类型等对特征参量影响很大。本文提出了基于Pawlak属性重要度的决策表的属性约简,得到所有保证不可分辨关系的断点,通过断点均分样本集、逐渐增加断点,动态地选择断点集,在信息系统分类能力不改变的情况下,使断点个数最少,最终得出诊断规则。和决策树的数据挖掘算法进行比较,准确率较高,说明该算法有一定的优越性和有效性。     

基于粗糙集改进的Apriori算法在公用经费支出中的应用

本文针对Apriori算法中会产生大量无效候选集的问题,提出了基于粗糙集改进的Apriori算法。首先利用粗糙集原理对原始数据进行约减得到数据的核,然后利用候选集频数优化策略对Apriori算改进,减少对数据的扫描次数,最后将改进后的Apriori算法应用到某地财政预算中公用经费支出中,找出公用经费之间的关联关系。     

粗糙集理论在环境科学研究中的应用

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具,在许多领域已经得以广泛应用。本文总结了其在环境科学与环境工程研究领域的国内相关研究,以使更多学者了解和运用粗糙集理论和方法,推进该理论在环境领域的应用。     

粗糙集在红霉素培养基优化中的应用

红色糖多孢菌的摇瓶培养基中采用不同有机氮源时红霉素的效价明显不同.通过粗糙集理论的EDMAR属性约简算法结合聚类分析,确定钾、铜、钴是影响红霉素效价的主要因素.培养基中添加钾和钴分别提高效价约14%和10%,添加铜会抑制红霉素的生物合成.该法能迅速、准确地确定有机氮源中的关键营养因子,对氮源的选择和发酵结果的稳定有重要的意义.     

粗糙集理论在柴油机故障诊断中的应用

以柴油机故障诊断为背景,研究了基于粗糙集理论的参数优化在故障诊断中的应用.首先采用小波包能量谱方法提取振动信号的特征参数,并用粗糙集理论对其进行属性约简,最后用RBF神经网络对各类故障进行辨识,结果表明:利用粗糙集约简后,通过减少神经网络的输入节点数,简化网络的结构,提高了诊断的准确率及效率.     

地震属性及其在储层预测中的应用

随着数学、信息科学等领域新知识的引入,从地震数据中提取的地震属性越来越丰富,可以提取有关时间、振幅、频率、吸收衰减等方面的地震属性有上百种,并且新的地震属性还在不断地从地震数据中提取出来。这些地震属性从它的计算角度可以分为两类,一类为单道计算的地震属性;另一类为多道计算的地震属性。综合应用这两种方法计算出来的地震属性在储层预测中有较好的应用。     

输入训练神经网络的维数约简算法及其在化工过程建模中的应用

Many applications of principal component analysis （PCA） can be found in dimensionality reduction. But linear PCA method is not well suitable for nonlinear chemical processes. A new PCA method based on improved input training neural network （IT-NN） is proposed for the nonlinear system modelling in this paper. Momentum factor and adaptive learning rate are introduced into learning algorithm to improve the training speed of IT-NN. Contrasting to the auto-associative neural network （ANN）, IT-NN has less hidden layers and higher training speed. The effectiveness is illustrated through a comparison of IT-NN with linear PCA and ANN with experiments. Moreover, the IT-NN is combined with RBF neural network （RBF-NN） to model the yields of ethylene and propylene in the naphtha pyrolysis system. From the illustrative example and practical application, IT-NN combined with RBF-NN is an effective method of nonlinear chemical process modelling.     

粗糙集理论在薄膜蒸发器产量预测中的应用

应用粗糙集理论研究了薄膜蒸发器历史数据不确定影响下的产量预测问题。结合0.4 m2薄膜蒸发器试验数据,应用粗糙集理论,给出了从数据准备、数据挖掘、挖掘结果的解释与评估到最终产量预测结果的完整预测过程。结果表明:应用粗糙集理论得到的薄膜蒸发器产量预测结果与工程实践吻合较好。     

曲率属性分析及其在地震资料解释中的应用

曲率属性分析是一项新兴的地震资料解释技术,近年来在西方国家得到了较为迅速的发展。该技术在识别地下微小断层、裂缝、孔洞发育带方面表现出良好的特性。从曲率属性的概念出发,论述了曲率属性分析的基本原理、分类,将曲率属性分析与其他属性分析方法进行了对比,最后通过实际例子展示了曲率属性分析技术在地震资料解释中的应用效果。     

工艺参数对注塑成型质量影响的粗糙集分析

用粗糙集理论,分析了注塑成型过程中工艺参数对成型不足问题的影响。通过属性约简和值约简,找出影响成型质量的关键因素,从而得到判断成型结果的决策规则。实例分析表明,这种新的诊断方法提高了故障诊断能力,减少了诊断时间,具有实际工程应用价值。