决策表规则提取中分辨矩阵的降级算法研究

针对大型决策表规则提取中分辨矩阵级数高,计算复杂和低效的问题,提出了一种分辨矩阵的降级算法。算法以决策等价类为对象,构建简化分辨矩阵,其中每个元素都是由两个决策等价类构成的子分辨矩阵,与传统分辨矩阵相比,简化分辨矩阵的级数低、规模小,从而简化了属性约简,效率高;提取规则时根据需要灵活设置可信度,按照可信度值提取有效规则,使算法对不一致决策表也具有较好的适应性。实例计算表明算法清晰、简捷、有效。     

基于粗糙集属性约简的过程控制规则提取

介绍了RST的基本理论,包括等价关系,上、下近似,决策规则以及属性约简.研究了根据属性的相对重要性从知识中提取规则的方法,采集了一个工业过程的实测数据,具体讨论了过程控制规则的获取.     

基于分辨矩阵基元的不完备故障诊断系统的规则提取技术

在故障诊断中,从不完备数据中获取规则要比从完备数据中获取规则困难,提出一种直接从不完备数据中获取最优广义诊断决策规则的粗糙集方法。给出分辨矩阵基元的定义,研究分辨矩阵基元的性质以简化分辨矩阵基元的计算过程;根据分辨矩阵基元的定义,给出不完备故障诊断决策表中面向对象的分辨矩阵的定义,并以此来构造面向对象的分辨函数,结合命题逻辑中的基本等价式,如分配律和吸收率等,给出一种计算最小面向对象约简的方法,实现不完备故障诊断决策表中面向对象的约简计算和最优广义故障诊断规则的获取。结合电力系统操作点的安全状态诊断实例给出所提出的方法在工程实践中的应用步骤,并证明该方法的有效性。     

一种基于粗糙集理论的最优故障诊断规则获取方法

为了获取最优故障诊断规则,给出一种基于信息标记的改进属性值约简算法,以及针对规则的冗余、矛盾、从属等方面的规则检测方法,并应用于某型航空电子设备故障诊断中进行最优诊断规则获取,结果表明诊断有效。     

一种新的基于区分矩阵的值约简算法

在对基于区分矩阵的值约简算法进行了分析发现,这些算法在区分矩阵构造时或数据处理时,忽略了对于同在一个决策属性类对象集包含的信息,BDMVR正是利用了这些被忽略的信息,构造出新的启发信息用于指导值约简算法。新算法更充分地利用了区分矩阵中包含的信息,且与对象和条件属性顺序无关,都能得到相同规则。通过算例分析和在5个数据集上的比对实验证明了算法的有效性。     

一种实现机床色彩提取与恢复的简易算法

提出了一种利用机床图像进行色彩提取与恢复的简易实现算法.在只有机床图像的基础上,利用改良的二分法将图像进行划分图像.在此基础之上定义了图像的三个类,用来描述该图的基本属性.利用划分后的图形形成基本的色彩提取矩阵,根据图像类以及色彩提取矩阵,提出了一个可将色彩恢复的计算机实现算法.该算法用简单的矩阵运算实现了复杂图像中的色彩提取与恢复,设计简单,易于实现,具有较好的适用性.     

基于服务决策表的产品配置规则研究

针对国内外学者对产品配置理论的研究缺乏从产品服务数据提取产品配置知识的问题,开展了基于服务决策表建立产品配置规则的研究。产品服务过程中的各种工况信息被归纳为产品服务特征,以产品服务特征为条件属性,将其与服役产品是否匹配作为决策属性,组建原始粗集决策表。原始粗集决策表经过相容性分解、条件属性约简以及决策规则融合后,得到服务决策表形式的产品配置规则。     

基于数据挖掘的工艺规则提取

CAPP系统在进行工艺设计时会产生大量数据，如何充分利用历史数据始终是一个技术难题。为此提出采用数据挖掘技术提取工艺规则，研究了关联规则和序列模式的定义和挖掘过程，通过实例给出数据挖掘的应用。应用表明该方法能有效提高CAPP系统的应用效率，缩短产品的开发周期，对于实现工艺设计自动化具有重要意义。     

基于数据挖掘的工艺规则提取

CAPP系统在进行工艺设计时会产生大量数据,如何充分利用历史数据始终是一个技术难题。为此提出采用数据挖掘技术提取工艺规则,研究了关联规则和序列模式的定义和挖掘过程,通过实例给出数据挖掘的应用。应用表明该方法能有效提高CAPP系统的应用效率,缩短产品的开发周期,对于实现工艺设计自动化具有重要意义。     

基于粗糙集理论和聚类分析的全局离散化方法

摒弃了以往利用断点集来进行离散化的算法思想,利用分层聚类产生的概念树中的类标号对连续型属性进行离散化。本算法考虑不同连续属性离散化结果间的互补性和相关性,在不改变原信息系统不可分辨关系的条件下进行全局离散化,为连续属性的离散化方法提供了一个新的思路。实例分析表明,和其它离散化算法相比,本算法取得了较满意的结果。     

以粗糙集近似逼近理论提取发动机振动故障特征

主要探索一种从庞杂数据中挖掘有用信息的方法。首先介绍了粗糙集的基本理论与计算近似精度的方法，简述了粗糙集理论的特点及与模糊集理论、证据理论的区别与联系，然后将经过预处理的发动机振动信号进行实数离散．运用粗糙集的下近似、上近似及粗糙逼近理论，计算属性等价类对决策等价类的逼近精度。计算结果表明，采用等频率和等量间隔相结合的方法离散实数能保留数据中良好的自然分类特性，采用粗糙集的近似逼近理论能有效地提取出发动机故障特征。     

基于灰度共生矩阵的粗糙表面几何形貌相似性研究

在加工工艺相同的条件下获得待分析表面试样;通过三维表面形貌仪测量获取粗糙表面的几何形貌数据,基于小波变换的方法实现表面形貌的多尺度分解,并滤除基准面;通过灰度共生矩阵方法,计算表面的二阶距/能量、熵、对比度、均匀度四个特征值,进行粗糙表面几何形貌特征值的分析和比较。经小波分析及灰度共生矩阵计算后可知,相同加工参数下的原始表面及各尺度下表面几何形貌的二阶矩/能量、熵、对比度和均匀度都具有很高的相似性,且最大误差<10%。通过试验数据得出:在相同的加工方法及相同加工参数下获得的粗糙表面,其几何形貌在各个尺度之下都具有很高的相似性,为同类型表面的计算机建模及后续分析提供了依据。     

动态矩阵算法控制的仿真研究

动态矩阵控制算法是一种基于对象阶跃响应的预测控制算法,适用于控制系统复杂、数学模型难以精确建立的过程。本文研究了该算法,并在再热汽温控制中进行了仿真。结果表明,动态矩阵预测控制算法控制明显。     

线性机与粗糙集综合聚类的铣刀破损状态识别

在铣刀状态识别中,为更好地拟合训练样本数据,采用了线性机和粗糙集结合的算法,对训练样本数据进行监督学习,得到了刀具状态分类规则。样本训练的计算简单,分类规则得到简化,样本的分类正确率高,表明应用该算法可较好地获得刀具状态识别规则。     

基于可变加权矩阵的机器人雅可比矩阵规范化

末端同时具有平移和转动自由度的机器人雅可比矩阵量纲不统一,导致灵活性指标计算困难,针对此问题提出一种简洁有效的基于可变加权矩阵的雅可比矩阵规范化方法。分析现有规范化方法的原理和不足,根据机器人灵活性的本质意义,提出使对应末端两类速度的雅可比矩阵行矢量有效相对化是雅可比矩阵规范化的核心问题。从雅可比矩阵条件数的定义和各向同性位形的要求出发,给出了雅可比矩阵规范化的一般思路和方法,定义了可变加权矩阵概念。可变加权矩阵直接由雅可比矩阵自身导出,并用于雅可比矩阵规范化,避免了现有方法需要引入额外参数的缺点和不便,也证明了灵活性是机器人的固有属性,与任何额外引入的参数无关。以6R机器人为例进行的理论推导,和以平面3R机器人和Puma560机器人为例进行的数值仿真,验证了可变加权矩阵方法的有效性。     

基于变矩阵结构奇异值分解的信号分解算法

矩阵结构对奇异值分解的信号处理效果有重要影响,改变传统算法中矩阵结构固定的思想,提出在奇异值分解中采用变化的矩阵结构,每分解一次,矩阵结构就改变一次,以适应信号中不同的周期性分量。每次的分解都将上一层的信号分解为主、副两个分量,提取副分量,而对主分量再次进行变矩阵结构的奇异值分解,如此反复进行,最终将原始信号分解为一系列主、副分量。信号处理实例表明,这一方法具有良好的信号分离效果,能够实现信号中不同周期性分量的有效分离。     

基于粗糙集的微型泵信息系统研究

分析了微型泵产品的设计现状和存在的问题，针对在制定微型泵优化评价规则时缺乏信息系统的问题，研究粗糙集理论建立的微型泵信息系统。在此基础上还分析和建立了双金属热驱动微泵膜片的信息系统，并采用JAVA技术方案和SQL数据库语言对微型泵信息系统的集成平台进行了软件开发。