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系统可靠性决策规则发掘方法研究

系统工程理论与实践 2015年第12期35卷 3210-3216页

作者：崔铁军马云东辽宁工程技术大学安全科学与工程学院阜新123000 矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室阜新123000 大连交通大学辽宁省隧道与地下结构工程技术研究中心大连116028

为根据已有的经验提炼出对系统可靠性评判的决策准则,基于汪培庄的因素空间理论与笔者提出的空间事故树理论思想,构造了一套从决策经验中提取决策准则的方法.该方法适用于条件属性为域值的多因素影响系统.首先数据归一化构建基础信息决... 详细信息

为根据已有的经验提炼出对系统可靠性评判的决策准则,基于汪培庄的因素空间理论与笔者提出的空间事故树理论思想,构造了一套从决策经验中提取决策准则的方法.该方法适用于条件属性为域值的多因素影响系统.首先数据归一化构建基础信息决策表Ψ(T).计算x_i与x_j关于属性a_q的相似度S(x_i,x_j,a_q),形成相似性表Θ(U,C,S).根据相似性阈值f将Θ(U,C,S)化简得Θ′(U,C′,S).根据模糊度θ,将Θ′(U,C′,S)改造为模糊二项相似表Ω(Θ′,θ),从而构建区分矩阵Γ(Ω).对U进行决策组划分,形成决策项,组成决策归纳表L(T).利用L(T)和Ψ(T)得到了切合实际使用的决策语义表L(T).从方法处理实际问题的结果看,在只利用条件属性集合与对象集合的条件下,即可判断经验决策的合理性.经过一系列的数据处理最终得到的决策语义表L(T),它可以判断系统工作状态属于哪种系统可靠性的决策,并确定了这种决策的置信度.

关键词：系统可靠性现场经验决策规则发掘方法

基于描述子的信息系统属性约简及决策规则优化

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控制与决策 2006年第7期21卷 787-791页

作者：管延勇史开泉薛佩军济南大学理学院济南250022 山东大学数学与系统科学学院济南250100

在不完备信息系统中,利用描述子来表达决策规则.引入描述子简化和约简的概念,给出描述子的区分函数,利用布尔推理理论求取描述子的约简,并由此获取信息系统的优化决策规则.从保持原系统决策信息的角度出发,定义信息系统的GS-约简和DS-约... 详细信息

在不完备信息系统中,利用描述子来表达决策规则.引入描述子简化和约简的概念,给出描述子的区分函数,利用布尔推理理论求取描述子的约简,并由此获取信息系统的优化决策规则.从保持原系统决策信息的角度出发,定义信息系统的GS-约简和DS-约简,G-约简和D-约简.通过对这几种约简及其关系的讨论,从不同角度考察了信息系统中属性的重要性.以上结果对于完备信息系统同样有效.

关键词：信息系统决策规则属性约简粗糙集描述子

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基于粒计算的最简决策规则挖掘算法

控制与决策 2015年第1期30卷 143-148页

作者：陈泽华张裕谢刚太原理工大学信息工程学院太原030024

传统的规则挖掘算法通常先约简属性再约简属性值.该方法存在冗余计算,当样本集增大时,复杂性急剧增加.对此提出一种基于粒计算的最简决策规则挖掘算法.首先,在不同粒度空间下计算条件粒与决策粒之间的粒关系矩阵;然后,将粒关系矩阵中隐... 详细信息

传统的规则挖掘算法通常先约简属性再约简属性值.该方法存在冗余计算,当样本集增大时,复杂性急剧增加.对此提出一种基于粒计算的最简决策规则挖掘算法.首先,在不同粒度空间下计算条件粒与决策粒之间的粒关系矩阵;然后,将粒关系矩阵中隐含的信息??1、??2作为启发式算子,按信息粒约简属性值;最后,去除冗余属性并设置终止条件,实现决策规则的快速挖掘.理论分析和实验结果表明,所提出的算法可以获得更简洁的规则,且规则的泛化能力更强.

关键词：决策规则粒计算粒度粒矩阵

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基于新的决策规则的球形支持向量机分类算法

系统仿真学报 2008年第11期20卷 2901-2904页

作者：顾磊吴慧中肖亮南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

球形支持向量机是一种学习算法,它通过在高维特征空间中,对每一个模式类别构造一个覆盖其所有训练样本的具有最小体积的超球体,来实现对训练样本空间的划分。在此基础上,提出了一种基于新的决策规则的球形支持向量机算法,并在七个UCI数... 详细信息

球形支持向量机是一种学习算法,它通过在高维特征空间中,对每一个模式类别构造一个覆盖其所有训练样本的具有最小体积的超球体,来实现对训练样本空间的划分。在此基础上,提出了一种基于新的决策规则的球形支持向量机算法,并在七个UCI数据集上进行了实验,实验结果表明提出的算法可以取得比标准的支持向量机算法更好的分类效果。

关键词：模式分类球形支持向量机决策规则核方法

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优势关系多粒度粗糙模糊集及决策规则获取

江苏大学学报（自然科学版） 2012年第3期33卷 310-315页

作者：翟永健张宏南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094 南京交通职业技术学院电子信息工程系江苏南京211188

为了将多粒度粗糙集方法进一步扩展以适应模糊信息系统的需求,将多粒度思想引入到基于优势关系的粗糙模糊集模型中,提出了基于优势关系的乐观和悲观多粒度粗糙模糊集.在这2种多粒度粗糙模糊集中,采用一族而非一个优势概念来进行目标的逼... 详细信息

为了将多粒度粗糙集方法进一步扩展以适应模糊信息系统的需求,将多粒度思想引入到基于优势关系的粗糙模糊集模型中,提出了基于优势关系的乐观和悲观多粒度粗糙模糊集.在这2种多粒度粗糙模糊集中,采用一族而非一个优势概念来进行目标的逼近,并且被近似的目标是模糊而非清晰的集合.不仅对这2种新的粗糙模糊集的性质进行了讨论,而且研究了如何从模糊信息系统中获取逻辑连接词为"或"的决策规则,并采用一个模糊信息系统对新提出的粗糙集模型及决策规则获取进行了实例分析.结果表明:借助优势关系的方法,可以进一步扩展多粒度粗糙集方法,以处理模糊数据,从而扩大多粒度概念的应用范围.

关键词：粗糙模糊集多粒度粗糙集优势关系决策规则

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一种基于分类一致性的决策规则获取算法

控制与决策 2004年第10期19卷 1086-1090,1096页

作者：代建华潘云鹤浙江大学人工智能研究所浙江杭州310027

提出一种基于分类一致性的规则获取算法.它是一种例化方向的方法,即从空集开始,以条件属性子集的分类一致性来度量属性的重要性,逐步加入重要的属性,当选择的属性子集能够正确分类时,则获取到决策规则.算法中设计了一个规则约简过程,用... 详细信息

提出一种基于分类一致性的规则获取算法.它是一种例化方向的方法,即从空集开始,以条件属性子集的分类一致性来度量属性的重要性,逐步加入重要的属性,当选择的属性子集能够正确分类时,则获取到决策规则.算法中设计了一个规则约简过程,用来简化所获得的规则,增强规则的泛化能力.实验结果表明,所提出的算法获得的规则更为简洁和高效.

关键词：决策规则粗糙集分类知识发现

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快速公交线路选线决策规则获取方法

交通运输系统工程与信息 2014年第1期14卷 158-165页

作者：汤旻安王晓明李滢兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070 兰州理工大学机电工程学院兰州730050

城市快速公交线路选线决策规则的优劣直接关系到公交线路的客运能力能否满足城市客流的需求.本文根据现有公交线路的交通调查客运能力数据,结合BRT线路的'大运量、快速性'特点,发现并提取隐藏在其中的重要选线决策规则.针对选线决策问... 详细信息

城市快速公交线路选线决策规则的优劣直接关系到公交线路的客运能力能否满足城市客流的需求.本文根据现有公交线路的交通调查客运能力数据,结合BRT线路的'大运量、快速性'特点,发现并提取隐藏在其中的重要选线决策规则.针对选线决策问题中的多变量因素具有不确定性的特点,提出一种基于模糊神经网络实现决策规则获取的方法.给出了基于模糊推理的BP神经模糊系统结构及算法,通过神经网络提高其学习能力,采用GA改进的算法思想克服BP神经网络存在的局限.最后通过实例研究验证了模型和算法的有效性,结果可为公共交通线路选线、规划方案的制定提供参考.

关键词：智能交通线路选线遗传神经模糊网络快速公交决策规则

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序决策信息系统中区间决策规则的获取

控制与决策 2014年第9期29卷 1611-1616页

作者：管延勇王洪凯徐法升济南大学数学科学学院济南250022

在序决策信息系统中,定义区间为支配一个特定的对象同时又被另一个特定的对象所支配的所有对象的集合.以区间为基本知识颗粒,建立新的优势关系粗糙集模型,并由此获取决策值为特定区间范围的区间决策规则.提出区间的约简的概念,构造区分... 详细信息

在序决策信息系统中,定义区间为支配一个特定的对象同时又被另一个特定的对象所支配的所有对象的集合.以区间为基本知识颗粒,建立新的优势关系粗糙集模型,并由此获取决策值为特定区间范围的区间决策规则.提出区间的约简的概念,构造区分函数计算区间的约简,并由此计算优化区间决策规则.该方法比初始的优势关系粗糙集方法适应性更强,且所得区间决策规则可直接应用于序信息系统的分类问题.

关键词：粗糙集优势关系决策规则约简区分函数

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一种基于粗糙集理论的最简决策规则挖掘算法

控制与决策 2007年第12期22卷 1368-1372页

作者：钱进孟祥萍刘大有叶飞跃江苏技术师范学院计算机科学与工程学院江苏常州213001 长春工程学院电气与信息学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

研究粗糙集理论中可辨识矩阵,扩展了类别特征矩阵,提出一种基于粗糙集理论的最简决策规则算法.该算法根据决策属性将原始决策表分成若干个等价子决策表,借助核属性和属性频率函数对各类别特征矩阵挖掘出最简决策规则.与可辨识矩阵相比,... 详细信息

研究粗糙集理论中可辨识矩阵,扩展了类别特征矩阵,提出一种基于粗糙集理论的最简决策规则算法.该算法根据决策属性将原始决策表分成若干个等价子决策表,借助核属性和属性频率函数对各类别特征矩阵挖掘出最简决策规则.与可辨识矩阵相比,采用类别特征矩阵可有效减少存储空间和时间复杂度,增强规则的泛化能力.实验结果表明,采用所提出的算法获得的规则更为简洁和高效.

关键词：粗糙集类别特征矩阵决策规则分类