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基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统: 2024年; 为提升主机元件对大数据的分类准确性,尽可能地避免数据误传,提出基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统。在邻域粗集神经网络中,完成对邻域系数的粒化处理,通过逼近运算的方式,使神经网络模型快速趋于稳定。选取大数据特征调制信息,借助调制识别器元件控制大数据特征的导出方向,结合关联信道组织完成数据特征的多标合并处理。实验表明,利用该系统可将大数据的单位召回率提升至65%,能够促进主机元件对大数据的准确分类。; 朱磊凌嘉敏; 关键词：神经网络

基于粗集理论的影响设计概算编制效率风险分析及处理机制研究: 2023年; 设计概算编制效率关乎设计阶段的进度和造价控制,进而影响项目的顺利推进。根据已有设计概算的文献研究与专家访谈等方式,确定11种引起概算编制效率下降的风险库,构建基于赢得值的设计概算编制效率管控预警模型并确定纠偏对策,建立基于粗集理论的纠偏对策量化冲突度模型,形成能使问题高效流通到合适管理层级的处理机制。最后,通过实例验证该研究切实可行;并针对风险库中2种较为常见的引起概算编制效率下降的风险,向有关单位提出规避风险的建议。; 周宇骏; 关键词：粗集理论赢得值设计概算

基于粗集理论的舰船机电设备故障诊断研究被引量：2: 2022年; 舰船机电设备是舰船运行的重要设备,当机电设备出现故障时直接威胁到舰船航行的安全性。舰船机电设备构成复杂,各个设备之间呈现出非线性关系,在短时间内会生成大量的数据信息,需采用时效性好、准确性高的算法辅助完成故障诊断。基于此,本文以概述粗集理论与支持向量机故障诊断方法为基础,提出基于粗集理论的舰船机电设备故障诊断方法,在诊断中结合运用粗集理论与改进后SVM模型,通过实验表明此机电设备诊断模型的诊断准确率高达96%以上。; 许鑫; 关键词：粗集理论舰船机电设备故障诊断

粗集理论及其在数据预处理过程中的应用: 2022年; 智能信息处理是现代技术的应用范围,还在实践探究中取得了优异成绩。随着计算机网络技术的飞速发展,各领域的数据信息量急剧上升,传统意义上的知识获取技术无法处理巨型数据仓库,数据信息系统中的不明确性越发明显,此时如何从大批量无规则的数据中挖掘有用知识是目前智能信息处理技术研发面临的主要挑战,并由此产生了人工智能研究的全新领域,也就是数据库知识发现。本文在了解粗集理论相关知识的基础上,根据数据挖掘和知识发现的发展背景,深层探索初级理论在数据预处理过程中的应用。; 李欣然; 关键词：粗集理论数据预处理数据库知识发现

融合拟单层覆盖粗集的集值数据平衡方法研究被引量：3: 2022年; 如今不平衡数据存在生活中各个领域,如何有效地对其分类已经成为研究的热点。传统的过采样与欠采样方法虽然能保证数据的平衡性,但无法克服因数据分布和噪声对数据的分类造成的影响。为了降低数据分布与噪声在集值信息系统中对不平衡数据分类的影响,提出了一种基于拟单层覆盖粗集的过采样与欠采样相结合的模型。通过拟单层覆盖粗集DA0与DE0下近似将数据主要划分为两个部分,将属于下近似集的部分用BorderlineSMOTE进行过采样,将不属于下近似集的部分用ClusterCentroids进行欠采样,最终将二者合并即为最终数据集。拟单层覆盖粗集是适用于集值信息系统的高近似质量、快速计算的模型,高近似质量可以使其保留尽可能多的可靠数据来保证模型的泛化能力。通过混合处理方式,不仅能够降低噪声数据对BorderlineSMOTE的影响,还能通过ClusterCentroids极大程度地保留被过滤数据的信息完整性。通过相关对比实验,采用ExtraTree、DecisionTree、FGCNN等方法,验证了该模型的有效性。; 吴正江杨天郑爱玲梅秋雨张亚宁; 关键词：不平衡数据近似集过采样欠采样

一种基于改进粗集算法的细纱断纱因素定量分析方法: 本发明提出一种基于改进粗集算法的细纱断纱因素定量分析方法，其步骤为：首先，采集细纱断纱因素的学习样本数据，并将学习样本数据转化为二进制信息表；其次，根据二进制信息表中属性的属性值的数据类型对二进制信息表进行离散化，得到离...; 江豪张保威王永华王锦宋久祥魏敬典冯立增

基于粗集和熵权-TOPSIS法的高新技术企业自主创新能力探析: 2022年; 利用粗糙集属性的约简基本算法对中国中小企业自主创新成果评价指数进行约简,并利用熵权法客观地确定了指数权重,采用提出的基于联系度的改进TOPSIS法和多智能体建模进行综合评价。以某市高新科技公司为例,可以得出各类高新科技公司的自主创新成果排序与粗集;对传统TOPSIS法得出的排序结果进行比较,证明了该评价方法的可行性和有效性。; 张冰心; 关键词：自主创新能力

基于变精度优粗集模型的一致性规则挖掘算法被引量：1: 2021年; 为了在含有噪声数据的优势关系系统中进行数据挖掘,提出以修正的知识粒度作为改进粗糙规则集的不确定性度量,并以此为启发式信息进行属性的相对约简,再依据变精度优粗集所给的参数值导出一致性规则集,并对参数值影响规则集的程度进行灵敏度分析。该算法所得到的一致性规则集具备较高的准确度和覆盖度,同时又可排除由数据噪声所引起的不一致性,从而保证了预测和分类的准确性和合理性。通过实例证明该算法是一种规则获取的有效方法。; 陶志胡柳王丹; 关键词：相对约简

基于粗集理论的属性约简关键技术概述: 2021年; 本文从静态属性约简和动态属性约简两个方面对基于粗集理论的属性约简关键技术进行了归纳总结,静态属性约简算法有基于信息熵、基于正域及基于辨识矩阵的约简算法,同智能计算方法结合的动态属性约简算法有并行属性约简、基于粒计算的属性约简及增量式属性约简等。指出今后属性约简的发展方向是在大数据时代下同智能算法、并行计算、云计算等技术融合发展的趋势。; 郑涛杨丽君; 关键词：粗集理论属性约简粒计算

模糊偏序关系粗集模型及其数据挖掘方法研究: 粗糙集理论(RoughSetTheory)，作为一种独特的处理不确定性问题的工具，已经广泛应用于数据挖掘、模式识别、机器学习等领域.目前，学者们偏向于粗糙集在不确定性度量、属性约简以及规则获取等几个方面的研究.尽管在这些...; 胡柳; 关键词：粗糙集属性约简

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