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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

103 篇 期刊文献
31 篇 学位论文
8 篇 会议

馆藏范围

142 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

117 篇 工学
- 86 篇 计算机科学与技术...
- 69 篇 软件工程
- 56 篇 控制科学与工程
- 14 篇 电气工程
- 7 篇 机械工程
- 3 篇 航空宇航科学与技...
- 3 篇 网络空间安全
- 2 篇 动力工程及工程热...
- 2 篇 信息与通信工程
- 1 篇 力学（可授工学、理...
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 材料科学与工程（可...
- 1 篇 土木工程
- 1 篇 水利工程
- 1 篇 交通运输工程
- 1 篇 兵器科学与技术
- 1 篇 农业工程
64 篇 管理学
- 64 篇 管理科学与工程(可...
- 2 篇 工商管理
21 篇 理学
- 15 篇 数学
- 4 篇 系统科学
- 1 篇 地球物理学
- 1 篇 统计学（可授理学、...
5 篇 经济学
- 5 篇 应用经济学
2 篇 军事学
- 1 篇 军事后勤学
- 1 篇 军事装备学
1 篇 文学
- 1 篇 新闻传播学
1 篇 农学
- 1 篇 水产

主题

142 篇 可辨识矩阵
68 篇 粗糙集
58 篇 属性约简
23 篇 粗糙集理论
14 篇 数据挖掘
12 篇 故障诊断
11 篇 决策表
9 篇 信息熵
7 篇 信息系统
6 篇 约简
6 篇 知识约简
6 篇 核
5 篇 关联规则
5 篇 决策树
5 篇 频繁集
5 篇 离散化
5 篇 启发式算法
4 篇 不完备模糊目标信...
4 篇 配电网
4 篇 属性约简算法

机构

12 篇 昆明理工大学
6 篇 北京理工大学
5 篇 华北电力大学
5 篇 安徽大学
4 篇 广东商学院
4 篇 福州大学
4 篇 厦门大学
4 篇 南京工业大学
3 篇 西安交通大学
3 篇 武汉理工大学
3 篇 五邑大学
3 篇 山东大学
3 篇 电子科技大学
3 篇 空军工程大学
2 篇 河北理工大学
2 篇 国防科学技术大学
2 篇 安徽农业大学
2 篇 江苏大学
2 篇 西北师范大学
2 篇 浙江林学院

作者

5 篇 张强
4 篇 于晓辉
4 篇 范敏
4 篇 刘文奇
4 篇 胡慧蓉
3 篇 王周敬
3 篇 朱兴东
3 篇 zhang qiang
3 篇 张文修
3 篇 刘文军
3 篇 fan min
2 篇 li ke-dian
2 篇 sun shibao
2 篇 王廷梁
2 篇 zhu xing-dong
2 篇 潘贞存
2 篇 叶东毅
2 篇 xu hao-jun
2 篇 zhang wenxiu
2 篇 huang ming

语言

142 篇 中文

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基于粗糙集理论的属性约简算法研究

基于粗糙集理论的属性约简算法研究

引用

作者：吴尚智西北师范大学

学位级别：硕士

粗糙集理论是波兰数学家***于1982年初提出的一种处理不精确、不完整、不确定性数据的数学工具。粗糙集理论建立在论域中的不可分辨关系之上，用上、下近似来描述概念，目前该理论已经在很多领域如属性约简、数据挖掘、机器学习、模式... 详细信息

粗糙集理论是波兰数学家***于1982年初提出的一种处理不精确、不完整、不确定性数据的数学工具。粗糙集理论建立在论域中的不可分辨关系之上，用上、下近似来描述概念，目前该理论已经在很多领域如属性约简、数据挖掘、机器学习、模式识别、决策分析等取得了成功的应用。信息系统的属性约简算法是粗糙集理论的核心内容。寻找信息系统的最优约简或全部约简是NP问题，而基于属性重要性的启发式算法能够取得较好的约简。本文首先探讨了基于可辨识矩阵的属性约简算法，针对该算法时间复杂度较高的问题，(1)利用命题演算中的吸收律构造可辨识矩阵的过程中，从而去掉了在可辨识函数中不起作用的重复元素，提高了属性约简的效率进行算法改进；(2)根据可辨识矩阵中各个属性出现的频率进行算法改进；(3)同时也提出了基于信息熵的属性约简算法，该算法基于信息论的方法，用信息熵来定义属性的重要性。通过实例分析对提出的三种算法的有效性和可行性进行了验证。经过属性约简后的信息系统还不是一个最简单的信息系统，它包含着大量的冗余信息，因此需要进行属性值约简，本文提出了值约简的一般算法并进行了改进。在大大降低了原有属性约简和值约简算法复杂程度的基础上，最终求取信息系统的最佳决策规则。最后，本文将得到的约简算法应用于数据挖掘的方法中，取得了良好的效果。

关键词：数据挖掘粗糙集理论属性约简可辨识矩阵信息系统决策表

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变精度广义粗糙集模型

变精度广义粗糙集模型

引用

作者：庾慧英昆明理工大学

学位级别：硕士

粗糙集理论是上世纪八十年代初由波兰数学家Pawlak首先提出的一种用于数据分析的数学理论。其主要思想是利用已知的知识或信息来近似不精确的概念或现象。自上世纪九十年代以来，粗糙集在理论上不断完善，在应用上广泛扩展，已逐渐成为... 详细信息

粗糙集理论是上世纪八十年代初由波兰数学家Pawlak首先提出的一种用于数据分析的数学理论。其主要思想是利用已知的知识或信息来近似不精确的概念或现象。自上世纪九十年代以来，粗糙集在理论上不断完善，在应用上广泛扩展，已逐渐成为国际学术界的研究热点之一。\n 变精度粗糙集是对Pawlak粗糙集理论的一种扩充，它通过设置阈值参数(0.

关键词：粗糙集理论变精度广义粗糙集粗糙集模型分类质量可辨识矩阵广义近似算子

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基于RS-RBF神经网络相结合的配电网故障诊断方法研究

基于RS-RBF神经网络相结合的配电网故障诊断方法研究

引用

作者：杜瑞娟西华大学

学位级别：硕士

随着电网规模的不断扩大以及综合自动化水平的提高，配电网发生故障后，越来越多的信息涌入调度中心。这些信息由于数量巨大，以及其不确定性及不正确性，甚至部分重要信息缺失，将可能导致诊断结果的不准确甚至错误。为了解决诸如上述... 详细信息

随着电网规模的不断扩大以及综合自动化水平的提高，配电网发生故障后，越来越多的信息涌入调度中心。这些信息由于数量巨大，以及其不确定性及不正确性，甚至部分重要信息缺失，将可能导致诊断结果的不准确甚至错误。为了解决诸如上述的问题，本文是通过分析粗糙集理论和RBF神经网络算法，然后将这两种算法充分结合起来找到个一种最优方法对配电网的进行故障诊断。首先利用粗糙集理论对不完整数据及不精确知识的处理方法，将涌入调度中心的大量不确定数据编辑决策表并进行约简，得到最小约简属性，然后将这些属性作为RBF神经网络的训练样本输入，对网络进行训练，利用训练好的神经网络模块，对电网系统进行故障诊断，以此判断故障部位。在本文中，利用RBF神经网络进行训练，是因为它与传统BP神经网络相比：具有BP所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性；并且结构简单、训练速度快、适合大规模电网。文中，将粗糙集和神经网络进行优化组合，充分利用这两种方法的共同优点，进行配电网故障诊断时，可以大大提高系统的容错性和诊断效率。文章利用vs2005开发环境，用vc++语言编写粗糙集部分约简程序，然后在vc++环境下调用matlab神经网络工具箱，建立一个简易的系统模块，对故障进行训练，并实现对故障的诊断处理。最后，本文结合一个算例，按步骤对其进行诊断，判断故障类型，并与传统电网故障诊断方法相比较，验证其正确性和实用性。

关键词：电网故障诊断粗糙集神经网络可辨识矩阵属性约简

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信息系统的动态属性约简研究

信息系统的动态属性约简研究

引用

作者：彭黎黎中国民用航空学院

学位级别：硕士

随着现代信息科技的迅猛发展，尤其是因特网上信息资源的高速增长，人们可以在短时间内搜集和积累大量的数据资料，使我们面对着日益严峻的信息挑战。我们不仅应当重视信息的有效性，而且更加关注信息获取的经济性。属性约简，就是在保... 详细信息

随着现代信息科技的迅猛发展，尤其是因特网上信息资源的高速增长，人们可以在短时间内搜集和积累大量的数据资料，使我们面对着日益严峻的信息挑战。我们不仅应当重视信息的有效性，而且更加关注信息获取的经济性。属性约简，就是在保持信息系统的分类能力不变的前提下，删除其中的冗余属性，从而缩减属性的数量，为进一步的知识发现算法提高准确性。\n 本文首先分析了已有的经典属性约简算法，通过实验分析结果选择基于可辨识矩阵的约简为本文的主要研究方向；其次在基于可辨识矩阵的约简算法进行系统深入的探讨和研究的基础上，提出了对该算法的改进，将属性取值的频率加入可辨识矩阵的构造中，通过给定置信度的方式来选择去除噪声数据的范围。针对动态数据库，提出当加入新的记录时更新已有约简结果的解决方法，对基于信息量、基于可辨识矩阵，以及整数规划算法进行了改进。本文还将属性约简问题理论化到SAT问题(可满足性问题)上，利用SAT问题证明了属性约简有解的充分必要条件。最后将先前的算法应用到民航顾客满意度-地面服务数据集中。\n 通过实验研究，本文提出的对基于可辨识矩阵约简算法的改进能够更加精确的寻找属性间的准确关系。实验所求解出的属性约简，正是现实中对于民航所提供的各项服务中，顾客最关心的服务项目，因此，通过该实验说明基于可辨识矩阵的约简在删除冗余属性领域中表现出了良好的性能，具有一定的应用前景。并且对动态属性约简的实验发现，动态算法可在保持结果与静态一致的基础上提高效率，节省计算时间。

关键词：粗糙集可辨识矩阵动态约简 SAT问题可满足性问题知识发现算法

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基于数据挖掘的故障诊断方法研究

基于数据挖掘的故障诊断方法研究

引用

作者：郑雅琼太原理工大学

学位级别：硕士

科学技术飞速发展,现代化的大型设备也趋向于结构复杂化,多功能化方向发展,同时竞争的激烈对设备的精度要求也越来越高。一旦发生故障,引起的链锁反应会迫使整个的生产处于停滞状态。传统的定期维护维修的方式已经明显落后,对故障的发... 详细信息

科学技术飞速发展,现代化的大型设备也趋向于结构复杂化,多功能化方向发展,同时竞争的激烈对设备的精度要求也越来越高。一旦发生故障,引起的链锁反应会迫使整个的生产处于停滞状态。传统的定期维护维修的方式已经明显落后,对故障的发现不及时往往会影响日常工作,严重的会造成人员伤亡,和重大的经济损失,甚至带来灾难性的后果。因此对故障的诊断和预测已经引起了社会各个领域的广泛关注。二十世纪末刚刚兴起的数据挖掘技术,作为一种智能的数据分析技术,已经广泛应用于很多领域。数据挖掘能够从大量的数据中挖掘出有用或潜在有用的,含有大量信息的知识,并生成规则或规律。首先,本文针对型钢加工设备在运行过程中,由于电机故障引起的异常振动信息进行研究。对电机故障中的转子不平衡、转子不对中和动静碰磨三种常见类型的电机故障做了简单分析,并通过频域分析得到了特征信号构成的训练样本数据集。然后,本论文重点研究了数据挖掘的分类算法在故障诊断中的应用。基于数据挖掘的故障诊断方法,实际是一个将故障信号归纳分类的过程。根据故障信号的频谱特征来提取特征频率,对故障信号进行分类,并通过分类生成规则。本课题选择了决策树作为分类方法,因为决策树通过对小数据集的训练样本进行学习,可以生成容易理解的规则,且算法的时间很短,更加适合应用在实际系统中。由于训练样本中存在大量的冗余,因此本课题在对故障样本进行分类前,采用了粗糙集理论中的可辨识矩阵方法对属性进行约简。可辨识矩阵的主要思想是：通过构建的可辨识矩阵推导出合取范式结构的可辨识函数,然后将合取范式转换成析取范式,析取范式中的每一个合取式就是这个系统的一个知识约简。对约简后的故障样本集再利用决策树进行分类,降低了计算的复杂度。生成的规则也更加简洁。最后,阐述了本课题的诊断平台。系统的诊断平台采用了三层C/S架构,将应用功能分为表示层、功能层和数据层三部分,并对三层进行了明确分割,保持了其在逻辑上的独立,从而保证了诊断系统进行功能扩展的灵活性。通过将未知分类的故障数据存储到服务器中,并根据新的故障数据对规则进行修改,从而实现故障信号的准确分类。对振动信号进行的有效的实时监测,可以及时发现故障产生的异常信息,提前做出相应的决策,杜绝重大事故的发生。本课题的创新之处在于把可辨识矩阵的属性约简算法与决策树的分类算法相结合应用到生成故障信息的分类规则过程中。实验证明,属性约简后生成的决策树提高了系统的潜在知识的清晰度。通过减少信息系统的条件属性,大大压缩了数据库的信息量,摆脱了繁杂数据带来的困扰,为高效的知识发现打下了良好的基础。

关键词：数据挖掘故障诊断粗糙集可辨识矩阵决策树

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知识发现的数据预处理方法研究

知识发现的数据预处理方法研究

引用

作者：刘延伟石油大学（北京）

学位级别：硕士

本文提出了基于粗糙集理论的不完备信息系统的处理方法和基于沃尔什滤波的时序数据离散化的方法.粗糙集是建立在等价关系基础之上,用上下近似集合来表示一个不精确的概念.在经过粗糙集理论模型的扩充之后,通过可辨识矩阵的计算,使得信... 详细信息

本文提出了基于粗糙集理论的不完备信息系统的处理方法和基于沃尔什滤波的时序数据离散化的方法.粗糙集是建立在等价关系基础之上,用上下近似集合来表示一个不精确的概念.在经过粗糙集理论模型的扩充之后,通过可辨识矩阵的计算,使得信息系统对象集中对象之间的属性差异最小,从而使二维信息表的缺失值得到填补;沃尔什变换滤波处理时序数据,使得时序数据呈阶梯状,即数据的可能的直方化形式,对直方化的数据进行离散划分,得到离散化的概念分层.针对测井数据的特点,本文利用沃尔什滤波法处理测井数据,得到了较为理想的离散效果.

关键词：数据预处理粗糙集可辨识矩阵沃尔什滤波离散化知识发现

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粗糙集支持的人工神经网络在地震预测中的应用研究

粗糙集支持的人工神经网络在地震预测中的应用研究

引用

作者：董晓娜山东师范大学

学位级别：硕士

目前,地震预测仍是一个世界性科学难题,人类对地震成因和孕育规律还未取得科学的认识,地震预测研究尚处于探索阶段。地震预测研究的实践证明:地震的孕育和发生是很复杂的,是宏观自然界中大规模的深层变动过程,可能涉及到地球物理学、地... 详细信息

目前,地震预测仍是一个世界性科学难题,人类对地震成因和孕育规律还未取得科学的认识,地震预测研究尚处于探索阶段。地震预测研究的实践证明:地震的孕育和发生是很复杂的,是宏观自然界中大规模的深层变动过程,可能涉及到地球物理学、地质学、测量学、地球化学、气象学等学科中的各种异常现象。在探索研究的过程中,人们逐步发现地震之前异常出现的种类多少、持续时间与地震震级的大小有一定关系,这种关系具有较强的不确定性,是一种非线性映射关系,很难通过简单的表达式进行解析,这给地震预测带来了很大的难度和一定的局限性。因此,面对多年积累的大量观测资料,如何准确地识别出核心的、关键的异常信息,如何构建泛化能力强的模型来模拟这些异常信息与地震之间的非线性关系,是地震预测研究领域中亟待解决的问题。粗糙集是一种新颖、有效的软计算方法,能够分析和处理不确定问题。主要思想是在保持分类能力不变的前提下,删除不相关或不重要的属性,最终保留那些对分类起决定作用的核属性。人工神经网络是对大脑生物神经网络的模拟,是一种将若干具有处理功能的神经元节点按一定结构连接起来而构成的网络模型,适用于处理模糊的、不精确的数据和复杂的非线性映射问题。因此,将粗糙集与人工神经网络理论引入地震预测研究领域中,对识别关键的地震异常指标、分析异常指标与地震之间的非线性映射关系等问题无疑是很好的选择。《中国震例》系列丛书合计收录了1966～2002年间中国大陆发生的所有5.0级以上地震(后又增补了4条4.5～4.9级的地震)的震例研究报告,书中对每个震例的地震基本参数、地质背景、震前异常等都做了详细的总结和分析,是迄今为止最完整、最丰富的震例资料,是探索地震规律和研究地震预测的重要科学资料。针对地震预测研究中存在的难题,充分认识到粗糙集和人工神经网络在解决相关问题上的优势,本文提出一种基于两者相结合的地震预测系统模型。首先,系统地分析整理了《中国震例》记载的震例数据信息,并存储到使用SQL SERVER 2000建立的震例数据库,作为研究分析和实验预测的数据源。其次,调用震例数据库,获得包含异常信息的震例数据,并对其进行数据离散化等相关预处理。再次,用Java语言实现基于可辨识矩阵的属性约简算法,用来完成从大量的震例数据中提取核心地震异常属性。最后,在Matlab环境下,通过构造BP神经网络模型来建立核心地震异常指标与地震震级之间的一种非线性映射关系,从而尝试对地震进行预测。通过对该系统的研究和实现,期望可以为地震预测提供更合理、更客观的指导,进而对预测准确度的提高有一定帮助。

关键词：粗糙集神经网络地震预测可辨识矩阵属性约简地震异常指标

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粗集理论及其在数据预处理过程中的应用

粗集理论及其在数据预处理过程中的应用

引用

作者：张振华昆明理工大学

学位级别：硕士

全文分两部分。第一部分是基础理论，在粗糙集理论的基础之上，引入容差关系、等价关系、非对称相似关系，定义了不完备信息系统中集合的上逼近与下逼近，讨论了三种上逼近与下逼近之间的关系、不完备信息系统的属性约简与完备子系统的... 详细信息

全文分两部分。第一部分是基础理论，在粗糙集理论的基础之上，引入容差关系、等价关系、非对称相似关系，定义了不完备信息系统中集合的上逼近与下逼近，讨论了三种上逼近与下逼近之间的关系、不完备信息系统的属性约简与完备子系统的核值之间的关系。第二部分是算法集。1．基于可辨识矩阵与决策规则独立原则缺损数据填补方法；2．基于粗集理论不完备数据的核值ROUSTIDA算法；3．基于属性间的相互依赖性与重要性建立的动态转换算法。

关键词：数据挖掘粗集信息系统决策规则决策表缺损数据可辨识矩阵

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基于信息熵的数据约简算法

基于信息熵的数据约简算法

引用

作者：安爽东北大学

学位级别：硕士

随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,而大量激增的数据背后隐藏着许多重要的信息。数据挖掘,就是从大量数据中提取或“挖掘”隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。粗糙集理论是一种新的处... 详细信息

随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,而大量激增的数据背后隐藏着许多重要的信息。数据挖掘,就是从大量数据中提取或“挖掘”隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具。该理论的特点是不需要任何先验知识,或任何附加信息,能有效地分析和处理不精确、不完整和不一致等各种不完备信息,并从中发现隐含知识,揭示潜在规律。它是一种新的数据挖掘技术。属性约简是粗糙集理论的核心内容之一。本文把信息熵理论中的互信息作为启发信息,得出两种新的属性约简算法。第一个算法是以互信息作为启发信息,对于能够直接决策的对象直接列出决策结果,然后再对其余的对象进行决策,这样做减少了不必要的重复。这里注意的是同一路径上的属性是不能重复的,这也是决策树的一种剪枝方法。第二个算法以空集作为约简的起点开始搜索,采用回溯的分析方法,减少了搜索空间,提高了算法的效率。这两种算法都可以减小搜索的次数,从而减少了搜索空间。最后分别用实例验证了这两种算法的正确性和高效性。经典的粗糙集理论主要用于离散特征值的情形,信息熵也主要用于离散值信息系统,而实际的数据不仅有离散的也有连续的情形。最后介绍了模糊粗糙集信息熵的基本理论,并将其应用到连续值评估模型中,提出了一种基于模糊熵的评估模型的属性约简算法,并且用实例验证了算法的有效性。

关键词：粗糙集数据挖掘可辨识矩阵属性约简信息熵模糊熵

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粗糙集属性约简算法在数据挖掘中的研究

粗糙集属性约简算法在数据挖掘中的研究

引用

作者：于兴网重庆大学

学位级别：硕士

随着数据库的不断增长，自动从数据库中获取有用的知识成为人们日益迫切的需要。粗糙集理论(Rougll Sets)就是在这样背景下不断发展起来的一种用于不精确、不确定数据挖掘与处理的新型数学理论。粗糙集理论也凭借其独特的优势而在KDD领... 详细信息

随着数据库的不断增长，自动从数据库中获取有用的知识成为人们日益迫切的需要。粗糙集理论(Rougll Sets)就是在这样背景下不断发展起来的一种用于不精确、不确定数据挖掘与处理的新型数学理论。粗糙集理论也凭借其独特的优势而在KDD领域中具有越来越重要的地位。属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一，本文首先介绍了Pawlak粗糙集模型以及决策表、可辨识矩阵和约简等基本概念，为后面章节中的属性约简算法打下了理论基础。现已证明，寻找一个决策表的最小约简是NP-难问题，在人工智能中，解决这类问题的方法一般是使用启发式算法。本文把属性重要性作为启发式信息，以核属性为寻求约简的起点，通过对算法中加入启发式信息，减少了搜索空间。给出了相对可辨识矩阵的概念，并以相对可辨识矩阵为基础，对属性约简的基本算法做出了改进，把本来是对可辨识矩阵进行逻辑运算的计算转化成代数运算，在一定程度上简化了计算，提高了约简效率。后面又提到了基于信息熵的相对属性约简算法。并在文章的最后提出了一种新的基于灰色关联度的属性约简算法，实验证明，该算法可以获得令人满意的约简。

关键词：数据挖掘粗糙集属性约简可辨识矩阵

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