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第十五届中国Rough集与软计算学术会议(CRSSC 2015)论文 栏目所有文章列表 (按年度、期号倒序)     一年内发表的文章 |  两年内 |  三年内 |  全部 Please wait a minute... 选择: 导出引用 EndNote Ris BibTeX 显示/隐藏图片 Select 1. 覆盖族动态变化时粗集计算的矩阵方法 林艺东, 张燕兰, 林梦雷 计算机应用    2015, 35 (11): 3208-3212.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3208 摘要 （415）      PDF （630KB）（398）    可视化    收藏 在覆盖信息系统中覆盖个数动态变化的背景下,针对如何有效、快速地计算集合的上、下近似集的问题,通过引入特征函数的概念,定义了一个关系矩阵,提出了集合的覆盖近似算子、正域、负域、边界域的矩阵表达式.其次,在覆盖信息系统中覆盖个数变化的条件下,利用矩阵方法研究和讨论了集合近似集的增量更新方法.这些结果丰富了覆盖粗糙集的动态知识更新理论,同时也为动态覆盖信息系统中知识更新提供了一种新的方法. 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 2. 区间概念格的纵向合并算法 张茹, 张春英, 王立亚, 刘保相 计算机应用    2015, 35 (11): 3213-3217.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3213 摘要 （388）      PDF （699KB）（419）    可视化    收藏 为解决直接对不同形式背景的数据构建区间概念格后分别抽取关联规则会存在规则缺失的实际问题,必须首先对不同的区间概念格进行合并.为提高格结构的生成与合并效率,首先对区间概念格的渐进式生成算法进行改进,将概念分为存在概念、冗余概念和空概念,分别以结构体的形式存储;进一步,分析区间概念格中外延和内涵之间的二元关系,给出了区间概念格纵向合并的充分条件——区间概念格的一致性;讨论了内涵一致的概念在合并后分为六种情况,并给出相应的判定定理;应用广度优先原则,通过对原区间概念格节点内涵的类型判定及不同的处理方法,设计了一种区间概念格的纵向合并算法.最后,通过实例验证了算法的有效性和高效性. 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 3. 基于类属属性约简的多标记学习 徐苏平, 杨习贝, 祁云嵩 计算机应用    2015, 35 (11): 3218-3221.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3218 摘要 （428）      PDF （696KB）（780）    可视化    收藏 在多标记学习中,由于不同的标记可能会带有自身的一些特性,所以目前已经出现了基于标记类属属性的多标记学习算法LIFT.然而,类属属性的构建可能会增加属性向量的维度,致使属性空间存在冗余信息.为此,借助模糊粗糙集提出了一种能够进行类属属性约简的多标记学习算法FRS-LIFT,其包含4个步骤:类属属性构建、属性维度约简、分类模型训练和未知样本预测.在5个多标记数据集上的实验结果表明,该算法与LIFT算法相比,不仅能够降低类属属性维数,而且在5种多标记评价指标上均具有较好的实验效果. 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 4. 粗决策树动态规则提取算法研究及应用 陈丽芳, 王云, 张奉 计算机应用    2015, 35 (11): 3222-3226.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3222 摘要 （475）      PDF （713KB）（439）    可视化    收藏 针对静态算法对大数据和增量数据处理不足的问题,构造了基于粗决策树的动态规则提取算法,并将其应用于旋转机械故障诊断中.将粗集与决策树结合,用增量方式实现样本抽取;经过动态约简、决策树构造、规则提取与选择、匹配4个步骤的循环迭代过程,实现了数据的动态规则提取,使得提取的规则具有更高的可信度;同时,将算法应用于旋转机械故障诊断这一动态问题中,验证了算法的有效性;最后,将所提算法分别与静态算法和增量式动态算法进行了效率对比分析,实验结果表明,所提算法能够以最精简的规则获得更多数据隐含信息. 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 5. 基于核与局部信息的多维度模糊聚类图像分割算法 王少华, 狄岚, 梁久祯 计算机应用    2015, 35 (11): 3227-3231.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3227 摘要 （471）      PDF （1025KB）（406）    可视化    收藏 在以聚类分析为背景的图像分割算法中,引入局部信息是为了在保留图像细节的同时尽可能地减少噪声.在模糊C均值算法基础上,提出了一种基于核与局部信息的多维度模糊聚类分析方法来权衡图像中的噪声和细节.该算法引入2个基于局部信息的图像变体,即平滑和锐化处理后的图像,使之与原始图像一起构成多维度的灰度值向量来替换原始单维的灰度值; 再利用核方法提高其鲁棒性; 最后添加一个邻域隶属度差异惩罚项很好地修正和增强了最终的分割效果.在人工合成图片的去噪实验中,所提方法取得了近99%的分割正确率,优于Nystrom归一化分割(NNcut)和基于模糊局部信息C均值(FLICM)算法;同时在自然图片和医学图片的对比实验以及参数调控实验中,展现出了其在处理图像噪声和细节时灵活、稳定、健壮且易于调控的特点. 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 6. 基于改进科学计算浮点数压缩算法的工业远程监控数据无损压缩方法 仇杰, 梁久祯, 吴秦, 王培斌 计算机应用    2015, 35 (11): 3232-3237.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3232 摘要 （407）      PDF （927KB）（399）    可视化    收藏 为解决大量工业远程监控数据在通用分组无线服务(GPRS)网络上的传输延迟问题,提出了基于改进科学计算浮点数压缩(FPC)算法的工业远程监控数据无损压缩方法.首先,根据工业监控数据中浮点数部分的特点对原FPC算法中的预测器结构进行改进,并将该改进算法作为浮点数部分的压缩算法; 然后,与区间编码相结合作为整个数据域的压缩方法.改进前后的浮点数部分压缩实验结果表明改进的FPC算法提高了预测器的预测精度,且在保持较高压缩效率的同时提高了压缩率.与通用无损压缩算法相比,所提算法提高了12%以上的平均压缩率,减少了38.5%以上的平均压缩时间,使得传输时间降低了23.7%以上,在传输数据量大且传输速率不高的情况下大大提高了监控的实时性. 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价