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基于区间值犹豫模糊多粒度粗糙集的三支决策模型
1
作者 徐伟华 丁一 +1 位作者 邓彪 张晓燕 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期37-46,共10页
针对区间值犹豫模糊信息系统,提出了两种基于区间犹豫模糊多粒度粗糙集的三支决策模型。首先,借助多粒度粗糙集理论,提出乐观和悲观区间犹豫模糊多粒度粗糙集模型。其次,引入区间犹豫模糊连续交叉熵的概念,用TOPSIS方法来计算对象在不... 针对区间值犹豫模糊信息系统,提出了两种基于区间犹豫模糊多粒度粗糙集的三支决策模型。首先,借助多粒度粗糙集理论,提出乐观和悲观区间犹豫模糊多粒度粗糙集模型。其次,引入区间犹豫模糊连续交叉熵的概念,用TOPSIS方法来计算对象在不同情况下的条件概率。基于此,定义区间犹豫模糊决策理论粗糙集并给出相应的三支决策规则。最后,通过实例验证了这两种模型对目标评估采取不同的态度和决策方案,并且证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 三支决策 区间犹豫模糊多粒度粗糙集 连续交叉熵 决策理论粗糙集
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双论域区间值直觉模糊vague粗糙集及其应用
2
作者 王潇雪 张贤勇 《四川师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期25-31,共7页
区间值直觉模糊集可诱导出vague集和粗糙集,而后两者的结合具有不确定性深入分析的优势.立足双论域区间值直觉模糊粗糙集,引入vague集进行融合扩张,研究双论域区间值直觉模糊vague粗糙集.首先,定义区间值直觉模糊vague相容类,构建双论... 区间值直觉模糊集可诱导出vague集和粗糙集,而后两者的结合具有不确定性深入分析的优势.立足双论域区间值直觉模糊粗糙集,引入vague集进行融合扩张,研究双论域区间值直觉模糊vague粗糙集.首先,定义区间值直觉模糊vague相容类,构建双论域区间值直觉模糊vague粗糙集模型,提出关于双逼近近似和三支决策区域的计算算法,并确立该模型的精确度、粗糙度、依赖度.然后,研究该模型的近似算子与不确定性度量的性质.最后,采用医疗例子进行模型计算、度量测量、性质验证,并得到关于患者临床诊断的患病分析与治疗决策. 展开更多
关键词 区间值直觉模糊集 区间值直觉模糊粗糙集 VAGUE集 粗糙集 近似算子 不确定度量 三支决策
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基于不一致近邻的模糊粗糙集特征选择
3
作者 赵洁 叶文浩 +2 位作者 梁周扬 陈建新 董振宁 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期110-119,共10页
模糊粗糙集可突破经典粗糙集仅能处理离散数据的局限,有效对连续型数值进行特征选择。然而,模糊粗糙集以对象为中心计算,时间复杂度高,难以处理高维和大规模数据。为此,基于水平截集提出一种不一致近邻加速策略。该策略跟踪论域中每个... 模糊粗糙集可突破经典粗糙集仅能处理离散数据的局限,有效对连续型数值进行特征选择。然而,模糊粗糙集以对象为中心计算,时间复杂度高,难以处理高维和大规模数据。为此,基于水平截集提出一种不一致近邻加速策略。该策略跟踪论域中每个对象的模糊近邻集,持续删减其中不影响计算的近邻,若对象的不一致近邻删减至空,则删减该对象,从而提高算法效率。同时,设计一种基于不一致近邻递减的属性重要度,可有效抑制冗余特征入选,提升效率及分类精度。通过理论证明,所提的加速策略及属性重要度不影响属性入选的次序。在此基础上,提出新的模糊粗糙集特征选择算法。在9个UCI和scikit数据集上进行验证,实验结果表明,该算法不仅有效缩短运行时间,并可取得较高的分类精度,相比FA-FSCE、AVDP和IV-FS-FRS-2算法,运行时间至少可缩短9.44%,尤其在高维和大规模数据上可缩短61.01%~99.54%,在支持向量机和K-近邻算法的分类精度上最高可分别提高11.20%和19.95%。 展开更多
关键词 模糊粗糙集 特征选择 水平截集 不一致近邻 属性重要度
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随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集与属性约简
4
作者 王莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期69-77,共9页
属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法... 属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法。该方法生成了多组具有相同大小随机子空间的属性集划分,并对每组划分的随机子空间利用ReliefF算法计算得到属性的局部权重,将所有组得到的属性局部权重求取平均值,得到了信息系统每个属性最终的全局权重;基于属性权重的结果,提出一种新的加权邻域粗糙集模型,并证明了相关理论和性质;在该模型的基础上通过加权邻域依赖度提出一种信息系统的属性约简算法。在公开数据集上的属性约简实验结果表明,所提出的属性约简算法比已有的同类型算法整体上具有更优的约简性能。 展开更多
关键词 属性约简 RELIEFF算法 随机子空间 加权邻域 邻域粗糙集模型
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粗糙集的信息损失及其多阶定义
5
作者 邓大勇 汪杰 《浙江师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期379-384,共6页
粗糙集的模型众多,但缺乏对这些模型的信息损失研究.针对粗糙集模型的信息损失问题,提出了一种计算信息损失的方法,根据信息损失的不同将粗糙集模型分为3类:零阶粗糙集、一阶粗糙集和二阶粗糙集.首先,针对粗糙集模型,给出了计算信息损... 粗糙集的模型众多,但缺乏对这些模型的信息损失研究.针对粗糙集模型的信息损失问题,提出了一种计算信息损失的方法,根据信息损失的不同将粗糙集模型分为3类:零阶粗糙集、一阶粗糙集和二阶粗糙集.首先,针对粗糙集模型,给出了计算信息损失的方法;其次,定义了比零阶粗糙集信息损失少的一阶粗糙集,并定义了它们的属性约简;最后,定义了无信息损失的二阶粗糙集,并给出了其属性约简的定义.研究成果为研究粗糙集模型提供了一个新的视角,并为粗糙集和粒计算的研究者提供一些启示. 展开更多
关键词 粗糙集 信息损失 零阶粗糙集 一阶粗糙集 二阶粗糙集
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多粒度粒球粗糙集模型
6
作者 蒋珊珊 林国平 +1 位作者 林艺东 寇毅 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期197-208,共12页
基于粒球计算的粗糙集理论作为知识发现和数据挖掘的重要工具之一,已成功地应用于标记预测、属性约简等。而现有的粒球粗糙集模型仅仅是从单粒度出发,无法从多粒度角度对数据进行分析和处理,实际生活中仍有很多应用场景需从多粒度角度... 基于粒球计算的粗糙集理论作为知识发现和数据挖掘的重要工具之一,已成功地应用于标记预测、属性约简等。而现有的粒球粗糙集模型仅仅是从单粒度出发,无法从多粒度角度对数据进行分析和处理,实际生活中仍有很多应用场景需从多粒度角度进行思考。将粒球计算思想结合到多粒度粗糙集模型,提出了多粒度粒球粗糙集模型,并讨论了该模型的相关性质。该模型通过纯度的设定对数据进行粒球划分,能够有效地刻画数据之间的内在联系,以此设计多粒度粒球粗糙集的正域生成算法。实验分析表明该模型的可行性和有效性。 展开更多
关键词 粒球计算 粒球粗糙集 多粒度粗糙集 纯度
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基于粗糙集的不完备谣言信息系统的知识获取与决策
7
作者 王标 卫红权 +2 位作者 王凯 刘树新 江昊聪 《信息安全学报》 CSCD 2024年第2期19-35,共17页
网络谣言可能扰乱人们的思想、心理和行为,引发社会震荡、危害公共安全,而微博等社交平台的广泛应用使得谣言造成的影响与危害变得更大,因此,谣言检测对于网络空间的有序健康发展具有重要的意义。当前谣言的自动检测技术更多关注检测模... 网络谣言可能扰乱人们的思想、心理和行为,引发社会震荡、危害公共安全,而微博等社交平台的广泛应用使得谣言造成的影响与危害变得更大,因此,谣言检测对于网络空间的有序健康发展具有重要的意义。当前谣言的自动检测技术更多关注检测模型的构建和输入数据的表现形式,而在改善数据质量以提高谣言识别效果方面的研究很少。基于此,本文将粗糙集理论应用于不完备谣言信息系统进行知识获取与决策,实质上是通过粗糙集理论解决不完备谣言信息系统的不确定性度量,冗余性以及不完备性等问题,以获得高质量的数据,改善谣言检测效果。首先系统总结了粗糙集理论中不确定性度量的方法,包括香农熵、粗糙熵、Liang熵以及信息粒度等四种不确定度量方法,并整理和推导了这四种不确定度量方法从完备信息系统到不完备信息系统的一致性拓展。基于上述总结的四种不确定度量方法,提出了基于最大相关最小冗余(MCMR,Maximum Correlation Minimum Redundancy)的知识约简算法。该方法基于熵度量方式,能够综合考量决策信息与冗余噪音,在UCI及Weibo等8个数据集上实验验证,结果表明本文算法优于几种基线算法,能够有效解决信息系统的冗余性。另外,提出了一种基于极大相容块的不完备决策树算法,在不同缺失程度数据上实验验证,结果表明本文算法能够有效解决信息系统的不完备性。 展开更多
关键词 谣言检测 粗糙集 不完备信息系统 最大相关最小冗余 极大相容块
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粗糙集与决策树在城轨头型意象设计的应用
8
作者 张亚伶 孙元 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第2期118-124,共7页
目的 为挖掘大众对产品造型意象认知的机理,提出了一种将粗糙集理论和决策树技术相结合的产品造型意象设计方法。方法 首先,在感性工学理论的基础上,获取产品造型设计要素和感性评价数据,并运用粗糙集理论来构建知识表达系统;其次,对决... 目的 为挖掘大众对产品造型意象认知的机理,提出了一种将粗糙集理论和决策树技术相结合的产品造型意象设计方法。方法 首先,在感性工学理论的基础上,获取产品造型设计要素和感性评价数据,并运用粗糙集理论来构建知识表达系统;其次,对决策表属性进行约减,保留贡献值较大的属性,删除冗余属性;最后,通过AAID算法计算得到各个设计要素的重要度排序,在此基础上构建决策树,并通过读树提取相关设计规则。结果 以地铁列车头型设计为例进行研究,得到了影响感性意象“前卫的-过时的”核心设计要素,通过决策树提取到9条设计规则,结果验证了该方法的适用性和有效性。结论 通过对粗糙集理论和决策树技术的探究和应用,提出了地铁列车头型设计思路。研究结论可为其他城市轨道交通工具的产品造型意象设计提供参考依据,丰富轨道交通工具领域的产品创新设计方法。 展开更多
关键词 粗糙集 决策树 意象造型 轨道交通
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基于粗糙集的去噪扩散概率方法
9
作者 佘志用 郭晓新 +1 位作者 冯月萍 张东坡 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期339-346,共8页
基于非Markov链去噪扩散隐式模型(DDIM),提出一种粗糙集的去噪扩散概率方法,用粗糙集理论对采样的原序列等价划分,在原序列上构建子序列的上下近似集和粗糙度,当粗糙度最小时获取非Markov链去噪扩散隐式模型的有效子序列.利用去噪扩散... 基于非Markov链去噪扩散隐式模型(DDIM),提出一种粗糙集的去噪扩散概率方法,用粗糙集理论对采样的原序列等价划分,在原序列上构建子序列的上下近似集和粗糙度,当粗糙度最小时获取非Markov链去噪扩散隐式模型的有效子序列.利用去噪扩散概率模型(DDPM)和DDIM进行对比实验,实验结果表明,该方法获取的序列是有效子序列,且在该序列上的采样效率优于DDPM. 展开更多
关键词 粗糙集 去噪扩散概率模型 非Markov链去噪扩散概率模型 MARKOV链
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基于邻域粗糙集与深度信念网络的油浸式变压器故障诊断
10
作者 李水天 黄雪莜 +2 位作者 田伟 蒋晶 李钧涛 《河南工学院学报》 CAS 2024年第1期7-13,共7页
针对油浸式变压器的故障类型分类问题,提出一种基于邻域粗糙集与DBN的故障诊断模型。通过对变压器中故障气体进行无编码比值处理,得到了35种故障特征气体比值。利用相关性分析与领域粗糙集算法对所得气体比值进行特征选择,删去冗余以及... 针对油浸式变压器的故障类型分类问题,提出一种基于邻域粗糙集与DBN的故障诊断模型。通过对变压器中故障气体进行无编码比值处理,得到了35种故障特征气体比值。利用相关性分析与领域粗糙集算法对所得气体比值进行特征选择,删去冗余以及对故障类型没有贡献的特征气体比值。将所得的9种特征气体比值作为输入变量,构建DBN诊断模型,实现了油浸式变压器的故障诊断。DGA数据上的实验结果验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 油浸式变压器 邻域粗糙集 深度信念网络 故障诊断
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基于优化容许关系的集值粗糙集模型及属性约简
11
作者 李桂秋 《信息系统工程》 2024年第2期140-144,共5页
粗糙集理论是一种用于处理不确定性和模糊知识的数学工具,其基本思想是在保持系统分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的分类规则。集值信息系统使得粗糙集理论得到更广泛的应用。提出了具有协调性的优化容许关系,并讨论了基于... 粗糙集理论是一种用于处理不确定性和模糊知识的数学工具,其基本思想是在保持系统分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的分类规则。集值信息系统使得粗糙集理论得到更广泛的应用。提出了具有协调性的优化容许关系,并讨论了基于该关系的粗糙集模型,证明了相关性质。讨论了不确定性度量问题,提出了优化容许关系下集值信息系统基于粗糙熵的属性约简,并给出了属性约简算法。 展开更多
关键词 粗糙集 集值信息系统 优化容许关系 粗糙熵 属性约简
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基于改进邻域粗糙集和优化BPNN的火灾预测算法
12
作者 许诗卉 徐久成 +2 位作者 瞿康林 杨杰 周长顺 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期192-201,共10页
针对传统森林火灾检测算法精度低,以及大规模、多特征的火灾数据存在冗余信息等问题,该文提出了一种基于改进邻域粗糙集的优化反向传播神经网络(BPNN)火灾预测方法。首先,考虑到数据集具有高维特征空间和高度特征冗余等特点,设计出一种... 针对传统森林火灾检测算法精度低,以及大规模、多特征的火灾数据存在冗余信息等问题,该文提出了一种基于改进邻域粗糙集的优化反向传播神经网络(BPNN)火灾预测方法。首先,考虑到数据集具有高维特征空间和高度特征冗余等特点,设计出一种基于混沌反学习蝙蝠(BA)算法的邻域粗糙集特征选择算法,对火灾原始数据集进行特征寻优,得到约简属性子集;然后,构建BA算法优化的BPNN预测模型,将约简属性子集输入该模型中,得到火灾预测的结果;最后,通过平均分类准确度、F1值、精确度、曲线面积、召回率、平均误差率这6种评价指标,在UCI公开森林火灾数据集上分析和检验模型的分类性能。在2个数据集上的实验结果显示,基于混沌反学习策略的算法准确率为94.3%和52.7%,与邻域粗糙集结合后准确率达到98.1%和59.6%,证明了该文算法具备较高的检测精度。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 邻域粗糙集 蝙蝠算法 反向学习 混沌映射 森林火灾 机器学习 预测模型
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基于决策粗糙集模型的电网多源异构数据整合
13
作者 王尧 邵晶晶 宋云奎 《电子设计工程》 2024年第10期140-144,共5页
针对传统整合方法受干扰数据的影响,导致配电网多源异构数据整合时误差大,效率低等问题,提出基于决策粗糙集模型的电网多源异构数据整合方法。通过对电网数据属性、存储方式、读写方法等预处理,结合贝叶斯估计方法,剔除含有噪声不确定... 针对传统整合方法受干扰数据的影响,导致配电网多源异构数据整合时误差大,效率低等问题,提出基于决策粗糙集模型的电网多源异构数据整合方法。通过对电网数据属性、存储方式、读写方法等预处理,结合贝叶斯估计方法,剔除含有噪声不确定性数据;通过粗糙隶属函数甄别真值,构建决策粗糙集模型过滤数据,划分区域;按照贝叶斯决策过程,确定数据所在集合,过滤掉冗余数据,以防止误判;构建多源异构数据整合模型,利用人工神经网络的单层次分割算法,将结构化数据与非结构化数据融合,以此完成数据整合。实验结果表明,该方法获取的最佳数据整合点的标幺值为0.73,与实际整合点数据一致,可将全部数据整合到一起,表明所提方法具有良好整合效果。 展开更多
关键词 决策粗糙集 电网多源 异构数据 整合
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基于正域向量的决策粗糙集属性约简
14
作者 黄国顺 《佛山科学技术学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期14-19,共6页
在决策粗糙集模型中,现有划分层的正域都是通过集合求并所得,但基于该方法的保正域不变的属性约简与基于差别矩阵方法所得约简结果并不一致。提出了一种基于正域向量的决策粗糙集属性约简方法,该方法与基于差别矩阵的约简方法所得结果... 在决策粗糙集模型中,现有划分层的正域都是通过集合求并所得,但基于该方法的保正域不变的属性约简与基于差别矩阵方法所得约简结果并不一致。提出了一种基于正域向量的决策粗糙集属性约简方法,该方法与基于差别矩阵的约简方法所得结果是一致的。最后给出一个算例说明其一致性。 展开更多
关键词 决策粗糙集模型 正域向量 属性约简 差别矩阵
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基于粗糙集理论的数据情报侦查决策研究
15
作者 薛亚龙 刘梓泞 王质淳 《贵州警察学院学报》 2024年第2期86-95,共10页
鉴于在传统数据情报侦查决策中存在数据决策生命周期性短、运算挖掘实时性适应难、决策冗余性和离群性较多等突出问题,引入基于粗糙集理论的数据情报侦查决策研究范式。以粗糙集理论数据情报侦查决策的内涵与属性为研究逻辑起点,提出粗... 鉴于在传统数据情报侦查决策中存在数据决策生命周期性短、运算挖掘实时性适应难、决策冗余性和离群性较多等突出问题,引入基于粗糙集理论的数据情报侦查决策研究范式。以粗糙集理论数据情报侦查决策的内涵与属性为研究逻辑起点,提出粗糙集理论数据情报侦查决策的评价指标,构建粗糙集理论数据情报侦查决策的挖掘流程,探讨粗糙集理论数据情报侦查决策的应用方法。这不仅能够提升数据情报侦查决策关联规则的精确性,还能够强化数据情报侦查决策运算挖掘的鲁棒性和容错性,增强数据情报侦查决策运用的正向同配属性关系,从而实现粗糙集理论数据情报侦查决策的应然价值效果。 展开更多
关键词 粗糙集理论 数据犯罪情势 情报侦查决策
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容差粗糙集的结构化近似
16
作者 张海娣 万仁霞 +1 位作者 卢彦君 刘伟 《武夷学院学报》 2024年第3期1-5,共5页
将结构化技术用于容差粗糙集模型,提出结构化容差粗糙集模型,并借助φ算子对该模型进行刻画,研究其相关性质。由于结构化容差粗糙集的上、下近似是以容差类为元素的多重集,因而有效保地留对象间的结构信息。最后,对该模型的不精确性和... 将结构化技术用于容差粗糙集模型,提出结构化容差粗糙集模型,并借助φ算子对该模型进行刻画,研究其相关性质。由于结构化容差粗糙集的上、下近似是以容差类为元素的多重集,因而有效保地留对象间的结构信息。最后,对该模型的不精确性和不完备性的刻画进行讨论。 展开更多
关键词 结构化 容差 粗糙集 多重集 近似精度 粗糙度
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基于优势关系粗糙集的导弹保障器材运输决策模型
17
作者 单鑫 孙媛 王䶮 《舰船电子工程》 2024年第1期175-180,共6页
针对战时不确定条件下导弹保障器材运输路径优化问题,提出了区间序信息系统上的α-优势度优势关系和该优势关系下的扩展粗糙集模型,进而研究了该优势关系下区间序决策信息系统中的优势规则和区间序决策信息系统上的属性约简,在此基础上... 针对战时不确定条件下导弹保障器材运输路径优化问题,提出了区间序信息系统上的α-优势度优势关系和该优势关系下的扩展粗糙集模型,进而研究了该优势关系下区间序决策信息系统中的优势规则和区间序决策信息系统上的属性约简,在此基础上建立了战时导弹保障器材运输路径优化模型,最后算例给出了模型应用具体流程,通过分析验证了模型的有效性,结果可为战时不确定条件下导弹保障器材运输路径优化提供决策支持。 展开更多
关键词 优势度 优势关系 保障器材 区间序 粗糙集
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面向对象减少的局部相容粗糙集动态更新
18
作者 杜晓拴 张燕兰 《闽南师范大学学报（自然科学版）》 2024年第1期8-19,共12页
数据通常具有不完备和动态的特点.为解决不完备信息系统用静态算法更新近似集时间效率低的问题,首先介绍不完备信息系统中的局部粗糙集模型.然后,根据对象包含度的变化给出局部粗糙集动态更新的相关定理,并设计一种局部相容粗糙集的动... 数据通常具有不完备和动态的特点.为解决不完备信息系统用静态算法更新近似集时间效率低的问题,首先介绍不完备信息系统中的局部粗糙集模型.然后,根据对象包含度的变化给出局部粗糙集动态更新的相关定理,并设计一种局部相容粗糙集的动态更新算法.最后,利用UCI数据库中6组数据集进行仿真实验,验证所提动态更新算法的有效性与稳定性. 展开更多
关键词 不完备信息系统 局部粗糙集 包含度 动态更新
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基于粗糙集理论的坦克作战能力综合评价
19
作者 冷振宇 涂锦城 +1 位作者 邬建华 胡和明 《舰船电子对抗》 2024年第2期42-46,51,共6页
针对坦克作战能力难以精确量化评价的问题,提出了基于粗糙集理论的坦克作战能力综合评价方法。分析了实战中影响坦克作战能力的主要因素,构建了坦克作战能力评价指标体系。依据粗糙集理论中的属性重要度删减了冗余指标,确定了约简后各... 针对坦克作战能力难以精确量化评价的问题,提出了基于粗糙集理论的坦克作战能力综合评价方法。分析了实战中影响坦克作战能力的主要因素,构建了坦克作战能力评价指标体系。依据粗糙集理论中的属性重要度删减了冗余指标,确定了约简后各指标权重。最后采用线性加权法得出坦克作战能力数值。经过实例分析,通过该方法评价坦克作战能力较为客观合理,研究结果对坦克研究设计具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 坦克 作战能力评价 粗糙集理论 指标约简 属性重要度
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基于粗糙集和支持向量机的电力工程造价工作风险管理
20
作者 马超 魏劭则 马健 《电气技术与经济》 2024年第4期229-235,共7页
输变电工程建设是一项投资规模大、参与主体多、组织关系复杂、回收期长等特点决定了输变电工程造价受多方面因素影响,是关系国家经济发展和人民生活的基础性工程建设。近年来,我国输变电工程建设项目在面临诸多风险因素的同时,投资力... 输变电工程建设是一项投资规模大、参与主体多、组织关系复杂、回收期长等特点决定了输变电工程造价受多方面因素影响,是关系国家经济发展和人民生活的基础性工程建设。近年来,我国输变电工程建设项目在面临诸多风险因素的同时,投资力度不断加大,成本也随之大幅波动。因此,对国家经济发展起到至关重要的推动作用,对电网企业经济效益的提升起到了研究造价风险管理的作用。本文在对电网企业和输变电工程建设成本研究提出成本风险管理对策后,首先构建了输变电工程成本风险评估模型,以粗糙集和配套向量机为基础。 展开更多
关键词 输变电工程 造价风险评价模型 粗糙集 支持向量机
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