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多粒度决策粗糙集中的粒度约简方法被引量：9: 1; 作者桑妍丽钱宇华《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期199-205,共7页; 多粒度决策粗糙集模型是一种泛化的多粒度粗糙集模型,该模型结合决策粗糙集数据分析理论和多粒度思想,实现了在多个粒空间进行决策粗糙集理论的建模。在此基础上,利用贝叶斯决策理论具体分析了在多粒度粗糙集模型中乐观和悲观的融合策... 展开更多; 关键词多粒度决策粗糙集贝叶斯决策理论 α-下近似分布约简粒度约简近似分布质量; 在线阅读下载PDF 职称材料

集对优势关系下多粒度决策粗糙集的可变三支决策模型被引量：8: 2; 作者薛占熬张敏 +1 位作者赵丽平李永祥《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期157-166,共10页; 多粒度决策粗糙集是从多角度来处理不确定数据和风险决策问题的重要模型。针对不完备信息系统下的决策分析问题,在多粒度决策粗糙集中引入集对优势关系,对优势度进行了改进,使结果更加合理。然后对多粒度近似空间进行了拓展,提出了集对... 展开更多; 关键词多粒度决策粗糙集多粒度集对优势关系不完备信息系统三支决策; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于平均多粒度决策粗糙集和NNBC的滚动轴承故障诊断被引量：7: 3; 作者于军丁博何勇军《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第15期209-215,共7页; 采用求同排异思想的悲观多粒度粗糙集是一种规避风险的决策策略,其限制条件过于苛刻,导致约简后的征兆属性集维数过低,难于对滚动轴承的状态做出准确判断。为此,提出一种基于平均多粒度决策粗糙集和非朴素贝叶斯分类器(Non-Naive Bayesi... 展开更多; 关键词平均多粒度决策粗糙集属性约简非朴素贝叶斯分类器滚动轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

多粒度决策粗糙集模型研究被引量：13: 4; 作者钱进《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2018年第1期33-38,共6页; 多粒度决策粗糙集模型是从多角度和多层次进行问题求解的有效方法.乐观多粒度决策粗糙集模型主要对上下近似采用"求同存异"策略进行决策,而悲观多粒度决策粗糙集模型主要对上下近似采用"求同排异"策略进行决策.为... 展开更多; 关键词乐观策略悲观策略多粒度决策粗糙集三支决策; 在线阅读下载PDF 职称材料

监督机制多粒度决策粗糙集模型及应用被引量：1: 5; 作者骆公志梅焘《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第18期214-220,共7页; 为弥补多粒度决策粗糙集刻画不确定性知识能力的不足,鉴于监督学习能够考虑对象现有或预测的类别标签信息,在多粒度决策粗糙集中引入类内阈值和类间阈值的概念,提出了基于监督机制的多粒度决策粗糙集,给出模型的下、上近似,并对相关性... 展开更多; 关键词监督机制多粒度决策粗糙集概率粗糙集; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多粒度决策粗糙集中的粒度约简方法被引量：9: 1; 作者桑妍丽钱宇华; 机构山西大学计算机与信息技术学院计算机智能与中文信息处理教育部重点实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期199-205,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61672332) 山西省煤基重点科技攻关项目(MQ2014-09)资助; 文摘多粒度决策粗糙集模型是一种泛化的多粒度粗糙集模型,该模型结合决策粗糙集数据分析理论和多粒度思想,实现了在多个粒空间进行决策粗糙集理论的建模。在此基础上,利用贝叶斯决策理论具体分析了在多粒度粗糙集模型中乐观和悲观的融合策略下多个粒空间中的概率融合关系,推导出基于最大条件概率和最小条件概率的粗糙集近似表示,进而构建了乐观多粒度决策粗糙集模型和悲观多粒度决策粗糙集模型。在该模型中引入近似分布约简的概念,分析了多个粒空间中的粒度选择问题。基于多粒度近似分布质量定义了多粒度决策粗糙集的粒度重要度,并且基于此给出了悲观和乐观融合策略α-下近似分布约简的粒度约简算法。通过实例验证了该算法的有效性。; 关键词多粒度决策粗糙集贝叶斯决策理论 α-下近似分布约简粒度约简近似分布质量; Keywords Multigranulation decision-theoretic rough sets, Bayesian decision theory, α-lower approximate distributionreduction,Granular structure reduction,Approximate distribution quality; 分类号 TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名集对优势关系下多粒度决策粗糙集的可变三支决策模型被引量：8: 2; 作者薛占熬张敏赵丽平李永祥; 机构河南师范大学计算机与信息工程学院 “智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期157-166,共10页; 基金国家自然科学基金(61772176,61402153) 河南省科技攻关项目(182102210078,182102210362)。; 文摘多粒度决策粗糙集是从多角度来处理不确定数据和风险决策问题的重要模型。针对不完备信息系统下的决策分析问题,在多粒度决策粗糙集中引入集对优势关系,对优势度进行了改进,使结果更加合理。然后对多粒度近似空间进行了拓展,提出了集对优势关系下的乐观、悲观、均值、乐观-悲观和悲观-乐观5种多粒度决策粗糙集模型,并讨论了其相关性质以及模型之间的相互关系。结合三支决策理论,在不完备信息系统中用区间值表示损失函数,获得不同的阈值,建立了5个相应的可变三支决策模型,推导出决策规则。最后,通过公司员工评估的案例证明,所提模型在实际应用中灵活性更高,不会过于宽松或过于严格,使最终决策更为合理,从而为不完备信息系统下不确定性问题的决策分析提供了新方法。; 关键词多粒度决策粗糙集多粒度集对优势关系不完备信息系统三支决策; Keywords Multi-granulation decision rough sets Multi-granulation Set-pair dominance relation Incomplete information system Three-way decisions; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于平均多粒度决策粗糙集和NNBC的滚动轴承故障诊断被引量：7: 3; 作者于军丁博何勇军; 机构哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第15期209-215,共7页; 基金国家自然科学基金(61673142 51275136) 黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才项目(UNPYSCT-2016034); 文摘采用求同排异思想的悲观多粒度粗糙集是一种规避风险的决策策略,其限制条件过于苛刻,导致约简后的征兆属性集维数过低,难于对滚动轴承的状态做出准确判断。为此,提出一种基于平均多粒度决策粗糙集和非朴素贝叶斯分类器(Non-Naive Bayesian Classifier, NNBC)的滚动轴承故障诊断方法。该方法提取训练样本中滚动轴承的故障特征,用于构建平均多粒度决策粗糙集;采用基于平均多粒度决策粗糙集的属性约简算法,降低训练样本中征兆属性集的维数;根据约简后的训练样本构建NNBC,用于判断待诊样本中滚动轴承状态。实验结果表明该方法能够准确地判断滚动轴承的故障类型及故障程度。; 关键词平均多粒度决策粗糙集属性约简非朴素贝叶斯分类器滚动轴承故障诊断; Keywords mean multi-granularity decision rough set attribute reduction non-naive Bayesian classifier(NNBC) rolling bearing fault diagnosis; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多粒度决策粗糙集模型研究被引量：13: 4; 作者钱进; 机构江苏理工学院计算机工程学院江苏省大数据分析技术重点实验室; 出处《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2018年第1期33-38,共6页; 基金江苏省自然科学基金项目(BK20141152) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJCZH129) +1 种基金江苏省"青蓝工程"项目江苏省大数据分析技术重点实验室开放基金项目(KXK1402); 文摘多粒度决策粗糙集模型是从多角度和多层次进行问题求解的有效方法.乐观多粒度决策粗糙集模型主要对上下近似采用"求同存异"策略进行决策,而悲观多粒度决策粗糙集模型主要对上下近似采用"求同排异"策略进行决策.为了适用于更多的多粒度环境,对上下近似采用不同的策略进行决策,提出了乐观-悲观和悲观-乐观的多粒度决策粗糙集模型,探讨了这两种模型的正确性和合理性,剖析了不同多粒度决策粗糙集模型之间的关系,这将为多粒度决策提供了一个新的视角.; 关键词乐观策略悲观策略多粒度决策粗糙集三支决策; Keywords optimistic strategy pessimistic strategy multigranulation decision-theoretic rough set three-way decisions; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名监督机制多粒度决策粗糙集模型及应用被引量：1: 5; 作者骆公志梅焘; 机构南京邮电大学管理学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第18期214-220,共7页; 基金国家自然科学基金(No.71771126) 江苏省社会科学基金(No.17GLB013) 江苏省高校哲学社会科学优秀创新团队培育点项目(No.2017ZSTD022)。; 文摘为弥补多粒度决策粗糙集刻画不确定性知识能力的不足,鉴于监督学习能够考虑对象现有或预测的类别标签信息,在多粒度决策粗糙集中引入类内阈值和类间阈值的概念,提出了基于监督机制的多粒度决策粗糙集,给出模型的下、上近似,并对相关性质和结论进行证明。以工地项目建设的实例验证了模型的有效性与可靠性。实验结果表明,通过调整类内阈值和类间阈值,可进一步提高原模型的容错和分类能力。; 关键词监督机制多粒度决策粗糙集概率粗糙集; Keywords supervisory mechanism multi-granulation decision-theoretic rough set probability rough set; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	多粒度决策粗糙集中的粒度约简方法	桑妍丽钱宇华	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2017	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	集对优势关系下多粒度决策粗糙集的可变三支决策模型	薛占熬张敏赵丽平李永祥	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于平均多粒度决策粗糙集和NNBC的滚动轴承故障诊断	于军丁博何勇军	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	多粒度决策粗糙集模型研究	钱进	《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心	2018	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	监督机制多粒度决策粗糙集模型及应用	骆公志梅焘	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料