基于Rough集的规则抽取技术 被引量：2

1

作者 何田中 程从从 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2007年第1期91-93,102,共4页

数据分类是数据挖掘的一个重要功能,神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具,尤其是运用在数据分类中.但是,神经网络对用户来说是一个黑箱,所获得的知识隐含在神经网络的连接权中而难以理解.针对这种情况,... 数据分类是数据挖掘的一个重要功能,神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具,尤其是运用在数据分类中.但是,神经网络对用户来说是一个黑箱,所获得的知识隐含在神经网络的连接权中而难以理解.针对这种情况,建立了一个基于神经网络的数据分类系统模型,通过数据处理、网络训练、规则抽取等几个阶段,达到将获得的知识清晰化的目的.在系统中,首先对连续性数据作规一化和对语义性数据进行编码;然后经过网络训练而获取知识;规则抽取采用功能性方法:即把神经网络视为黑盒,随机产生输入得到相应的输出组成实例,然后采用Rough集的方法进行约简得出规则. 展开更多

关键词 数据挖掘 神经网络 规则提取 rough集

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基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统

2

作者 朱磊 凌嘉敏 《电子设计工程》 2024年第7期97-100,105,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 邻域粗集 神经网络 大数据特征 粒化处理 调制识别器 多标合并

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基于不平衡图像的河湖水质监测研究

3

作者 磨首屹 徐绪堪 王晓娇 《信息技术》 2024年第5期46-51,共6页

水质监测对于河湖生态建设有着重要意义,但传统河湖水质监测方法存在监测难度大、监测成本高等问题。为了使水质监测更为智能、方便,文中基于具有不平衡特点的河湖图像,通过代价敏感交叉熵函数方法改进了VGG16卷积神经网络分析河湖图像... 水质监测对于河湖生态建设有着重要意义,但传统河湖水质监测方法存在监测难度大、监测成本高等问题。为了使水质监测更为智能、方便,文中基于具有不平衡特点的河湖图像,通过代价敏感交叉熵函数方法改进了VGG16卷积神经网络分析河湖图像进行水质监测,并与随机欠采样、图像增强等不平衡数据处理方法进行对比。经过大量实验后,结果显示文中将VGG16卷积神经网络与代价交叉熵函数结合方法的准确率、精准率、召回率与F1值均高于其他方法,分别可以达到0.91、0.92、0.91、0.92,证明该方法可以有效地对河湖不平衡图像进行水质分类。 展开更多

关键词 水质监测 不平衡数据集 代价敏感 卷积神经网络 VGG16

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粗糙集-神经网络故障诊断方法研究 被引量：23

4

作者 郝丽娜 王伟 +1 位作者 吴光宇 王宛山 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期252-255,共4页

从人工神经网络故障诊断模型的特点出发 ,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题 ,包括进行训练样本质量研究 ,定义相关概念 ,给出故障特征提取算法等 ,提出了粗糙集 神经网络智能混合系统模型 ,分析了该模型的实现步骤 ,结合具体... 从人工神经网络故障诊断模型的特点出发 ,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题 ,包括进行训练样本质量研究 ,定义相关概念 ,给出故障特征提取算法等 ,提出了粗糙集 神经网络智能混合系统模型 ,分析了该模型的实现步骤 ,结合具体实例验证了上述理论的正确性·利用SAS软件进行了数值仿真·结果表明 ,提出的理论较好地解决了神经网络结构、训练样本的大小、样本质量等对人工神经网络的精度及泛化能力有直接影响的问题 ,减少了训练所需的计算量和时间 ,提高了模型的正确率· 展开更多

关键词 粗糙集 人工神经网络 故障诊断 训练样本质量 智能混合系统

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机载C3I系统试飞数据质量评估方法 被引量：5

5

作者 张西川 杨丽娜 +1 位作者 袁大天 孟超 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2009年第6期7-10,共4页

针对机载C3I系统的试飞中数据质量评估指标多、数据量大等问题,建立了数据质量评估模型,并阐述了该模型的构造方法,将数据中复杂的指标体系进行了量化处理。将粗糙集和神经网络相结合,提出了一种试飞数据综合质量的计算方法。实现了对... 针对机载C3I系统的试飞中数据质量评估指标多、数据量大等问题,建立了数据质量评估模型,并阐述了该模型的构造方法,将数据中复杂的指标体系进行了量化处理。将粗糙集和神经网络相结合,提出了一种试飞数据综合质量的计算方法。实现了对数据的实时监控。该模型简捷、准确、工程应用效果好。 展开更多

关键词 数据质量评估 粗糙集 神经网络

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基于Logistic增长神经网络模型的软件测试方法 被引量：7

6

作者 魏霖静 宁璐璐 +2 位作者 练智超 王联国 侯振兴 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期646-651,共6页

软件可靠性评估性能直接影响软件测试的工作量,本文针对软件测试工作中的故障检测和校正处理问题,提出一种基于Logistic增长神经网络的软件测试方法。该方法考虑到软件工程的多样性,利用Logistic增长曲线构建神经网络模型完成故障检测,... 软件可靠性评估性能直接影响软件测试的工作量,本文针对软件测试工作中的故障检测和校正处理问题,提出一种基于Logistic增长神经网络的软件测试方法。该方法考虑到软件工程的多样性,利用Logistic增长曲线构建神经网络模型完成故障检测,并结合指数分布校正时间完成故障校正过程。通过两组真实失效数据集(Ohba与Wood)的试验,将所提方法与现有的软件可靠性增长模型(software reliability growth model,SRGM)进行了比较。结果显示Logistic增长神经网络模型的模型拟合效果最优,表现出了更好的软件可靠性评估性能及模型适应性。 展开更多

关键词 软件测试 可靠性评估 神经网络 软件可靠性增长模型 Logistic曲线 Wood数据集 Ohba数据集 故障检测

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基于数据挖掘技术的负荷预测模型 被引量：8

7

作者 李秋丹 迟忠先 王大公 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期845-848,共4页

为有效选取预测变量和训练模式、提高预测精度,提出了一个基于数据挖掘技术的负荷预测模型.该模型首先利用粗集理论和遗传算法选取与负荷相关的预测变量,再选取与预测日相似的训练模式,最后用神经网络对负荷进行预测.实际运行结果表明... 为有效选取预测变量和训练模式、提高预测精度,提出了一个基于数据挖掘技术的负荷预测模型.该模型首先利用粗集理论和遗传算法选取与负荷相关的预测变量,再选取与预测日相似的训练模式,最后用神经网络对负荷进行预测.实际运行结果表明将该模型应用于电力系统负荷预测是可行的,其与传统的神经网络预测模型相比具有更高的预测精度. 展开更多

关键词 数据挖掘 负荷预测模型 粗集 遗传算法 人工神经网络 电力系统 机组调度

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数据挖掘研究现状及发展趋势 被引量：49

8

作者 王惠中 彭安群 《工矿自动化》 2011年第2期29-32,共4页

从数据挖掘的定义出发,介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点;详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点,指出了数据挖掘的发展趋势。

关键词 数据挖掘 挖掘算法 神经网络 决策树 粗糙集 模糊集 研究现状 发展趋势

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基于粗糙集和神经网络的无人机侦察效能评估 被引量：7

9

作者 何媛 甘旭升 +1 位作者 涂从良 孟祥伟 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第3期20-25,共6页

针对无人机在多条件下的侦察效能评估问题,提出一种基于粗糙集和神经网络的无人机侦察效能评估方法。在该方法中,寻找影响因素构建无人机侦察效能评估指标体系;结合粗糙集理论去除当中的冗余因素;并在处理因素基础上利用遗传优化的BP神... 针对无人机在多条件下的侦察效能评估问题,提出一种基于粗糙集和神经网络的无人机侦察效能评估方法。在该方法中,寻找影响因素构建无人机侦察效能评估指标体系;结合粗糙集理论去除当中的冗余因素;并在处理因素基础上利用遗传优化的BP神经网络构建无人机侦察效能的评估模型,以提高预测精度。仿真结果表明:该模型不仅能够克服传统BP神经网络容错性差,收敛速度慢的缺点,而且可以较好地完成无人机侦察效能评估。 展开更多

关键词 无人机 效能评估 粗糙集 BP神经网络

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基于多源信息融合的矿岩可爆性评价及应用 被引量：6

10

作者 蒋复量 李向阳 +2 位作者 钟永明 李国辉 盛宇 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期26-30,共5页

在数据挖掘的基础上,采用粗糙集对矿岩可爆性数据进行了数据级融合,除去冗余属性,然后采用BP神经网络进行特征级融合,从而建立基于多源信息融合的矿岩可爆性评价模型。对原始数据进行了离散归一化处理,应用粗糙集对决定矿岩可爆性指数的... 在数据挖掘的基础上,采用粗糙集对矿岩可爆性数据进行了数据级融合,除去冗余属性,然后采用BP神经网络进行特征级融合,从而建立基于多源信息融合的矿岩可爆性评价模型。对原始数据进行了离散归一化处理,应用粗糙集对决定矿岩可爆性指数的6个因素进行了属性约简,剔除了平均合格率,而保留了漏斗体积、大块率、小块率、岩体声波速度和波阻抗等5个因素,并对约简的准确性进行了验证。分别建立了矿岩可爆性评价的BP神经网络模型和粗糙集-BP神经网络模型,前者对矿岩可爆性指数的预测值与实际值的平均偏差为8.33%,而后者为6.75%。利用建立的粗糙集-BP神经网络模型预测某矿山井下采场的矿岩可爆性指数为78.43,计算出采场的炸药单耗为0.65 kg/m3,而现场试验值为0.67 kg/m3,进一步验证了该模型的正确性。 展开更多

关键词 矿岩可爆性 多源信息融合 粗糙集-BP神经网络 可爆性指数 炸药单耗

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粗糙集和神经网络相融合的钻井安全评价模型 被引量：4

11

作者 李建 李珂 王兵 《西南石油大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期120-128,共9页

针对动态性、随机性和不确定性较强的钻井作业现场,开展了安全评价的研究。提出了一种基于粗糙集和BP神经网络对作业现场进行安全评价的方法。首先以粗糙集为基础来构建BP神经网络的前置系统,对采集到的样本数据进行属性约简。其次,根... 针对动态性、随机性和不确定性较强的钻井作业现场,开展了安全评价的研究。提出了一种基于粗糙集和BP神经网络对作业现场进行安全评价的方法。首先以粗糙集为基础来构建BP神经网络的前置系统,对采集到的样本数据进行属性约简。其次,根据约简结果以及作业当天的事故情况完成了BP神经网络输入层和输出层的设计,并根据输入层和输出层神经元的个数通过试凑法确定网络隐含层的神经元数量范围,并采用训练样本对不同神经元个数所对应的网络模型进行训练,选择网络误差最低的网络作为所构建的网络模型。最后,选取16 d的测试样本对网络进行验证,将网络的输出同作业现场的实际结果进行比较,有14 d的网络结果与实际结果相符,测试准确率达到了87.5%。 展开更多

关键词 安全评价 粗糙集 BP神经网络 属性约简 钻井作业

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粗糙集-BP神经网络组合方法及其应用 被引量：10

12

作者 姜安龙 戚玉亮 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期3189-3194,共6页

将神经网络与数据挖掘的知识相结合,提出粗糙集-BP神经网络组合方法,并将其应用于围岩稳定性判别。首先,基于山东兖州矿区煤巷信息数据库,建立回采巷道围岩稳定性知识表达系统,对数据进行离散化处理;其次,针对传统BP神经网络收敛速度慢... 将神经网络与数据挖掘的知识相结合,提出粗糙集-BP神经网络组合方法,并将其应用于围岩稳定性判别。首先,基于山东兖州矿区煤巷信息数据库,建立回采巷道围岩稳定性知识表达系统,对数据进行离散化处理;其次,针对传统BP神经网络收敛速度慢、容错性差、结果不唯一的缺点,采用MATLAB软件开发的粗糙集数据分析程序,对生成的决策表进行挖掘分析,通过挖掘的决策知识引导训练样本的选取和神经网络的建立;最后,在煤巷围岩稳定性判别中予以应用。研究结果表明:BP神经网络克服了传统BP神经网络的缺点,具有容错性好、训练速度快、全局逼近性好、精度高等优点,此方法能较好地用于解决巷道围岩稳定性判别问题。 展开更多

关键词 粗糙集 BP神经网络 数据挖掘 MATLAB软件 围岩稳定性判别

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正则化训练的神经网络与粗集理论相结合的股票时间序列数据挖掘技术 被引量：5

13

作者 王晓晔 王正欧 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期625-631,共7页

论文提出将正则化神经网络与粗集理论相结合应用于股票时间序列数据库的数据挖掘.首先对时间序列数据库进行预处理,除去高频干扰信号,然后将股票时间序列数据按照收盘价的变化趋势分割成一系列静态模式,每种模式代表股票价格的一种行为... 论文提出将正则化神经网络与粗集理论相结合应用于股票时间序列数据库的数据挖掘.首先对时间序列数据库进行预处理,除去高频干扰信号,然后将股票时间序列数据按照收盘价的变化趋势分割成一系列静态模式,每种模式代表股票价格的一种行为趋势(上涨或下跌),把决定各种模式的相关属性组成一系列信息,形成一个适用于粗集方法的信息表.然后使用正则神经网络对信息表进行学习,用粗集理论从正则神经网络所存储的知识中抽取规则,得到的规则可以用于预测时间序列在未来的行为。该方法融合了正则神经网络优良的泛化性能和粗集理论的规则生成能力,实验表明,该方法预测效果比较准确。 展开更多

关键词 正则化训练 神经网络 粗集理论 数据挖掘 股票时间序列

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基于粗糙集和神经网络的数据融合方法研究 被引量：4

14

作者 高巍 迟宇 +1 位作者 赵海 史率 《现代电子技术》 2009年第8期72-75,共4页

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究基于粗糙集理论和神经网络相结合的数据融合方法。由于粗糙集理论能够有效地简化知识,降低特征的维数,将粗糙集理论和神经网络结合起来,利用基于信道容量的知识相对约简算法对输入信息进行简化... 在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究基于粗糙集理论和神经网络相结合的数据融合方法。由于粗糙集理论能够有效地简化知识,降低特征的维数,将粗糙集理论和神经网络结合起来,利用基于信道容量的知识相对约简算法对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了神经网络的规模,提高网络的收敛性和融合系统的识别率,达到提高整个融合系统效率的目的。将改进后的融合系统与传统的神经网络融合的效率进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 粗糙集 神经网络 BP算法 数据融合

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基于数据挖掘的煤矿安全信息管理模型的研究 被引量：7

15

作者 赵文涛 杨静 《工矿自动化》 2009年第7期36-39,共4页

基于对数据挖掘技术、粗糙集理论、模糊逻辑与神经网络算法的分析,文章提出了一种基于数据挖掘的煤矿安全信息管理模型的设计方案。该模型应用Web服务器注册技术和XML数据合成技术形成终端数据库,采用数据挖掘技术中的粗糙集理论和模糊... 基于对数据挖掘技术、粗糙集理论、模糊逻辑与神经网络算法的分析,文章提出了一种基于数据挖掘的煤矿安全信息管理模型的设计方案。该模型应用Web服务器注册技术和XML数据合成技术形成终端数据库,采用数据挖掘技术中的粗糙集理论和模糊逻辑与神经网络算法形成终端数据仓库,并对终端数据仓库进行统一分析、管理和维护,有效地提高了煤矿安全信息管理的效率。 展开更多

关键词 煤矿 安全信息管理 数据挖掘 数据仓库 粗糙集 模糊逻辑 神经网络

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基于数据融合的某型装备品质状态评估 被引量：6

16

作者 安进 徐廷学 +1 位作者 李志强 朱桂芳 《兵器装备工程学报》 CAS 2017年第6期13-18,共6页

基于品质状态评估的背景,在分析某型装备品质状态影响因素的基础上,从通用性能信息、测试信息、环境信息和装备履历信息出发,分别运用BP神经网络、ER算法、物元理论和灰色聚类法进行分析评估;最终进行各类信息的数据融合,从而掌握装备... 基于品质状态评估的背景,在分析某型装备品质状态影响因素的基础上,从通用性能信息、测试信息、环境信息和装备履历信息出发,分别运用BP神经网络、ER算法、物元理论和灰色聚类法进行分析评估;最终进行各类信息的数据融合,从而掌握装备的品质状态,为装备品质管理与维修决策提供支持。 展开更多

关键词 品质状态评估 数据融合 BP神经网络 ER算法 灰色聚类法 物元分析

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雷达器材供应保障协同管理绩效评价研究 被引量：3

17

作者 许绍杰 谭贤四 张衡 《雷达科学与技术》 2011年第4期304-307,310,共5页

将协同管理理论引入雷达器材供应保障,从协同管理目标的三个关键因素(资源、输出及柔性)出发,结合雷达器材供应保障特点,建立了雷达器材供应保障协同管理绩效评价指标体系。针对传统绩效评价方法的不足,建立基于粗糙集和BP神经网络的评... 将协同管理理论引入雷达器材供应保障,从协同管理目标的三个关键因素(资源、输出及柔性)出发,结合雷达器材供应保障特点,建立了雷达器材供应保障协同管理绩效评价指标体系。针对传统绩效评价方法的不足,建立基于粗糙集和BP神经网络的评价模型,该模型可以较好地解决评价结果和评价因素之间复杂的非线性关系。另外,该模型运用粗糙集理论简化了神经网络结构,缩短训练时间,提高评价精度。并通过实例分析和仿真,结果表明该模型合理、有效、可行。 展开更多

关键词 协同管理 绩效评价 粗糙集 神经网络

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基于粗糙集-神经网络的组网雷达作战效能评估 被引量：5

18

作者 卞泓斐 杨根源 于磊 《四川兵工学报》 CAS 2015年第6期87-92,共6页

建立了组网雷达作战效能评价的指标体系,提出了一种基于粗糙集-神经网络的组网雷达作战效能评价方法,运用粗糙集理论对训练样本进行属性约简,对约简后的属性运用BP神经网络进行训练,该方法能够有效地降低神经网络的复杂度,减少网络训练... 建立了组网雷达作战效能评价的指标体系,提出了一种基于粗糙集-神经网络的组网雷达作战效能评价方法,运用粗糙集理论对训练样本进行属性约简,对约简后的属性运用BP神经网络进行训练,该方法能够有效地降低神经网络的复杂度,减少网络训练时间。 展开更多

关键词 粗糙集 神经网络 组网雷达 效能评估

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基于数据挖掘方法的多传感器数据融合系统 被引量：1

19

作者 王璿 高社生 赵霞 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2005年第S8期635-638,共4页

提出了基于数据挖掘技术的多传感器数据融合方法,根据该方法运用粗糙集——模糊神经网络建立了融合系统模型,给出了系统的原理图,并对系统各部分所用算法进行了研究。最后介绍了该模型的特点,即有较强的通用性,并举例予以说明。

关键词 数据挖掘 数据融合 粗糙集 模糊神经网络 模糊聚类 曲线拟合

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基于邻域属性重要度的齿轮箱故障特征优选方法 被引量：4

20

作者 古莹奎 孔军廷 朱繁泷 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第S2期560-567,共8页

为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断效率,提出了基于邻域属性重要度的齿轮箱故障特征优选方法,并结合支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率和时间进行对比分析。以齿轮箱中不同裂纹齿轮为对象,选取能够表征齿轮箱故障状态的时... 为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断效率,提出了基于邻域属性重要度的齿轮箱故障特征优选方法,并结合支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率和时间进行对比分析。以齿轮箱中不同裂纹齿轮为对象,选取能够表征齿轮箱故障状态的时域、频域和基于希尔伯特变换的36个特征。构造基于邻域模型的前向贪心数值属性约简算法进行特征优选,提取属性重要度较大的9个特征组成最优特征子集,数据压缩量达到75%,并输入支持向量机分类器中进行分类识别,用BP神经网络分类器进行结果的比较分析。结果表明,采用基于邻域属性重要度的齿轮箱故障特征优选方法,既可以在降低特征维数的情况下有效地表征齿轮箱的运行状态,又可以提高诊断的精确度和诊断效率。 展开更多

关键词 齿轮箱 特征选择 邻域决策系统 重要度 支持向量机 BP神经网络

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