论文研究基于粗糙集和人工免疫的模拟电路诊断方法 .pdf

将变精度粗糙集的思想引入相容粗糙集，提出了两种变精度相容粗糙集模型，在模型I中，目标概念的下近似和边界域的交集非空；在模型II中，目标概念的下近似和边界域的交集为空。研究了两种模型中上、下近似算子的基

讨论了粗糙集代数与FI代数的关系以及由粗糙集代数构造FI代数的方法。粗糙集本身具有格结构，证明了在适当选取蕴含算子之后，粗糙集代数就成为FI代数。

本文基于双论域粗糙集构造了定义在L模糊关系上的双论域L模糊粗糙集，并讨论了双论域L模糊粗糙集基本性质。

提出了基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理的思想，这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R0给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的α-三I约束算法。

单调性在经典粗糙集属性约简过程中发挥着重要的作用。然而，在一些扩展模型中该单调性质并不存在，如变精度粗糙集模型。针对该问题，提出了变精度粗糙集模型中下近似单调约简的定义，下近似单调约简算法打破了传统意

将直觉模糊粗糙集应用于多属性决策问题，提出了基于改进的直觉模糊粗糙集相似度的多属性决策方法。针对现有的直觉模糊粗糙集相似度忽略犹豫度而造成度量不精确的问题，提出了一种改进的直觉模糊粗糙集相似性度量方法

针对经典人工免疫网络aiNet及改进算法中存在的运算时间长、结构复杂等问题,提出了一种改进的核聚类近邻人工免疫网络算法KN-aiNet。算法在aiNet的改进算法——近邻aiNet结构的基础上,以抗体

粗糙集上的属性约简依据某种评价函数来删除冗余属性。针对传统的属性约简并未考虑到评价函数的多样性会对约简结果产生的影响,鉴于此,利用邻域粗糙集模型,分别以近似质量与邻域决策错误率作为评价函数。在6个UC

将粗糙集与图论相结合处理电力系统故障诊断, 提出了故障决策表图的新概念, 得到一种基于粗糙集和图 论的电力系统故障诊断方法, 并进一步提出了故障信息覆盖度和故障诊断规则分级的概念. 利用故障决策表图及

在公交查询系统中，出行者往往考虑到换乘次数、出行距离、乘车费用、线路类型等诸多因素。因此出行路径查询模型要考虑到多重目标。为此基于带权有向图定义了一个新的查询模型，该模型能够通过调整权值来满足多重查询