提出一种基于直觉模糊三角模的直觉模糊粗糙集．首先，定义了直觉模糊集上的T模及其剩余蕴涵，研究了直觉模糊T模的剩余蕴涵的性质，并推导了通用计算表达式；然后，将模糊T粗糙集扩展成直觉模糊粗糙集，证明了模糊T粗糙集、粗糙模糊集和Pawlak粗糙集都是直觉模糊粗糙集的特殊情形；最后，证明了直觉模糊粗糙集的一些性质．
2022-03-29 17:04:06
281KB
1
提出一种基于粗糙集 CMAC神经网络的智能互补融合的诊断策略.该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的诊断规则.对初步的诊断规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立故障状态空间到诊断空间的精确映射.大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度.将该神经网络应用于的变压器故障诊断实例,结果表明,该神经网络具有分类逼近能力强,计算量小等优点.诊断正确率比普通神经网络的诊断正确率高.
2022-03-09 11:38:17
205KB
1
在决策表中，为了评价某条件属性的重要性，不但要考虑这个属性（单一属性）相对于决策属性的重要性，还要考虑该条件属性与其他条件属性构成的属性集的重要性．在属性集依赖度比单一属性依赖度更加可信的事实基础上，提出了一个基于可分辨矩阵的属性集依赖度计算方法．该方法能够较快地获得可分辨矩阵，并直接求出属性集的依赖度，从而大大降低了算法的时间复杂度．实例验证了该方法具有较好的有效性和较低的时间复杂度．
2022-03-06 22:13:27
7KB
1