介绍了软计算主要成员的发展历史, 讨论了软计算的特点与分类, 分析了软计算理论研究与实际应用。
对软计算的发展趋势进行了展望, 并提出下一步的研究方向。
2024-04-11 14:47:50
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为快速响应客户需求和提高产品定制效率,通过分析产品设计过程的特点,结合粗糙集理论和神经网络方法各自的优势,提出一种融合粗糙集和神经网络的产品敏捷定制设计新方法,将粗糙集和神经网络方法有机集成应用于产品设计过程。该方法中,运用粗糙集对设计要求进行约简,提炼有效的决策条件;在此基础上,采用神经网络方法构建不同设计阶段的设计要求与其对应的产品结构间的网络模型,快速确定产品结构形式。并将该方法成功应用于某卷板机的总体方案定制设计过程。这种方法为实现产品敏捷定制开发提供了一种新的解决思路和技术手段。
2024-02-24 23:56:25
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基于粗糙集神经网络的数据挖掘在门业制造车间质量控制中的应用，陈振，刘颖，本文在对门业制造车间质量控制的特点进行分析的基础上提出了一个基于粗糙集BP神经网络的质量预测模型。用粗糙集的属性约简对输入�
2024-02-24 23:54:10
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为获取连续属性值数据集的最小属性子集，提出了一种两步约简方法．该方法以模糊粗糙集模型为基础，将描述条件属性和决策属性依赖关系的模糊依赖度概念进行了扩展，使其能对条件属性之间的依赖关系进行度量，利用属性与类别之间的依赖度选出候选属性集，然后根据单个属性与类别和属性之间的依赖度对候选属性集进行约简．仿真结果表明，该方法在有效降低属性维数的同时一定程度上保证了分类正确率．
2023-04-05 21:13:13
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提出一种连续属性值域划分的离散化新方法，该方法定义一个新的离散化函数，依据类与属性之间的相互依赖关系选择最优的离散区间列表；此外，采用变精度粗糙集理论合理地控制数据离散化产生的信息丢失，减少分类错误。仿真结果和统计分析表明，提出的方法有较好的C5.0决策树分类能力。
2023-04-05 17:10:55
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利用粗糙集中属性约简的思想来确定各属性的重要程度，对属性依赖度进行计算，构造出属性间相对依赖的客观判断矩阵。在此基础上将客观矩阵和利用层次分析法确定的主观矩阵相结合，提出了一种组合矩阵，通过计算组合矩阵的权重来进行决策。实例表明该方法是切实可行、有效的，能提高决策精度。
2023-03-14 16:00:47
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