基于粗糙集特征选择的过拟合现象及应对策略

在粗糙集方法中,利用向前启发式算法进行特征选择,是一个逐步加入重要度最高的特征的过程,直至满足所给定的约束条件。但使用这一策略选择出来的特征子集有可能产生过拟合现象。鉴于此,设计了一种新的启发式算法,其主要思想是借助交叉验证的方法对特征的重要度进行计算,当过拟合出现时,则采用截断式机制终止算法。使用邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将启发式算法与所提算法进行对比分析,实验结果表明:所提算法能够有效地降低过拟合的程度;利用所提算法得到的特征子集能够带来更好的分类性能。     

粗糙条件熵算法在故障诊断中应用分析

给出了一种基于条件熵的算法,并应用于弹载电子设备故障诊断中。结果表明,诊断结果准确可靠,且弥补了差别矩阵算法和差别函数算法的不足。     

优势关系集值决策系统中变精度粗集模型

将变精度的思想引入优势值关系的集值决策系统中,构建了一种基于优势值关系的变精度集值决策系统粗糙集模型,并讨论了该模型的性质及阈值β的变化对模型的影响。新模型可以处理存在偏序关系的不确定或不完备信息系统,并具有一定的容错能力。另一方面,通过合理设置参数β可使新模型的分类效果更加符合实际情况以及人在数据处理过程中的直观感受。实例分析进一步验证了相关结论的正确性。     

基于S-PSO分类算法的故障诊断方法

将监控数据的已知状态作为先验类别标签,构造出新的有监督的粒子群优化(S-PSO)分类算法,并对设备进行故障诊断。为提高故障诊断的准确率,降低随机性对分类算法的影响,提出了新的基于动态邻域的自适应探测更新(ADU-DN)的干预更新策略来拓展粒子搜索整个解空间的能力,引导粒子自适应地跳出局部最优区域,确保获得全局最优解;同时设计出基于最小类内距离、最大类间距离和训练样本最大分类精度的适应度函数,使得输出的最优类别中心兼顾了这3个因素,增强了分类算法在故障诊断中的通用性和容错性,提高了测试样本的分类精度。S-PSO分类算法有效克服了聚类算法只考虑数据间相似性特征、不考虑数据蕴含的物理意义以及不能很好指导样本分类的缺陷。对GE90发动机孔探图像纹理特征分类进行了对比研究,研究数据表明:S-PSO分类算法表现出了较强的鲁棒性,在故障诊断中的分类精度高于支持向量机(SVM)和常用神经网络模型。     

基于粗糙集的作战飞机总体设计方案综合评估

针对作战飞机总体设计方案综合评估法权系数确定过于依靠专家主观判断和经验的不足,应用粗糙集理论对典型的第三代以上作战飞机机型的各种指标数据进行挖掘,利用信息熵概念求得各指标的属性重要度,从而确定各指标的权系数。应用实例表明,该方法是客观的,可行的和有效的。     

一种新约束容差关系的粗糙集模型

基于容差关系和先验概率容差关系的粗集模型是粗糙集理论的重要扩充,然而其却均有自己的局限性。结合上述两种模型的优点．提出了一种新约束容差关系,新约束容差关系的粗集模型是建立在对不完备信息系统属性值统计数据基础上的．可有效提高分类精度和同类对象问的相似程度。实例分析表明,新的模型更具有实用性和操作性。     

融合粗糙数据推理的离散麻雀搜索算法求解HFSP问题

针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(HFSP)设计了编码与解码方式;引入粗糙数据推理理论,通过数学证明解释了引入理论的可行性与合理性,为算法提供理论支撑,提高可解释性;利用上近似的性质扩大搜索空间,提高种群多样性,避免算法早熟,结合划分及粗糙数据推理提出3种策略,促进种群间信息共享,调节种群的开发能力与探索能力,降低算法陷入局部最优的概率;使用改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题,对3个小规模实例与10个Liao经典测试集进行仿真实验,验证了改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题的可行性,通过与遗传算法、差分进化算法等经典算法的对比实验,证明了所提算法的优越性与改进策略的有效性。     

客观多因素权重分配方法及其应用

综合模糊聚类技术和粗糙集理论中的信息熵原理,提出了一种多因素决策中确定各因素权重分配的新方法.利用模糊聚类分析对数据进行聚类,并提取最佳聚类;基于粗糙集中信息熵原理确定各因素的权重分配.算例结果表明:方法合理有效,具一定的可行性.     

基于全程滑模的有限时间滑模变结构控制

提出了一种适于多输入多输出(MIMO)非线性系统的全程滑模变结构控制.基于全程滑模控制,采用指数型快速终端滑模趋近律设计全程滑模控制器,并对控制率作平滑改进.方法消除了滑模控制的到达阶段,系统跟踪误差始终保持在滑模面上,并能在有限时间内趋近于原点的邻域内.一类三阶非线性系统仿真结果表明:该控制策略可行且有效.     

不规则小行星附着可达区生成方法

针对不规则小行星表面附着任务需求,提出了一种基于动态邻域搜索的可达区生成方法。首先,建立了可达区数学模型,并采用质心距映射函数对非定点附着的终端位置约束进行了处理。在此基础上,将可达区的优化问题转化为附着基准点计算、边界起始点计算和边界点搜索三个子问题。针对附着基准点与边界起始点,分别通过最小燃耗轨迹优化与极限燃耗轨迹优化求解;针对边界点,设计了导向式动态邻域搜索方法,将复杂的非定点着陆优化问题简化为定点着陆燃耗优化与边界插值。最后,以小行星433 Eros为对象,对所提出的可达区生成方法进行了仿真。结果表明,该方法能够生成不规则小行星表面的可达区,具有较高的搜索求解效率,并适用于不同的初始位置和燃耗条件。