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根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期报警的需求,将多传感器数据融合技术应用在火灾报警系统中。在分析了信息融合系统的三级结构及火灾报警信息非结构特性的基础上,以感温、感烟和气体的火灾报警模拟量为输入,利用粗糙集和神经网络对多传感器信号进行融合,设计出一种快速、准确和有效的火灾探测系统,达到了提早报警和降低误报警频次的目的。 相似文献
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空中目标威胁评估是地面防空系统武器配置和资源管理的基础。针对威胁评估的实时性和人为主观性等问题,在综合粗糙集(RS)理论和逼近理想解排序法(TOPSIS)的基础上,建立了RS-TOPSIS空中目标威胁评估模型。通过RS理论对目标属性赋权,减少人为主观因素的影响与对先验信息的需求,进而结合TOPSIS分析贴近度并计算得到目标威胁程度。模型基于数据驱动,易于实现并具备良好的实时性。仿真结果表明该方法能有效评估目标威胁程度,为空中目标威胁程度的实时评估提供了一种新的工程决策方法。 相似文献
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多粒度是粒计算领域的重要研究方向之一,它在两个或多个不同的粒度下进行问题求解,已经成为解决复杂问题的一种新的范式。属性约简作为粗糙集理论的核心内容之一,已被成功地应用于粒计算、数据挖掘等领域。将多粒度思想应用于属性约简将是一个有意义的研究方向。为此,本文运用粒计算理论中的粒化思想进行属性粒化,构造多个属性粒;然后基于属性粒上的区分矩阵计算属性粒的重要度和属性粒中属性重要度;最后利用这两种重要度设计了一种多粒度属性约简算法。通过在不同的粒中挑选属性,该算法得到的约简结果更具有代表性和差异性。本文利用6个数据集对提出的多粒度属性约简算法的性能进行测试,实验结果表明了提出算法的有效性。 相似文献
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针对含有不完全偏好信息的多属性决策问题,提出了基于先验概率优势关系的粗糙决策分析模型.首先分析了扩展优势关系和限制扩展优势关系的不足,在此基础上提出先验概率优势关系的概念,并得到先验概率优势关系下的粗糙近似;然后通过对比分析,证明了新模型较上述两种优势关系模型可使分类结果更加符合实际情况和人在数据处理过程中的直观感受.最后,通过一个实例验证了新方法的可行性和有效性. 相似文献
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传统的C4.5分类决策树作为数据分类算法具有计算简单、准确率高的优势,由于飞机具有参数多和数据量大的因素,C4.5算法需要对连续属性值进行多次顺序扫描,分类时间效率较低。针对此问题,提出近似粗糙集和决策分辨力分类算法,利用粗糙集近似度来判断属性划分样本数据能力,并将其代入到决策分辨力算法中,以决策分辨力最大的属性作为分裂特征建立分类决策树。算法在保证分类决策准确率的同时,提高计算效率并减少过拟合问题的产生。通过对UCI(University of California, Irvine)数据集上多组数据样本的对比实验分析,验证了本文提出PSRP(rough set and resolving power)的算法在保证相同准确率的情况下,平均计算时间效率提升约10%,可靠性提升2%。 相似文献
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光纤智能结构的传感网络敏感区域探测 总被引:2,自引:0,他引:2
实用的传感网络控制决策以及相应的控制系统保证了智能结构的使用可靠性,而传感网络敏感区域的确定影响到传感网络信号的有效性和传感网络覆盖位置的正确性.本文利用了与光纤智能结构匹配性较好的粗糙集理论粒度计算方法,对光纤智能结构的传感器网络敏感区域进行探测.在研究了机翼盒段光纤智能夹层传感网络后,得出了敏感区域分布和传感网络的覆盖位置,经过分析认为,此法可对光纤智能结构传感网络敏感区域进行探测并可以简省传感网络信号. 相似文献
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