信息粒相关论文
模糊IF-THEN规则模型因其可产生具有较好解释性的推理结果受到了广泛的关注。对于高维、复杂的问题，模糊IF-THEN规则模型却未充分利......
时间序列模型运用数据信息开展系统状态的预测与分析,在工业、经济和医疗等诸多领域取得了广泛的应用。随着建模数据规模和复杂程......
随着信息时代到来,面对纷繁复杂的数据信息如何进行准确的分类是学者们广泛关注的问题。传统的分类算法常常以数值为中心并追求分......
回归模型作为数据分析领域的一个重要研究方向,已被广泛应用于医疗、航空航天和工业生产等多个领域。随着研究对象的日益复杂,为更......
近年来,随着全球范围能源危机和环境污染的日益加重,以风电为代表的可再生能源和需求响应并网规模不断增大。随着风电装机容量和并......
随着数据密集型时代的到来,如何有效地利用数据并释放其衍生价值变得愈发重要而现实。聚类作为一种重要的数据分析方法,人们可以通......
信息粒和粒计算是近几年国际上发展较迅速的一个学科，它在许多方面都有其特别的理论意义和应用价值。 本文详细分析研究了粒计算......
本体作为人工智能研究领域的热点之一,目前已经得到较大的发展。它的提出减少了领域间概念的混乱,实现不同领域的概念共享、互操作......
时间序列的预测研究是数据分析领域的重要内容,通过整合事物随时间变化的数据信息,并对时间序列进行建模分析,可以探索事物的发展......
蛋白质磷酸化是一种广泛存在于真核生物中的翻译后修饰过程。它在能量代谢、信号传导途径、神经活动、细胞周期和凋亡等多种生物过......
时间序列是指将系统观测数值按发生的时间顺序排列而成的序列数据。时间序列研究可根据已有的历史数据,建立序列模型预测未来一段......
本研究分三部分给出了三种概念格的生成算法：第一部分在对象集内引入两个偏序关系≤和（）及一种新的交运算∩来建立改进的对象格，然后通......
本文主要研究粒计算在商空间上的运算机制,针对商空间合成比较抽象,难于应用实际的问题,引入伴随二元关系信息粒的并运算对商空间......
化学样本数据常为非平衡,用传统方法分析这些数据集时,对于需特别关注的少数类数据,识别能力往往较差。因此,提出建立基于粒计算的......
应用粒计算理论提出了一种新的基于特征的图像拼接算法。图像拼接技术的关键在于图像配准问题,采用的配准方法是首先建立图像的粒......
以领域信息系统为研究对象,探讨学习非分类关系的粒计算模型。通过信息函数的扩展,给出了领域信息系统的形式化描述;研究了领域信......
目前，产生式系统是开发农业专家系统中使用最多的知识表示方法，它设计简单，但在表示农作物生产系统的复杂性以及模糊性知识时却存在不......
熵理论是信息系统中不确定性研究的有效工具之一。首先给出了集值信息系统的拟序关系,在此基础上引入了粗糙熵,讨论了粗糙熵的最大......
当前大多数的聚类方法是针对单一属性类型的。要开发出能同时处理多种属性类型的聚类方法来适应当今大型的复杂数据库，这在现实应用......
基于模糊聚类、神经网络等常用测井岩性识别方法，提出应用信息粒（Information Granulation）技术建立测井数据到岩性知识的映射模型。......
首先,通过分析研究相容信息粒和相容粒度空间,提出了一种基于相容粒度空间的多层次规则产生方法;其次分析研究多层次图像特征并生......
粒度支持向量机（granular support vector machine，简称GsVM）可以有效提高支持向量机（support vector machine，简称SVM）的学习效率，但由于......
该文利用粒网络的概念讨论了信息粒化和划分(覆盖)解粒的关系。主要结论是：在粒网络中最小粒的集合形成论域的一个覆盖；分类的一致性......
将粗糙集理论、逻辑运算与粒度计算进行嫁接,得到了粒度逻辑运算下的粗糙集理论模型。对粒度逻辑运算下的粗糙集进行了形式化的定......
熵理论是信息系统中不确定性研究的有效工具之一。首先给出了集值信息系统的相容关系，在此基础上引入了粗糙熵。讨论了粗糙熵的最大......
本文介绍了信息粒及粒计算的概念,建立了粒与二进制数的对应关系.定义了粒计算与二进制数计算的相似性和互换性,因此用粒计算方法......
粒计算是一种对事物的处理方法和思想,它具有层次化的结构,已在许多领域中得到应用。对图像的处理是多媒体技术、信息处理技术应用......
粒度理论借鉴物理学的“粒子”概念,融合了计算科学、信息科学和认知科学,着眼于运用信息粒及粒度分析方法,从认知科学角度解析和......
针对具有分布式网络和复杂的拓扑结构的认知学习问题，本文提出一种动态的基于信息粒度和连通强度的自组织的认知优化学习系统。每个......
根据Rough集的思想提出了一种新的基于可达关系的Rough集模型，这种Rough集模型的思想是基于信息粒和可达关系的，比经典的Rough集更一......
非协调信息系统的知识挖掘是传统数据挖掘方法实践的难点和最重要的研究方向之一。本文在经典粗糙集理论的基础上进行粒计算结构的......
粒计算（granular computing,GrC）是知识表示和数据挖掘的一个重要方法,它模拟人类思考模式,以粒为基本计算单位,以建立大规模复杂数......
该文提出了一种粒-逻辑,简记为G -逻辑,并构造了这种逻辑的近似推理系统,定义了G -公式、G -子句和G -文字,提出了这种逻辑的G -归......
针对信息系统设计中粗粒度CBR所存在的不足，提出基于属性相似性度量的信息粒划分，以形成有效的信息粒知识进行存储．在已有需求模型和......
为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计......
信息粒度和信息粒间的连通性对知识系统的分布状态与控制调度有决定性作用，会直接影响学习绩效。本文分析了国内外对语言逻辑、信息......
研究近似概念以及由此而生成的近似本体不仅是必要，而且其重要性日益增加。基于粒计算理论，以信息表作为领域本体的语境，给出获取近似......
波动性是金融时间序列的本质特征之一,该特征对于人们从金融数据中获取有价值的信息至关重要。然而,由于金融时间序列具有高噪声和......
利用偏最小二乘法,按最大相关性提取出最强解释能力的信息,实现信息粒降维;通过欧氏距离聚类,获取不同层次的信息粒;根据需求选择......
针对具有多层次性和复杂性的认知问题提出一个动态可增殖的多层次自组织认知系统,每个层次具有形式上一致的知识表示方法,各层的自......
对粗信息粒与细信息粒的信息熵做了比较研究，并研究了粗信息粒和细信息粒对决策树产生的影响，得出以下结论：粗信息粒的信息熵不小于细......
针对不协调广义多尺度决策系统的知识获取问题，首先回顾广义多尺度信息系统中尺度组合的概念，给出在不同尺度组合下信息粒的表示及其......
由于时间序列预测能够为人们提供良好的决策支持,使其在众多领域得到广泛应用。为了能够对数据不完整和含糊的情况进行预测,模糊时......
在大数据挖掘过程中,海量数据之间存在着交错复杂的非单一关系,如何准确有效的对多关系数据进行聚类处理,是大数据分析领域亟待解......
不完备决策表的分析是智能信息处理领域的难点,基于粒度提出了一种对属性值缺失的不完备决策系统的规则挖掘方法。实例证明该方法......
信息粒广泛存在于现实世界中,是对现实的抽象。信息粒化旨在建立基于外部世界的有效的并以用户为中心的概念,同时简化人们对物理世......
