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针对标准贝叶斯网络模型在PDA图书馆选书分析的应用中表现出误差较大的问题,本文提出了一种基于加权粗糙集优化贝叶斯网络的PDA选书模型,首先采用粗糙集的方式,重构属性集合,用新的属性集合代替原来的属性集合,然后采用属性序描述方法,这样得到的约简后的条件属性将按照对决策属性影响逐渐减小的顺序依次排列,为了减小此缺陷的影响,采用加权的方式对基于粗糙集的贝叶斯模型进行改进。仿真试验结果表明,基于加权粗糙集优化贝叶斯网络的PDA选书系统功能完善,并且通过实际选书案例证明其选书精确性较高。 相似文献
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决策规则是信息系统中知识发现的重要课题,概率粗糙集模型则是重要方法之一。由于确定模型中的参数具有主观性,因此提出了一种结合模糊聚类和包含度决策对象的方法,并应用于网上购物的决策。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
云计算环境下,需要对云数据特征进行深度融合,提高对云数据的调度和决策能力。传统的云数据融合算法采用置信增益概率分配算法,当云数据出现多重特征时,融合深度不够,信息提取效果不好。提出一种基于贝叶斯粗糙集的云数据深度融合算法。引入了置信增益函数贝叶斯粗糙集,得到贝叶斯粗糙集云数据模型构建,在特征空间关系中进行特征合并,进行决策表决策属性分区处理,提高融合精度,依据信任函数最大化原则确定新对象的决策属性取值,实现云数据深度融合算法改进。仿真实验表明,采用该算法,能有效提高数据融合深度和精度,稳健性较好,可以明显的抑制噪声的影响,并提高20 d B左右的特征空间增益,算法在高维空间中仍体现出了较为明显的数据融合优势,该算法在云计算和云数据信息处理等领域具有较好应用前景。 相似文献
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针对现代电力信息通信系统在出现故障的时候就会导致故障信息不确定或者不完整,或者还会导致丢失关键信息,以此无法对故障诊断进行正确推断的问题,就研究了基于粗糙集和贝叶斯网络的电力信息通信系统快速诊断方法。首先,将断路器、保护作为诊断属性,将故障区域作为决策属性,对其中的故障情况实现决策表的创建,之后根据信息熵属性及可辨识矩阵的方法将最佳的属性约简组合进行提取,最后通过最佳方式实现贝叶斯网络模型的创建,实现节点概率的训练。使用VB语言对方法故障诊断软件进行编写,通过结果可以看出来,此种方法有效且正确,能够提高系统在丢失核属性时候的容错性,并且具有良好的实用价值。 相似文献
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基于粗糙集理论的工程项目投标报价风险分析方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对工程项目投标过程中的风险因素分析,基于粗糙集理论给出了投标报价风险分析的知识表达系统,并运用粗糙集理论和方法对投标报价风险决策表的属性和属性值进行约简,得出投标报价风险决策的最小决策表,使决策者对工程项目的投标报价风险决策能进行有效的分析,产生合理的决策方案,提高中标概率。 相似文献
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为了能从通讯的角度识别犯罪团伙,文章以深圳杯夏令营数学建模的数据作为研究数据,利用贝叶斯网络分类器和粗糙集模型两种方法对识别出的结果进行验证。研究结果表示：通过贝叶斯网络分类器识别出的结果和粗糙集获得结果是一致的。从而可以给公安部分侦破犯罪团伙提供参考,提高犯罪案件的侦破率。 相似文献
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提出了一种基于动态贝叶斯网络的研发项目风险概率评估模型,将时间序列理论与贝叶斯理论相结合,通过概率和有向无环图表达了不同时间片段之间风险因素状态变化的关系。同时发现在样本数据缺失的情况下,采用Leaky Noisy-or gate模型来计算节点的条件概率,这样可以得出更为客观的评估结果。通过与静态贝叶斯网络评估结果对比,动态贝叶斯评估模型提高了研发项目风险概率评估的准度,为风险控制提供了更为科学的依据。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2016,(8)
对信息融合技术的起源、发展过程和JDL模型的处理过程进行了介绍,论证了JDL模型运用到口岸风险态势评估中的优势,并运用粗糙集理论、贝叶斯估计等方法为如何进行态势评估制定了框架,以期为实践工作提供参考。 相似文献
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介绍了3个新型信息检索模型——信念网络模型、粗糙集理论检索模型和遗传算法检索模型。认为信念网络模型以概率推理为基础,推理结果说服力强,并采用图形化网络结构直观地表达变量的联合概率分布及其条件独立性,能大量节约概率推理计算;粗糙集理论检索模型通过不可分辨关系确定问题的近似域,对问题不确定性的描述和处理具有客观性;遗传算法检索模型模仿自然界中生物的遗传和进化机理,可以方便地应用遗传操作算子,具有独特的优越性。这3种检索模型由于理论独特、方法新颖和效果良好,已经得到了一定的应用,逐渐成为研究热点。 相似文献
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《科学学与科学技术管理》2017,(4)
产业关键技术识别是规划产业研发项目,推进产业技术创新的基础。针对目前产业关键技术识别过程中主要以定性方法为主,在动态环境下缺乏必要的鲁棒性以及过分依赖专家意见等问题,提出一种集成了SITRM和贝叶斯网络的产业关键技术定量化识别方法。在确定产业关键技术及其相关因素的逻辑关系基础上,通过构建SITRM的贝叶斯网络拓扑结构模型来表达ITRM中各随机变量的多态性及多状态节点间逻辑关系的不确定性;基于贝叶斯网络概率推理算法,提出了产业关键技术选择的分析及计算模型以及基于后验概率的进一步预测和分析方法。基于广东省LED产业芯片制备环节的案例分析对所提方法进行了验证。 相似文献
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在粗糙集的应用中发现,在某些情况下,决策系统的论域中某些对象属性无法得到确定的值,但可用一个区间或几个可能的值来描述其大概范围,传统的粗糙集理论无法解决这类问题,因此,粗糙集的应用受到了限制。本文提出了一种基于论域中对象之间贴近度的模型,在这个模型下,提出了新的规则提取算法,较好的解决属性值不确定的问题,扩大了粗糙集的应用范围。 相似文献
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依据粗糙集理论和最优最劣方法建立了BWM-RST产品属性组合决策模型,提出了一种主观和客观、单一属性和整体属性组合综合的产品属性重要度计算方法,为企业资源分配决策提供依据。基于粗糙集的规则提取可以确定每个产品属性值,帮助企业制定属性组合的最优策略。结合电子血压仪的实例说明了模型的应用过程。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
移动云计算成为一种新兴的数字信息处理技术,是移动通信数据信息处理的重要工具。在移动云计算中,对路由转发分簇簇间的波动离散数据进行量化处理是提高云计算并行数据分析效率的关键。传统方法采用时延估计方法进行量化处理,当用户信道分配出现时滞时,量化性能较差。提出一种基于贝叶斯粗糙集估计的移动云计算簇间波动离散数据均匀量化算法。构建移动云计算数据分簇模型和信道模型,进行波动离散数据采集,按照Logistic模式选择路径,得到移动云计算簇间波动离散数据均匀量化的最优概率密度,构建贝叶斯粗糙集均匀量化优化目标函数,实现算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效实现对移动云计算簇间波动离散数据的特征分类,对波动离散数据的量化效果较好,从而提高了云计算的并行计算效率。 相似文献
