张鑫
- 作品数：5 被引量：13H指数：2
- 供职机构：空军工程大学防空反导学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多粒度概率粗糙集及其在目标识别中的应用被引量：1
- 2016年
- 针对传统多粒度粗糙集模型在反映问题的不完全性与统计特性方面的局限性,提出了多粒度概率粗糙集模型。首先,将概率粗糙集模型的思想与粒计算中多粒度空间描述问题的思想相结合,给出具有一般性的多粒度概率粗糙集模型的定义。同时,以正域及负域不变的原则定义了乐观多粒度概率粗糙集模型的属性约简。然后,基于Bayes最小风险理论对多粒度概率粗糙集模型中的参数进行确定。最后,将乐观多粒度概率粗糙集模型应用于弹道导弹目标识别问题中。
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- 关键词：多粒度粗糙集目标识别
- 可变多重代价决策粗糙集模型被引量：1
- 2017年
- 通过分析乐观决策粗糙集和悲观决策粗糙集的不足之处,提出一种δ-可变多重代价矩阵的融合规则,进而建立一种可变多重代价决策粗糙集模型。引入非线性映射sigmoid函数,将可变域拓展到实数域范畴。研究了可变多重代价决策粗糙集、乐观决策粗糙集和悲观决策粗糙集的性质和关系,分析了它们之间的度量和代价关系。实例分析结果验证了该模型的可行性。
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- 双向S-优势粗集及其在意图识别中的应用被引量：4
- 2017年
- 针对传统的粗糙集模型不能有效处理具有动态特性的偏好信息系统这一缺陷,文中提出双向S-优势粗集模型。首先在双向S-粗集的基础上,引入优势关系,并将两者结合建立了基于优势关系的双向S-粗集模型。然后对该模型的性质以及该模型与优势粗糙集模型之间存在的关系进行了研究。最后通过在实例中对该模型的应用,表明该模型可成功应用于战场对敌意图识别问题。
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- 关键词：意图识别
- 双精度容差关系决策粗糙集及其属性约简
- 2017年
- 决策粗糙集理论是经典粗糙集理论结合贝叶斯理论拓展而来。为在不完备区间值信息系统下研究决策粗糙集理论,首先提出属性相似度的概念,并基于属性相似度定义了双精度容差关系。然后,基于双精度容差关系,结合贝叶斯最小风险决策原则建立不完备区间值信息系统下决策粗糙集模型。针对该模型,对不确定性度量进行修正并基于修正的不确定性度量对该模型的属性约简进行研究。最后提出属性约简算法并应用于目标识别实例。
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- 关键词：容差关系属性约简目标识别
- 基于不完备区间值信息系统的决策粗糙集被引量：7
- 2017年
- 在不完备区间值信息系统中,提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷,对属性相似度进行改进。在不完备区间值信息系统中,由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度高、分类精度低的问题,采用极大相容类代替等价类,结合贝叶斯最小风险决策原则,建立决策粗糙集模型。经证明,基于极大相容类建立粗糙集模型可有效提高分类精度。最后,基于正域分布不变的原则提出基于区分矩阵的属性约简算法并将该算法应用于实例。
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- 关键词：属性相似度区分矩阵
