摘要：本文提出一种以实例推理为主、规则推理为辅的刀具智能选配方法,采用粗糙集理论对刀具选配实例库进行优化,对刀具选配历史方案进行约简,剔除冗余数据信息,提高检索刀具选配历史方案的效率,使用规则推理作为实例推理的补充,增强刀具智能选配的实用性。

摘要：贝叶斯粗糙集处理噪声数据能力强,分类肺部肿瘤CT图像结果准确,为图像去噪提供精准的图像分类结果。基于此,设计基于贝叶斯粗糙集的肺部肿瘤CT图像抗噪算法,基于贝叶斯粗糙集分类模型进行肺部CT图像分类,约简贝叶斯粗糙集属性和决策规则,基于决策规则预测肺部CT图像类别;对存在肿瘤的CT图像噪声小波系数构建拉普拉斯数学模型,基于贝叶斯最大后验概率估计小波系数概率密度,计算噪声方差和子代小波系数标准差,使去噪算法具备自适应性;基于小波系数的概率密度得到最大后验(maximum a posteriori,MAP)估计值,对该值做小波反变换,实现肺部肿瘤CT图像自适应去噪。结果表明,该算法去除肺部肿瘤CT图像噪声效果好,抗噪能力强,较好保留图像细节特征,视觉效果佳。

摘要：智能手机在大学生中的广泛普及,使越来越多的学生沉迷于手机的各种娱乐功能,因此患上手机依赖综合症,严重影响了学业.基于粗糙集理论,通过对大学生手机使用情况的现状调查分析,设计并实现知识获取和约简的方法,对影响学生手机使用的多个要素进行分析,获取学生手机依赖的决策规则.最后给出一种启发式属性约简算法,以获取简化的决策规则,为指导大学生合理使用手机提供可靠的借鉴依据.

摘要：针对支持向量机的文本分类器的空间维数过高而导致系统训练时间过长的问题,展开粗糙集进行降维处理的分析研究。阐述了分词、去停止词及词形还原的具体方法与原由;给出了基于向量空间的文本表示方法;给出了属性约简的具体步骤及文档索引的详细设计流程。并经实验验证了方法的有效性。