摘要：MyRS是以Java实现的跨平台粗糙集工具系统,实现了粗糙集中经典的算法,改进实现了几种新的算法.首先对粗糙集基本概念和理论做简单介绍,然后说明该软件总体设计和系统功能,并提出该软件进一步需要扩展的功能.

摘要：针对生产中一些控制过程主要依靠有经验的操作工来完成，在实现其自动控制时，操作工的经验知识难以表达，提出以半模糊语义区间来表示经验知识，用ＩＤ３方法提取规则，用模式识别的方法对工况进行定性分类，用神经网络定量输出控制值．对加热炉的经验知识进行了提取，并设计出控制器，试验结果表明，本方法将模糊知识表达与神经网络相结合，具有很好的鲁棒性，并有自学习功能，使控制达到了预期的效果．

摘要：通过设计规则提取系统对新疆大学多语种信息技术自治区重点实验室维吾尔语词性标注语料库(XJU UPOS Corpus)上随机提取的2000条句子进行规则的提取,形成规则库,此工作为后期维吾尔语句法分析器的设计及维吾尔句法树库的建立奠定基础。

摘要：针对制造业产品设计的个性化需求,将粗糙集理论应用于产品设计知识的属性约简和分类规则生成,发现产品或零部件间潜在的特征知识模式,从而为设计人员所能够提供的模糊对象进行分类或提供设计知识.

摘要：采用粗糙集理论,对一级学科整体水平评估结果进行评价,发现评估指标体系设计不合理,导致学科评估的导向性功能不足,需要对评估指标体系进行修改。

摘要：利用基于粗糙集的知识约简和决策规则提取算法,将柴油机故障信息值进行约简,求出其决策规则,完成柴油机的故障信息条件属性值约简和决策规则提取程序设计。采用正向推理及相关控制策略实现推理机,完成故障诊断系统的诊断推理操作。基于粗糙集的属性约简和决策规则提取十分有效,大大减少了推理的时间,提高了系统的工作效率。

摘要：瞬时胎心率是监测胎儿健康状态的一种重要方式。当前,监控胎儿心率是重要而复杂的任务,正确的自动化分类和规则提取是非常必要的。医疗诊断自动化系统,不仅加强医疗保健,同时也可以降低成本。设计了一个有效挖掘规则,并根据给定的参数来预测胎儿的风险水平。采用C4.5、Classification and Regression Tree(CART)、随机森林分类器来进行系统比较。该系统的性能评价由分类精度、产生规则数量构成。实验结果表明,基于随机森林分类器的系统具有高精度(99.4%)的预测胎儿健康状态的潜力,同时,产生的规则数量精简且可供于医生决策。

摘要：神经网络和统计分析所构建的分类器均为复杂算式,难以体现专业知识;而分类规则直接以属性值为条件,确定个体类别,易于专业分析。对于连续属性的样本数据,本文应用基于信息熵的Chi-merge方法将其离散化,并将提取最优规则转换为组合优化问题,进而采用遗传算法求解。为此,本文将规则提取演绎为种群进化,并设计了个体适应度函数。由此提取出最优的分类规则,经过修剪处理后,与判别准则一起构成模式分类器。本文将其应用于橄榄油产地判别,所建立的分类器简单明了,规则数少,性能良好,适用于化学模式分类。

摘要：根据可变精度粗糙集的β-上、下分布约简算法的优势,结合概念格形式背景的特点,将二者有机地结合,提出了基于变精度粗糙集的概念格约减算法。分析了变精度粗糙集模型中的β值的选取算法、可辨识矩阵属性约简,以及传统算法中存在的问题,并进行了改进。最后,为了验证改进后算法的有效性,设计了基于变精度粗糙集的概念格生成系统,通过一个实例演示了构造概念格的整个过程,并通过实验证明了算法的有效性。

摘要：在决策形式背景中给出了核心概念的定义,将决策形式背景的条件属性区分为必要属性与不必要属性,提出判定一个条件属性是否必要的等价刻画定理;在此基础上设计出了决策形式背景属性约简的一种启发式算法,通过实例证明了该算法的可行性与有效性。