正区域

摘要： 增量式属性约简是目前粗糙集理论的重点研究内容.针对不完备混合型信息系统属性变化的情形,提出一种基于正区域方法的增量式属性约简算法.提出了不完备混合型信息系统下正区域的一种等价且高效的计算表达形式,利用这种计算形式分别构造了属性增加和属性减少时正区域地增量式更新,理论证明了其高效性,基于这种增量式更新设计出了相应的增量式属性约简算法.UCI数据集的实验分析表明所提出增量式算法具有一定的有效性和优越性.

摘要： 决策理论粗糙集是一种对噪声数据具有很好容忍效果的粗糙集模型,然而由于该模型正区域的非单调性,因此传统的属性约简无法直接构造.本文将在决策理论粗糙集模型中提出一种新的属性约简方法,首先给出属性约简一种新的定义,即属性约简的正区域必须不小于属性全集的正区域,然后根据这一定义提出了相应的属性约简算法,最后进行一系列的仿真实验,通过属性约简的大小、属性约简集的分类精度以及算法效率三个方法证明了该算法的有效性和优越性.

摘要： 属性约简是粗糙集理论在模式识别中一项重要的应用,传统的属性约简算法只适合处理静态的信息系统,而处理不断动态更新的信息系统面临着巨大的挑战.对于不完备信息系统,提出一种增量式的属性约简算法.在不完备信息系统下引入粗糙集理论中关于正区域的概念,针对不完备信息系统中属性增加的情形,提出了基于正区域的增量式属性约简算法.实验结果表明了所提出的增量式属性约简算法比非增量式的算法具有更高的效率,同时比其他同类型的算法具有更高的优越性.

摘要： 分析了影响对空威胁判断的威胁因素,确定了各属性值离散化的处理标准,构建了基于粗糙集理论的对空威胁判断决策信息表;通过基于属性重要性的约简方法和基于正区域的约简方法对威胁因素进行了约简,确定了水面舰艇对空威胁判断的威胁因素,最后用Matlab仿真技术验证结论的正确性.%The threat factors of anti -air threat assessment are analyzed. The standard on discretization of each threat factors are setted.The decision table of anti-air threat assessment is established based on rough set. The anti-air threat factors are selected with method of attribute reduction based on attribute importance and with method of attribute reduction based on positive region. The correctness of the conclusion is validated by Matlab.

摘要： Through a variety of reduction methods were compared,this paper proposed a more precise definition of the positive region based on the traditional attribute dependence in order to get better results.By dividing the boundary region accurately, the dependence of conditional attributes on decision attributes were enhanced,and obtained the results by using the top-down heuristic search algorithm.It used UCI standard data sets to test reduction method based on enhanced positive region REPR. And REPR can reduce the size of the decision tree and improve the classification accuracy,which shows that it can be more ef-ficient for attribute reduction on decision tables than the other classical methods.%通过对多种约简方法进行比较，为了得到更好的结果，在传统基于属性依赖度的约简方法基础上，定义更精确的强化正域概念。通过对边界域的精确划分，得出各条件属性对决策属性的强化依赖度，并用自顶向下的启发式搜索算法得到约简结果。采用UCI标准数据集对基于强化正域约简方法REPR进行测试，约简数据后构建的决策树规模小，分类精度高。实验结果表明，相比于经典方法，REPR能更有效地对决策表进行属性约简。

摘要： 在数据处理和智能信息中,基于粗糙集理论的属性约简是非常具有研究价值的。本文介绍了几种主要的属性约简算法,对他们的优缺点进行了概括和分析,并提出了进一步的研究内容。

摘要： 决策表数据的动态变化要求约简结果不断更新,为了在保证得到最简约简结果的同时提高属性约简的效率,提出一种改进的决策表约简算法,得到一个和原决策表等价的简化决策表.在此基础上,综合正区域和差别矩阵两种思想并利用原决策表的约简结果,给出一种仅存储由新增对象所产生的差别元素的增量式属性约简算法.实例计算结果表明,该算法能在原决策表约简结果的基础上快速更新属性约简结果.

摘要： 为将粗糙集理论与集成学习进行有效的结合，提高多分类器集成的分类性能，提出一种结合粗糙集的多分类器集成学习算法。根据粗糙集理论，将样本划分为正区域和边界域两部分，在此基础上进行样本抽样；抽样过程中，确保抽样的每个数据集都包括边界域内的所有样本。在 UCI数据集上的实验结果表明，相比一些经典的集成算法，该算法在 Preci-sion、Recall等多个指标上提高了对数据分类的准确度。%To combine the rough sets theory and ensemble learning more effectively and improve the classification performance of multiple classifier ensembles,a multiple classifier ensemble learning algorithm combining rough set with ensemble learning was proposed.Based on rough set theory,samples were divided into positive region and boundary region,which was useful for trai-ning data sampling.During the sampling process,all samples within the boundaries were included in each sampling data set.Ex-perimental results on UCI data set indicate that the proposed algorithm can get better performance as for precision and recall com-pared to traditional methods.

摘要： Computing core attributes is one of the important research problems in rough sets theory. To overcome the shortcomings of computing core attributes based on discernibility matrix, the definition of decision discernibility matrix and method of dividing decision table are put forward. The methods of creating sub-decision discernibility matrix on sub-decision table and computing core attribute are presented, and it is proved that the core attribute is equivalent to the one based on positive region. The serial and parallel algorithms for computing core attribute based on horizontally parti-tioned decision table are designed. Both of the example analysis and experiment results show that the computing core algorithms proposed are correct and efficient.%核属性求解是粗糙集理论的主要研究内容之一。针对现有差别矩阵求核算法的不足，给出决策差别矩阵定义和水平划分决策表方法。提出在子决策表上创建子决策差别矩阵，进行核属性求解的方法；并证明了由该方法获得核与正区域核是等价的，同时设计相应的串行和并行求核算法。实例分析和实验比较表明所提出的求核算法是正确的、高效的。

摘要： 属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一，正区域计算是多数属性约简算法的关键。为了减少正区域的计算时间，提出基于链表存储的正区域计算方法。将属性值相同的数据存储在链表同一结点对象中，收集过程中不断删除基数为1的子划分，通过降低样本数据的规模来减少计算耗时，加速属性约简。同时，给出不可区分对象对数定义，并以此度量属性重要性，设计一种高效的启发式属性约简方法。通过实例和实验与经典约简算法进行性能测试比较，结果证实该算法在时间和空间效果上切实有效、可行。%Attribute reduction is one of main contents in rough set theory research,and positive region calculation is the key of most attribute reduction algorithms.In order to reduce the time of positive region calculation,we proposed the list storage-based positive region calculation method.The method stores the data with same attribute value to same node data of list,during the data collecting period,it continuously deletes the subdivisions with 1 as their cardinal number,by reducing the scale of sample data it decreases calculation time consumption and speeds up the attribute reduction.At the same time,we gave the definition of the number of pairs of indistinguishable data, and used it to measure attribute importance,and designed an efficient heuristic attribute reduction algorithm.By testing and comparing the performances of examples and experiments with that of classical reduction algorithm,the results proved that this method was effective and feasible in temporal and spatial effects.

摘要： 在深入研究粗糙集基本理论基础上，得出了一种等价计算正区域算法，该算法将信息系统分为正区域和非正区域两个部分。针对信息系统条件属性增加的情况，分析了新增条件属性不会对已有正区域集合运算产生影响,从而得到了一种条件属性递增系统的正区域快速求解算法，该算法在原信息系统计算正区域的基础上通过进一步计算得到新的正区域，提高了运算速度。理论分析和实例结果验证了算法的有效性和可行性。

摘要： 核属性集的计算是许多属性约简算法的一个重要环节.目前的求核算法大都是基于差别矩阵,但其时间复杂度不是十分理想.本文提出一种基于正区域的求核算法,其时间复杂度为O(/C//U/),并能实现常驻内存的数据量仅占O(/U/)大小的空间,适合海量数据的处理.

摘要： 本发明属于油气田勘探技术领域，公开了一种基于正演模拟的动校正拉伸畸变区域自动识别及切除方法，通过井资料获取CMP道集地下介质的弹性参数并建立介质模型；基于Zoeppritz方程对介质模型作AVO正演，模拟得到与CMP道集波场特征一致且不含正常时差的正演AVO道集；对正演道集与CMP道集作相关性分析；将相关性低于阀值的区域识别为严重畸变区域并予以切除。本发明将动校正畸变切除处理与正演模拟相结合，提出了一套切实可行的基于正演模拟道集与实际地震道集的相关性结果作为依据的机器自动识别和切除畸变区域的方法，明显改善了畸变切除的准确性和速度，对动校正处理具有实质性的改进并具有较强的创新性。

摘要： 为了相对于现有技术获得一种具有改善的食物组合物，所述食物组合物以时间控制的方式在植物的根被皮和表皮区域中释放所述组合物内包含的营养物，本发明提出一种用于植物的食物组合物，其含有至少一种[Ta(M1 M2M3…Mx)b(PO4)c·nH2O]型的混合金属晶体正磷酸盐，其中‑T选自NH4、K或CH4N2O，‑M1、M2、M3…Mx是选自Mg、Ca、Mn、Fe、Co、Ni、Cu和Zn的金属，‑a＝0或1，其中·当a＝0时b＝3，当a＝1时b＝1，并且其中·当a＝0时c＝2，当a＝1时c＝1，并且其中‑0≤n≤9，其中，所述混合金属晶体正磷酸盐含有至少两种不同金属M1、M2、M3…Mx，前提是所述至少两种不同金属中的至少一种选自Mn、Mg和Ca，其中相对于包含在混合金属晶体正磷酸盐中所有金属的总量，Mn、Mg和/或Ca总量的总比例为0.5‑90摩尔％。

摘要： 本发明涉及一种基于局部区域的近红外光谱信号标准正态校正方法，步骤如下：1）利用近红外光谱仪采集待测样品的近红外光谱数据；2）采用等分的方式对全谱区域进行分隔，将全谱分为N等分，根据N数值的不同进行多次划分；3）对每一次划分，计算每个子波段的校正参数，并利用算得的参数对该谱段进行校正：4）对每一次划分，对校正后的全谱进行PLS建模，并计算模型的交叉验证根均方误差；5）确定最优的分隔数Nopt；6）确定最优的训练集模型；7）对测试集光谱进行Nopt等分，对每个子波段进行校正，带入步骤6）中的模型进行感兴趣成分含量的预测。本发明可以有效的抑制近红外光谱中的散射等干扰因素，提高了模型的预测精度。

摘要： 本发明属于油气田勘探技术领域，公开了一种基于正演模拟的动校正拉伸畸变区域自动识别及切除方法，通过井资料获取CMP道集地下介质的弹性参数并建立介质模型；基于Zoeppritz方程对介质模型作AVO正演，模拟得到与CMP道集波场特征一致且不含正常时差的正演AVO道集；对正演道集与CMP道集作相关性分析；将相关性低于阀值的区域识别为严重畸变区域并予以切除。本发明将动校正畸变切除处理与正演模拟相结合，提出了一套切实可行的基于正演模拟道集与实际地震道集的相关性结果作为依据的机器自动识别和切除畸变区域的方法，明显改善了畸变切除的准确性和速度，对动校正处理具有实质性的改进并具有较强的创新性。

摘要： 溶洞暗河环境隧道施工的隧道正洞区域施工方法，包括S1：将隧道A段开挖至连通溶洞；S2：对暗河进行改道；S3：对溶洞进行回填；S4：对溶洞洞壁进行防护处理，并在洞壁上均匀施作锚索；S5：对溶洞进行满填，并使锚索与满填后的回填体连接；S6：对左段和右段进行测量放样；S7：对左段和右段进行爆破；S8：对左段和右段进行开挖使左段和右段贯通；S9：对隧道B左段和右段进行基面处理；S10：对隧道B左段和右段进行混凝土初喷和支护；S11：对隧道B左段和右段进行锚索和锚杆施工；S12：对隧道B左段和右段进行复喷。具有稳定可靠、安全性高、能防止沉降、可提高施工质量和效率的优点。

摘要： 频谱发射的附加要求可以与区域要求相匹配，并且用于用户装备(UE)的附加最大功率降低(A‑MPR)可以基于该UE的实际天线增益。例如，UE可以位于特定区域中并且被要求要满足针对无线通信的区域要求。在此类情形中，该UE可以从基站接收网络信令，并且标识其天线的天线增益。然后，该UE可以基于所标识的天线增益和该网络信令来标识一组发射要求。附加地，UE可以基于该组发射要求和该天线增益来标识A‑MPR，并且可以根据所标识的A‑MPR来调节最大输出功率。在一些示例中，可以使用区域要求与该UE的天线增益之间的差来推导出输出功率阈值。

摘要： 溶洞暗河环境隧道施工的隧道正洞侧边区域施工方法，包括S1：将隧道A段开挖至连通溶洞；S2：对暗河进行改道；S3：对溶洞进行回填；S4：对溶洞洞壁进行防护处理，并在洞壁上均匀施作多根锚索；S5：对溶洞进行满填，并使锚索与满填后的回填体连接；S6：对回填体开挖形成隧道B段；S7：在隧道B段的左侧和右侧进行测量放样；S8：在隧道B段的左侧和右侧进行机械开挖；S9：在隧道B段的左侧和右侧进行基面处理；S10：在隧道B段的左侧和右侧进行混凝土初喷；S11：在隧道B段的左侧和右侧进行锚索和锚杆施工；S12：在隧道B段的左侧和右侧进行复喷。具有稳定可靠、安全性高、能防止沉降、可提高施工质量和效率的优点。

摘要： 为了相对于现有技术获得一种具有改善的食物组合物，所述食物组合物以时间控制的方式在植物的根被皮和表皮区域中释放所述组合物内包含的营养物，本发明提出一种用于植物的食物组合物，其含有至少一种[Ta(M1 M2M3…Mx)b(PO4)c·nH2O]型的混合金属晶体正磷酸盐，其中‑T选自NH4、K或CH4N2O，‑M1、M2、M3…Mx是选自Mg、Ca、Mn、Fe、Co、Ni、Cu和Zn的金属，‑a＝0或1，其中·当a＝0时b＝3，当a＝1时b＝1，并且其中·当a＝0时c＝2，当a＝1时c＝1，并且其中‑0≤n≤9，其中，所述混合金属晶体正磷酸盐含有至少两种不同金属M1、M2、M3…Mx，前提是所述至少两种不同金属中的至少一种选自Mn、Mg和Ca，其中相对于包含在混合金属晶体正磷酸盐中所有金属的总量，Mn、Mg和/或Ca总量的总比例为0.5‑90摩尔％。

摘要： 本发明涉及一种基于局部区域的近红外光谱信号标准正态校正方法，步骤如下：1）利用近红外光谱仪采集待测样品的近红外光谱数据；2）采用等分的方式对全谱区域进行分隔，将全谱分为N等分，根据N数值的不同进行多次划分；3）对每一次划分，计算每个子波段的校正参数，并利用算得的参数对该谱段进行校正：4）对每一次划分，对校正后的全谱进行PLS建模，并计算模型的交叉验证根均方误差；5）确定最优的分隔数Nopt；6）确定最优的训练集模型；7）对测试集光谱进行Nopt等分，对每个子波段进行校正，带入步骤6）中的模型进行感兴趣成分含量的预测。本发明可以有效的抑制近红外光谱中的散射等干扰因素，提高了模型的预测精度。

摘要： 本申请提供了一种正贴正发光透明屏结构框架及正贴正发光透明屏，属于透明屏技术领域。该一种正贴正发光透明屏结构框架，包括安装座、立柱、中梁和上梁，所述安装座包括盒体以及转动连接于所述盒体背面的盖板，所述立柱连接于所述盒体正面的两端，所述上梁固定连接于所述立柱的顶部，所述中梁连接在立柱之间，所述盖板的与外部空气接触的一侧均匀设置有散热翅片。通过设置了一个能够打开的安装座，使连接线缆能够布置于安装座内，整理归纳了透明屏的连接线缆，降低后期维修难度，使得透明屏更加美观大方，盖板的与外部空气接触的一侧均匀设置有散热翅片，通过该散热翅片的设计，能够提高安装座的散热效率。