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膜结构停车棚决策的演化集

膜结构停车棚数据挖掘和智能越来越受到重视与青睐。在数据挖掘和人工智能的许多方法中,粗糙集作为一种有效的方法在信息科学领域处理复杂系统时被广泛应用,具有很强的生命力。经典粗糙集理论的一大特点是研究多集中在对静态信息系统的处理上,但不能忽视和值得注意的是,现实中的数据库大多是动态的,随着时间不断地变化着。

 很多学者也开始将粗糙集、粒计算同时间序列相结合,提出了很多方法,其主要指导思想是去除动态数据表中数据对于时间的依赖性,将除去时间依赖性的数据重新组织为一个静态数据表,并使用粗糙集中的属性约简和规则提取方法对新形成的静态数据表进行处理。这些方法同经典粗糙集很相似,最后的结果还是对静态数据表的处理,但在把动态数据表转换为静态数据表的过程里忽略了除去的时间依赖性中所蕴藏的信息。

  在对时间序列数据进行分析预测时利用了F变换和模糊趋势模型。把着眼点放在被传统方法忽略掉的时间依赖性上,没有拘泥于属性约简和规则提取上,而是将动态数据表进行时间粒度划分,并对每个时间粒产生的相关规则进行研究,发现其中的相关性,从而提出了粒度决策演化模型。在粒度决策演化模型的基础上对演化过程中的属性进行分类,提出了决策演化集,并建立了粒度决策代数描述和粒度决策演化矩阵。创建了时间序列下粒度决策的演化理论,给出了决策信息系统演化轨迹的概念,而且对决策信息系统的演化过程进行了多方面的研究,但是在标准定义下,决策信息系统的演化轨迹是一个n维空间的图形,很难具象化出来。

膜结构停车棚然而演化轨迹的绘制有着其实际的意义,它可以帮助人们更好地观察决策信息系统的演化趋势,各个节点的稳定状态和数据交换的情况,因此本文将就演化轨迹具象化的问题展开研究。