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一种基于信息粒化的烧结过程异常数据检测方法: 本发明公开了一种基于信息粒化的烧结过程异常数据检测方法。首先，本发明选择烧结过程烧结终点的时间序列数据作为检测对象，根据合理粒度原则，对时间序列数据进行信息粒化，得到信息粒。然后，构建检验统计量，计算检验统计量的概率密度...; 杜胜郑彦哲金丽

基于信息粒化的区间值多源信息融合方法研究: 随着大数据技术产业与应用创新不断迈向新的高度,人们能够从众多不同渠道和来源中获取海量数据与信息,这为各行各业带来了极为丰富的信息资源。同时,也引发了诸多挑战与问题。例如:数据来源的多样性、格式的差异以及数据间关联性等问题...; 蔡可; 关键词：粒计算区间值信息系统多源信息融合

一种基于区间信息粒化的动态时间规整方法: 本发明涉及一种基于区间信息粒化的动态时间规整方法，属于数据处理、时间序列分析技术领域。本发明针对传统动态时间规整方法存在的计算复杂度高、局部噪声敏感等问题，从模拟人类粒化认知机理出发，首先通过合理粒度原则对原始时间序列进...; 母亚双刘天郭琳琳刘本航郭红月王利东朱献超

基于信息粒化的时间序列长期预测方法研究: 时间序列是按照时间先后顺序排列而成的数据,其广泛存在于各个领域。通过对时间序列进行特征分析、降维以及建立预测模型,可以发现数据潜在的发展趋势。时间序列长期预测在实际应用中具有重要需求,它可以辅助人们做出科学的预判。现有的...; 刘云珍; 关键词：信息粒化

混合模糊信息粒化和时间序列密集编码器的锂离子电池剩余寿命区间预测方法: 2024年; 锂离子电池的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)是电池健康状态的关键指标,对其进行预测具有重要的现实意义。该工作将模糊信息粒化(fuzzy information granulation,FIG)技术与时间序列密集编码器模型(timeseries dense encoder,TiDE)相结合,提出了一种对锂离子电池的RUL进行区间预测的模型。首先将锂离子电池容量退化时间序列通过FIG技术转化为粒子序列信息,以此得到模糊信息粒子的上下界序列。其次,分别对上下界序列使用TiDE模型进行训练预测,从而得到区间预测的结果。实验结果表明,与基于支持向量回归(support vector regression,SVR)和长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)的区间预测模型以及不使用狐狸优化算法(fox-inspired optimization algorithm,FOA)优化的TiDE模型相比,该工作提出的基于FIG技术结合TiDE模型与FOA的区间预测方法在锂离子电池RUL预测性能上具有更高的可靠性。; 李辉崔方舒史元浩王博辉; 关键词：锂离子电池区间预测

基于信息粒化的模糊规则建模方法: 粒计算通过模拟人的认知机理以多层次、多视角和多粒度的形式进行复杂问题的近似求解,是海量数据挖掘、不确定性信息处理的有效工具。基于信息粒化进行数据驱动的模糊建模能够减少模糊规则数量,有利于刻画数值输出的不确定性。本文基于信...; 庞允慧; 关键词：信息粒化流数据

基于信息粒化和动态选择策略的时序数据预测方法: 时间序列预测是数据分析领域重要的研究方向,通过挖掘时序数据内在的演化规律,准确把握主要变量在时间维度上的波动特性和变化趋势。不同的预测算法都有自身应用的局限性,动态集成策略有助于为预测样本选择性能优越的预测器,提高预测性...; 马志鹏; 关键词：粒计算信息粒化时间序列预测

多源信息系统基于信息粒化的不确定性度量: 2023年; 信息系统是不确定数据的重要模型,多源信息系统可用来表示来自多个同构异源的复杂数据。本文研究了多源信息系统中的不确定性度量,基于信息粒化思想给出了四种度量工具来度量多源信息系统的不确定性。首先,通过不同的信息值类型定义了两个信息值之间的距离,从而诱导出多源信息系统中的相容类。其次,基于粒计算的思想,将这些相容类看作多源信息系统的信息颗粒。从而,通过信息颗粒引入多源信息系统中的四种不确定性度量工具,并研究其之间的联系。这些研究结果对建立信息系统的粒计算框架以及属性约简将会很有帮助。; 黄丹蓝家新吴发乾; 关键词：相容类粒计算信息颗粒

面向高维混合和类重叠数据的信息粒化方法研究: 作为计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新范式，粒计算已成为海量数据挖掘、智能信息处理等领域的有效工具。作为粒计算的基本问题，信息粒化是问题求解空间的一个构造性过程，其粒化准则直接决定了粒计算的效果。Pedry...; 张宇迪; 关键词：信息粒化特征选取粗糙聚类

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