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World File Search System粗糙集
基于粗糙集理论的电网级储能电池技术评估与分析
摘要 多年来，人们对电网级储能系统开发的兴趣日益浓厚。作为目前最受欢迎的储能技术之一，电池由于其响应迅速、安装灵活和性能优异而提供了许多高价值机会。然而，由于电网的复杂性、多功能性和广泛部署，电池性能存在着权衡，特别是在考虑经济性、环境影响和安全性时。因此，建立全面的电池技术评估是一项紧迫的任务。在本文中，我们提出了一种粗糙集分析方法来评估电池系统（例如铅酸电池、锂离子电池、镍/金属氢电池、锌空气电池和钠硫电池）与电网的集成。具体而言，基于粗糙集理论评估了这些电池系统的技术特性、经济意义、环境影响和安全性。此外，还提出了一些促进电网级储能电池技术发展的观点。
使用优化阈值差异算法和粗糙集从磁共振图像中分割脑肿瘤
摘要 - 本研究提出了一种使用所提出的优化阈值差异 (OTD) 和粗糙集理论 (RST) 自动分割脑肿瘤的有效方法。使用所提出的两级分割算法确定肿瘤区域。第一级，即创建叠加图像，它是初始阶段分割的脑区所有像素的强度平均值。然后是第二级，其中根据指定的阈值在脑区和叠加图像之间应用阈值差异处理。使用灰度共生矩阵 (GLCM) 从分割图像中提取特征。为了提高性能，对提取的特征采用了 RST。使用 Figshare 开放数据集验证了完全自动化的方法。
粗糙集理论预测旋转微生物三级纳米流体热发展流动传热性能的可行性
近年来，纳米技术研究受到了广泛关注，这是一个具有许多工业和工程意义的新兴研究领域。使用金属纳米粒子来增强热挤压系统的纳米流体被认为是生物友好、耐用和可持续的产品。纳米流体用于核反应堆、医疗器械、材料制造、化学工业、地热工程、石油工业等基础应用。近年来，人们进行了各种实验和理论计算来探索此类纳米粒子的热物理方面。此外，含有旋回微生物的纳米粒子的流动在微生物燃料电池、生物技术和酶生物传感器中具有有趣的应用。本文的主要目的是利用粗糙集理论生成一组规则，以预测含有旋回微生物的热发展流动中的三级纳米流体的传热性能。应用粗糙集约简技术来查找所有约简，然后提取一组广义规则来预测局部努塞尔特数、局部舍伍德数和运动密度数的值。生成的结果表明，我们的方法可以有效地高精度地预测这些值，并且可能在发电、热挤压系统和微电子等许多工程应用中很有价值。
课程目标和课程成果 2022-23 学期
不同领域 了解模糊逻辑及其应用 演示模糊逻辑及其应用 了解粗糙集理论及其用法 解释粗糙集理论及其作为软计算的用途 培养对单目标优化的理解 使用 Gas 关联单目标优化问题 介绍人工神经网络及其应用 描述人工神经网络及其应用 了解软件测试基础/原理 按照软件测试生命周期制定问题 学习软件测试的系统方法 为软件测试方法设计手动测试用例 探索测试软件的方法和工具 通过测试工具展示测试自动化的使用 解释管理的法律规定和职能。分析人力资源和财务管理在组织中的作用。分析项目生命周期。 确定商品和服务营销的工具和技术 描述像素之间的基本关系 探索空间域和频域中的图像增强技术
复杂模糊粗糙弗兰克聚集算子概念下的土木工程人工智能工具分类
近来，研究人员试图处理最多的信息，并使用那些不会丢失数据或信息丢失最少的技术和方法。模糊集和复杂模糊集等结构无法讨论上近似值和下近似值。此外，我们可以观察到模糊粗糙集无法讨论第二维，在这种情况下，可能会丢失数据。为了涵盖以前想法中的所有这些问题，笛卡尔形式的复杂模糊粗糙集概念是当今的需求，因为这种结构可以讨论第二维以及上近似值和下近似值。为此，在本文中，我们开发了笛卡尔形式的复杂模糊关系和复杂模糊粗糙集理论。此外，我们基于弗兰克 t 范数和 t 范数提出了复杂模糊粗糙数的基本定律。可以将整体输入转换为单个输出的基本工具称为聚合运算符 (AO)。因此，基于 AO 的特征，我们定义了复杂模糊粗糙 Frank 平均值和复杂模糊粗糙 Frank 几何 AO 的概念。利用已开发的理论来展示所提供方法的重要性和有效性是必要的。因此，基于已开发的概念，我们为此目的定义了一种算法以及一个说明性示例。我们利用引入的结构对土木工程 AI 工具进行分类。此外，对所提供方法的比较分析表明，与现有概念相比，引入的结构有所进步。
计算机科学与工程部
1。V. Bhattacharjee Software Engg。，数据挖掘，知识工程，软计算2。Sandip Dutta密码学和网络安全，生物识别技术，网络安全，区块链，云计算中的安全性3。D. K. Mallick博士并行计算，并行体系结构，互连网络，分布式算法和WSN。4。（夫人）Aruna Jain计算机网络与安全，数据挖掘，软计算，网络工程，语音处理5。Bhaskar博士Karn Fuzzy逻辑，信息检索系统，软计算，网络法律，信息架构，知识管理，RTI，机器学习6.V. K. JHA博士数据挖掘，网络与安全，大数据分析7。K. S. Patnaik博士Engg博士，软计算，粗糙集，物联网。8。B. K. Sarkar机器学习，并行计算，遗传算法，库存控制，大数据分析。9。博士I. Mukherjee大数据，信息检索，网络挖掘和
供应链中人工智能应用的回顾 Mariam ATWANI 1*、Mustapha HLYAL 2 和 Jamila ELALAMI 1
本研究的目的是确定人工智能在 SC 中的使用情况，首先基于对数据库、Google 学术和 Scopus 的目标关键字搜索。关键词组合如下： • “供应链”和“人工智能” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“ANN” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“机器学习” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“粗糙集理论” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“模糊逻辑” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“专家系统” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或* 通讯作者：atwani.mariam@gmail.com
人工智能中不确定性的表示
摘要 由于人工智能主要关注知识表示和推理，它必然要处理各种处理不确定性的框架：概率论，以及更新的方法：可能性理论、证据理论和不精确概率。本章的目的是提供一个介绍性的概述，揭示表示不确定性的两个基本框架的具体特征：概率论和可能性理论，同时强调表示不确定性的任务所面临的主要问题。这一目的还提供了定位相关主题的机会，例如粗糙集和模糊集，它们分别受到考虑语言选择引起的表示粒度和自然语言谓词的渐进性的驱动。此外，本概述还简要介绍了其他理论表示框架，例如形式概念分析、条件事件和排名函数，以及可能性逻辑，与此处讨论的不确定性框架有关。本卷的下一章将讨论更复杂的框架：信念函数和不精确概率。
生成信息检索：抹布和gar
大语言模型（LLM）的出现导致信息检索（IR）技术的显着进步，从而发展了方法，例如检索授权生成（RAG）和产生增强的检索（GAR）[4]。这些方法利用了先进的生成能力和对LLM的深刻语义理解来提高信息系统的精确性和效果。检索增强发电（RAG）旨在提高LLMS产生的响应的可靠性[5]。通过在推理过程中动态检索和集成外部信息，RAG试图将模型的响应锚定在验证内容中。此方法解决了“ hal-lucined”信息的问题，即LLMS生成的综合但实际上不正确的内容。抹布的成功取决于模型有效地使用检索到的信息的能力，该信息依赖于外部来源的质量和完整性。相反，生成增强的检索（GAR）试图通过利用LLM的生成能力来改善搜索结果。gar采用这些模型来扩展和重新搜索查询或增强文档代表[2] [6]，从而更好地将用户查询与文档语料库保持一致。此方法不仅增加了搜索结果的相关性，而且还扩大了可响应复杂查询的内容范围。粗糙集已成功应用于Web挖掘（例如Web用法挖掘和网页分类）[1] [3]。我们期望粗糙的理论可以
数字孪生驱动的绿色性能评估...
当前智能制造的设计、规划与实施主要从满足大规模定制需求、提升制造能力、创新商业模式等角度进行，应将环境和社会因素系统地融入智能制造的全生命周期。鉴于此，本文提出了一种数字孪生驱动的智能制造绿色绩效评估方法。数字孪生框架构建了物理实体与数字模型之间的双向映射和实时数据交互，为绿色绩效评估提供了全生命周期的全要素虚拟映像，满足了评估信息源和需求的监控和仿真要求。在数字孪生框架的驱动下，提出了一种基于模糊粗糙集AHP、多级权重综合和PROMETHEE II的混合MCDM模型作为智能制造绿色绩效评估的方法。在某空调企业远程运维服务项目绿色绩效评估研究中对模型进行了测试和验证。测试表明，提出的数字孪生驱动的混合模型能够获得稳定合理的评估结果。通过27种情景进行了敏感性分析，结果显示稳定性较高