变精度集对势粗糙集模型

为使粗糙集理论能有效处理含噪音的不完备信息系统,将集对势扩充粗糙集模型和Ziarko教授提出的多数包含关系相结合,提出了变精度集对势粗糙集模型.然后,给出了正域相似度的定义,提出了基于正域相似度的启发式属性约简算法,并分析了算法的时间复杂度.仿真实验表明了该方法处理含噪音的不完备信息系统的有效性.     

基于限制非对称相似关系的粗糙集模型

基于不可分辨关系的粗糙集理论不适用于含未知值的不完备信息系统.需要将经典的粗糙集理论不可分辨关系加以扩充才能处理不完备信息系统.目前已经提出了基于容差关系、量化容差关系、限制容差关系、非对称相似关系等的扩充粗糙集理论.但是,这些理论还存在一些局限性.文章提出了一种新的基于限制非对称相似关系的粗糙集扩充模型.理论分析和实验证明,与其它模型相比,可以从基于限制非对称相似关系模型的近似集中获取更多的信息.     

基于完备容差关系的扩充粗糙集模型

针对扩充粗糙集模型所处理的不完备信息系统之间存在的差异,提出了信息系统完备度的概念;在此基础上,提出了基于完备容差关系的扩充粗糙集模型.与基于容差关系、相似关系、限制容差关系等扩充粗糙集模型相比,该模型既保留了已有模型的优点,又在一定程度上克服了已有模型的局限性.通过实例说明新模型对不完备信息系统的处理更符合实际情况.     

双精度容差关系决策粗糙集及其属性约简

决策粗糙集理论是经典粗糙集理论结合贝叶斯理论拓展而来。为在不完备区间值信息系统下研究决策粗糙集理论,本文首先提出属性相似度的概念,并基于属性相似度定义了双精度容差关系。然后,基于双精度容差关系,结合贝叶斯最小风险决策原则建立不完备区间值信息系统下决策粗糙集模型。针对该模型,对不确定性度量进行修正并基于修正的不确定性度量对该模型的属性约简进行研究。最后提出属性约简算法并应用于目标识别实例。     

基于改进的完备容差关系的扩充粗糙集模型

经典粗糙集理论不能直接处理不完备信息系统,而容差关系、相似关系限制容差关系和完备容差关系等扩充粗糙集模型在一定程度上解决了这个问题。分析了这些模型存在的局限性,并在完备容差关系的基础上,提出了基于改进的完备容差关系的扩充粗糙集模型,该模型既保留了已有模型的优点,又在一定程度上克服了它们的局限性。实例分析表明该模型对不完备信息系统的处理更符合实际情况。     

变集对联系度的扩充粗糙集模型及其属性约简

鉴于现有的不完备信息系统的扩充方法都存在一定程度的局限性,本文运用集对分析方法,引入个体之间的联系度的概念,定义一个具有自反和对称性的集对容差关系 SP_A(α.β),提出了一种变集对联系度的扩充模型。这种扩充模型是对 Kryszkiewicz 的基于容差关系的扩充模型和王国胤的基于限制容差关系的扩充模型的改进和推广,既保留了这些模型的优点,克服了它们的局限性,又可以通过对同一度α和对立度β的调节和控制,在保证不完备信息系统中个体划分的准确性的同时,增加了其灵活性。然后,给出了相应于这种模型的属性约简算法。最后,通过一个具体例子,说明这种模型对处理不完备信息系统的有效性和优越性。     

基于限制容差关系的集对粗糙集模型

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的软计算工具,在人工智能及认知科学等众多领域已经得到了广泛的应用。对于不完备信息系统,目前也有了多种扩充方法,如基于容差关系、基于相似关系和基于限制容差关系等的扩充。但是,这些扩充也都存在一些局限性。本文用集对分析的方法,定义了一个集对α相似限制容差关系,提出了一种基于限制容差关系的集对粗糙集模型。这种模型是限制容差关系的扩充粗糙集模型的推广和改进,既保留了原有扩充模型的优点,又可以通过对相似程度α的调节和控制,在保证这种容差类划分的准确性的同时,增加了其灵活性,更适于大型不完备信息系统的处理。     

基于集对分析方法的不完备信息系统的扩充粗糙集模型

目前对不完备信息系统的扩充主要有基于容差关系、基于相似关系和基于限制容差关系等方法。集对分析方法是研究集合之间相互关系的一种新理论,它在处理个体之间确定性联系和不确定性联系方面已经得到了广泛的应用。本文运用集对分析方法,先分析了现有的扩充粗糙集模型所存在的局限性,然后通过引入个体之间的集对联系度概念,提出了两个基于集对分析方法的扩充粗糙集模型。它们既保留了限制容差关系扩充模型的优点.又丢弃了现有的扩充模型的局限性。最后,通过实例说明这两个基于集对分析方法的扩充模型对不完备信息系统的处理更加合理、可行、有效。     

不完备信息决策规则提取的粗糙集方法

粗糙集理论在不完备信息系统中应用的研究越来越受到学者们的关注,多个不完备信息系统粗糙集扩展模型先后建立起来.基于限制容差关系的扩展模型是其中一个较为灵活和符合数据挖掘需要的模型.本文基于限制容差关系,将论域分为两个部分,并针对两类不同的对象分别给出了约简的定义,在此基础上提出了决策规则提取和决策规则评估算法.     

改进的对象间差异度的限制容差关系模型

不完备信息系统不能直接用经典的粗糙集理论来处理,为此,容差关系、非对称相似关系、限制容差关系、限制非对称相似关系、对象间差异度的限制非对称相似关系等扩充的粗糙集模型被相继提出。通过分析这些模型的优点和不足之处,定义了新的对象间差异度,提出了一种改进的对象间差异度的限制容差关系模型,实例结果表明基于所提出模型的划分更精确,更符合实际。     

一种新的不完备食品信息系统评价属性相对约简算法

本文针对不完备食品信息系统提出了一种基于粗糙集理论的评价属性相对约简方法。本文利用粗糙集等价关系 的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念。然后通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约 简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,再利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率 给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简 速度。实验表明该方法是简单有效的。     

基于修正容差关系的扩充粗糙集模型

提出了一种基于修正容差关系的扩充粗糙集模型。该种模型既保留了限制容差关系扩充模型的优点,又丢弃了容差关系、相似关系和限制容差关系扩充模型的不足。通过实例,说明了基于修正容差关系的扩充粗糙集模型对处理不完备信息系统更加简便有效。     

基于容差关系的不完备信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种处理不确定性知识的有效工具,属性约简是其核心内容之一,然而对于属性值有缺省的不完备信息系统,基于等价关系的经典粗糙集理论已经不再适用。由于容差关系下的不完备信息系统的属性约简的定义与经典粗糙集的属性约简定义相似,可以用容差关系对粗糙集理论进行扩充。文中通过定义容差关系下的可辨识矩阵,运用可辨识方法,得到了一种属性约简算法;接着分析了算法的不足之处,并且在此基础上提出了增加约简效率的改进型算法;最后通过一个数值例子,说明了该算法是合理的和有效的。     

基于动态容差关系的不完备信息表约简研究

在扩充粗糙集理论中,容差关系是一种处理不完备信息系统的工具.但容差关系可能会导致知识粒度较大,分类精度较低等问题.针对文献[2]提出的改进的容差关系,提出了动态容差关系得扩充粗糙集模型,设置了动态概率阈值.根据实际数据的不完备情况动态确立概率阈值,调整容差关系程度,仿真实验结果证明了该动态容差关系模型的有效性.     

混合值不完备信息系统中一种拓展粗糙集模型

针对混合值不完备信息系统,提出了基于邻域联系度的拓展粗糙集模型。首先定义了一种邻域联系度容差关系,然后通过所确定出的最大相容类得到了上、下近似集,并证明了所得到的近似集是基于联系度容差关系得到的近似集的一种推广和改进,最后进行了实例分析。     

基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集

在不完备信息系统中, 为了融合可变精度粗糙集和多粒度粗糙集的各自优点, 提出一种基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集模型。研究了基于容差关系的可变精度乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的相关性质。通过对可变精度多粒度粗糙集和经典多粒度粗糙集的对比分析, 结果表明, 基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集拥有更高的近似精度, 实例分析的结果也验证了该理论的可行性。     

基于不完备区间值信息系统的决策粗糙集

在不完备区间值信息系统中,提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。首先,针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷,对属性相似度进行改进。其次,在不完备区间值信息系统中,由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度高、分类精度低的问题,采用极大相容类代替等价类,结合贝叶斯最小风险决策原则,建立决策粗糙集模型。经证明,基于极大相容类建立粗糙集模型可有效提高分类精度。最后,基于正域分布不变的原则提出基于区分矩阵的属性约简算法并将该算法应用于实例。     

不完备序值决策系统中的拓展粗集模型及集对分析

在不完备序值决策系统中,根据容差优势关系进行分类过于宽松,而相似优势关系过于严格,根据这样的解释,提出了基于限制容差优势关系的粗糙集模型.进一步地,在不完备序值决策系统中,引入集对分析方法,提出了基于联系度的优势关系粗糙集模型,并进行了实例分析以说明新提出优势关系的有效性.     

基于邻域量化容差关系粗糙集模型的特征选择算法*

数值型不完备信息系统的特征选择方法大多是以容差关系为基础,但是这种处理方式存在数据相似性刻画过于宽松的缺陷.文中提出邻域量化容差关系的粗糙集模型,在该模型的基础上定义邻域量化容差条件熵,分析相关性质,根据邻域量化容差条件熵的单调性构造相应的特征选择算法.实验表明,文中算法在特征选择结果、运行时间和分类精度方面具有优越性.     

对象间差异度的限制非对称相似关系模型

经典Rough集理论主要是利用了不可分辨关系对完备信息系统进行分析的。对现有粗糙集模型进行扩充后,才可以应用于不完备信息系统。容差关系、非对称相似关系、基于对象间完备度的限制容差关系、限制非对称相似关系等是现有的扩充模型。通过分析其优点和不足之处,提出一种新的模型——对象间差异度的限制非对称相似关系模型,在该模型中,给出的知识粒度更精确,更符合实际。实例结果也证明新模型可以从不完备信息系统获取更加精确的知识粒度。