不完备序信息系统的证据特征及属性约简

不完备有序信息系统粗糙集模型是经典粗糙集的扩展,利用优势关系代替等价关系能很好地处理含未知属性值和带有偏好关系的数据。研究了不完备序信息系统的证据特征,给出了不完备序上、下近似算子,并证明了二者分别与证据理论中的似然函数、信任函数相对应。进而提出了不完备序信息系统的[R]约简、信任约简以及似然约简的概念,探讨了它们之间的一致性,证明了[R]约简与信任约简是等价的,均是保持信任函数和的最小属性集合,得出了似然约简协调集必为[R]约简协调集的结论。     

Dominance-based rough set approach and knowledge reductions in incomplete ordered information system

Many methods based on the rough set to deal with incomplete information systems have been proposed in recent years. However, they are only suitable for the incomplete systems with regular attributes whose domains are not preference-ordered. This paper thus attempts to present research focusing on a complex incomplete information system—the incomplete ordered information system. In such incomplete information systems, all attributes are considered as criterions. A criterion indicates an attribute with preference-ordered domain. To conduct classification analysis in the incomplete ordered information system, the concept of similarity dominance relation is first proposed. Two types of knowledge reductions are then formed for preserving two different notions of similarity dominance relations. With introduction of the approximate distribution reduct into the incomplete ordered decision system, the judgment theorems and discernibility matrixes associated with four novel approximate distribution reducts are obtained. A numerical example is employed to substantiate the conceptual arguments.     

不完备信息系统下非对称相似关系的改进

通过分析现有粗糙集扩充模型,提出了一种修正非对称相似关系。基于该关系的扩充模型有效地克服了容差关系和非对称相似关系的不足。实例结果表明了其对不完备信息系统处理更简单有效,获取的信息更充分。     

不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法

决策表核属性的确定往往是信息约简的基础,然而以往的核属性约简方法大多是针对完备信息系统的。将完备信息系统中的属性核与属性序约简算法延伸至不完备系统,提出一种不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法。该方法通过构造限制容差关系下决策表的改进分辨矩阵来求得核属性,并将非核属性按直观影响分类质量的能力排序,能够保证得到的约简结果是相对最小约简。通过实验比较证明该方法可行、有效。     

序决策信息系统中区间决策规则的获取

在序决策信息系统中, 定义区间为支配一个特定的对象同时又被另一个特定的对象所支配的所有对象的集合. 以区间为基本知识颗粒, 建立新的优势关系粗糙集模型, 并由此获取决策值为特定区间范围的区间决策规则. 提出区间的约简的概念, 构造区分函数计算区间的约简, 并由此计算优化区间决策规则. 该方法比初始的优势关系粗糙集方法适应性更强, 且所得区间决策规则可直接应用于序信息系统的分类问题.

     

双论域信息系统上的优势关系与知识发现

在双论域信息系统上引入优势关系,给出了基于优势关系下双论域信息系统上的一些定义及性质,并讨论了双论域信息系统上的属性约简与辨识矩阵,通过实例验证该方法的有效性。     

优势关系下的集值序值信息系统

集值序值信息系统分为合取/析取集值序值信息系统,分别深入分析了合取/析取集值序值信息系统已有优势关系的局限性,并对其不合理情形进行了讨论,进而提出了对对象进行更好划分的新优势关系。在此基础上,分别构建了优势关系下的合取/析取集值序值信息系统的粗集模型,并通过典型例子验证了该方法的有效性。     

非完备决策信息系统中的不确定性度量

针对粗糙集数据分析中的不确定性度量问题。本文首先构造一种新型的考虑条件属性缺失度的目标概念条件熵和决策知识条件熵。在此基础上,提出基于条件熵的属性权重确定技术和最小条件熵非完备属性取值补充方法,用以解决属性权重完全未知的非完备多属性决策问题。应用实例分析表明:该方法能有效结合粗粒度的初步分级信息,客观地确定决策因素取值,具有很强的解释意义,得到的决策结果更为合理有效。     

不完全信息博弈的机器人对抗决策

针对机器人比赛时局势的动态变化给机器人对抗决策博弈局面带来的不完全性问题,提出了豪尔绍尼转换和贝叶斯均衡相融合的不完全信息博弈算法,该算法克服了博弈局势中对未知信息的盲目"猜测".以机器人足球比赛时的数据为背景建立不完全信息博弈模型,研究机器人的决策对抗系统.仿真结果表明,不完全信息博弈算法可以使得机器人进行较优策略的选择,从而进一步提高机器人在比赛中的自主性和智能性.     

基于扩展容差关系的不完备信息系统属性约简

针对当前的邻域粗糙集多用于处理完备的信息系统,而非不完备的信息系统这一问题,提出了一种可用于处理不完备混合信息系统的扩展容差关系,并给出相关定义,使用容差完备度和邻域阈值作为限制条件计算扩展容差邻域,以此邻域为基础选择决策正域得到系统的属性重要性,并以该重要性作为启发因子给出基于扩展容差关系的属性约简算法。采用UCI数据集中的7组不同类型的数据集进行仿真实验,并分别与扩展邻域关系（EN）、容差邻域熵（TRE）、邻域粗糙集（NR）的方法进行比较,实验结果表明,该方法在保证分类精度的同时能够约简得到更少的属性。最后讨论了在扩展容差关系中改变邻域阈值对分类精度产生的影响。     

互信息的序决策信息系统属性约简研究

优势关系粗糙集理论是粗糙集理论有意义的推广,决策信息系统知识约简是粗糙集理论的核心内容之一.通过在协调序决策信息系统中引入条件熵、互信息概念,给出了基于条件熵、互信息的协调序决策信息系统属性约简算法,并通过学生评价决策信息系统验证了该算法的有效性,使协调序决策信息系统的属性约简得到了扩展.在不协调序决策信息系统中引入限定条件熵、限定互信息概念,并给出基于限定互信息的不协调序决策信息系统属性约简算法,为不协调序决策信息系统的属性约简的应用提供了可行的解决方法.     

采用布尔矩阵不完备信息系统的属性约简

对于不完备信息系统完备化问题,现在常采用的方法是数据补齐法和扩充法,在研究和分析了其优劣后,提出一种完全依据信息系统提供的信息来产生布尔可辨矩阵的方法。给出一个基于对布尔可辨矩阵进行化简的求属性约简（或最小属性约简）的高效算法。     

不完备灰色信息系统属性约简

在研究分析灰色信息系统中灰数、灰相似度的基础上,定义了改进型灰色相似关系,建立了灰色粗糙集模型的一种扩展模型,给出了不完备灰色信息系统的处理过程和对象数据筛选算法,提出了一种灰色信息系统的属性约简算法,并通过算例进行了验证分析。     

不完备信息系统中一种改进的粗糙集模型

对于不完备信息系统的处理,需要对经典粗集理论进行扩充。以不完备信息系统为研究对象,提出了一种新的带有参数的二元关系,并讨论了基于该二元关系的粗糙集扩充模型。通过合理设置参数值,可使新扩充模型比以往模型具有更好的分类效果,从而提高对数据预测、分类的准确度。实例分析进一步验证了新二元关系及其扩充模型的优越性。     

不完备信息系统中一种拓展粗糙集模型*

以同时具有遗漏型和缺席型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,提出了一种使用参数进行控制的二元关系以及相应的粗糙集模型,将这种拓展粗糙集模型与不完备信息系统中现有的几种拓展粗糙集模型进行了对比研究。对一不完备信息系统进行了实例分析,以说明新提出的二元关系的有效性。     

广义不完备信息系统中一种拓展粗糙集模型

以同时具有遗漏型和丢失型未知属性值的广义不完备信息系统为研究对象,定义一种用于分类的[α]程度限制优势关系,提出一种基于[α]程度限制优势关系的拓展粗糙集模型,并给出其上、下近似性质。通过一个教师教学质量评估实例,说明这种模型在广义不完备信息系统中处理模糊和不确定知识是有效和可行的。     

基于条件分布信息量的不完备决策表属性约简

通过分析目前信息观下不完备信息系统属性约简,针对已提出的几种信息熵存在随着属性的增加系统分类能力减弱的不足,从条件属性确定的容差类在决策属性划分上的分布出发,给出不完备决策表的条件分布信息量的定义;同时,定义了新的属性重要度,并以此为启发信息设计属性约简算法。通过实验说明了该算法对不完备决策表属性约简是可行的。     

一种优化的不完备信息系统知识约简算法

以不完备信息系统为研究对象,对传统粗糙熵及相应知识约简算法的局限性进行了分析;通过引入概率计算公式,重新定义了不完备熵概念,能够更加精确地度量知识的不确定性;利用粗糙熵和不完备熵联合对属性重要性进行了定义.在此基础上提出了优化的知识约简算法,该算法的时间复杂度是多项式的.通过实例说明,该算法比传统的基于粗糙熵的算法能得到更优的最小约简.     

不完备信息系统的一种权重确定方法

深入分析了粗糙集表征的属性重要度,针对现有粗糙集理论的属性权重确立方法的不足,结合属性集中条件属性的整体重要度和系统中条件属性的个体重要度,提出了在不完备信息系统的一种权重确定方法,分析了其合理性。通过算例分析表明,新的不完备信息系统的权重确定方法可以解决原有粗糙集权重确定方法存在的问题。