基于相容矩阵的改进属性约简算法

原属性约简算法在计算相容关系时,存在大量重复计算,从而导致时间复杂度为O(|C|3|U|2)。针对该问题,基于不完备决策表,提出时间复杂度为O(|U|2)的高效相容矩阵计算算法,在此基础上,设计改进的基于相容矩阵的属性约简算法。通过实例证明,当空间复杂度相同时,改进算法的时间复杂度从原有O(|C|3|U|2)降为O(|C|2|U|2)。     

改进的相容矩阵的属性约简算法

在粗糙集理论中,知识约简已经成为其核心内容之一。针对相关文献中基于相容矩阵的不完备信息系统属性约简算法,提出了一种新的相容矩阵定义,该矩阵能够减少关注的条件属性。同时,也证明利用该矩阵所求的属性约简与相关文献中的属性约简是等价的。给出了其属性约简算法,提高了属性约简的速度。     

相容矩阵的高效属性约简算法

给出完备决策表和不完备决策表的定义并说明相容关系.给出了相容矩阵及其属性约简的定义,同时也给出差别矩阵及其属性约简的定义,证明了基于相容矩阵的属性约简与关于差别矩阵的属性约简定义是等价的,给出了一个计算条件属性的频率的公式,该公式不必计算差别矩阵,而是直接从决策表中计算出各条件属性在差别矩阵中出现的频率.设计一个快速计算条件属性频率的快速算法,在此基础上,设计了一个高效求基于相容矩阵的属性约简算法,并通过实例对该算法进行了验证.实践证明:算法的复杂度都得以降低,该算法的时间复杂度为O(|C|2|U|),空间复杂度为O(|U|).该方法为计算其他的属性约简算法提供了一条新思路.     

一种相容矩阵的启发式属性约简算法

针对不完备决策表,黄兵给出一种基于容差关系的相容矩阵的属性约算法,但算法比较费时,其时间复杂度为[O(|C|3|U|2)]。为降低原算法的时间复杂度,以矩阵距离为启发信息,并运用矩阵合取的特性,设计了一个新的属性约简算法,算法时间复杂度降为[O(|C|2|U|2)]。通过实例验证了该算法。     

不完备模糊决策信息系统的粗集模型与精度约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统概念及其粗集模型的基础上,本文提出了不完备模糊决策信息系统的概念,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型,它既不同于不完备近似空间上的信息系统又不同于完备空间上的模糊决策信息系统。该模型是完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广。文中还给出了系统的精度约简概念及其约简算法。     

基于不完备信息系统粗集逼近中的粒度原理

粗糙集是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。经典粗糙集理论是建立在完备信息系统基础上的,然而在实际中,不完备信息系统的广泛存在极大地限制了粗糙集理论的应用。文章利用粗集中的精度,结合信息粒度原理,对不完全信息系统利用序列套导出其粒度分层结构和基于相容关系的粗集逼近。     

不完备模糊目标信息系统粗集模型与知识约简

在不完备信息系统和模糊目标信息系统的基础上,将不完备近似空间和模糊目标信息系统有机地结台起来,提出了不完备模糊目标信息系统的概念;同时还给出了不完备模糊目标信息系统的粗糙集模型,该模型是完备模糊目标信息系统和经典目标信息系统粗糙集模型的推广。还给出了系统知识约简的一些相关概念及其辨识矩阵的知识约简方法。     

不完备信息系统中基于相容粒度计算的知识获取方法

研究在不完备信息系统(incomplete information system,IIS)中的知识获取已经成为近期粒度计算研究的热点方向之一.为探索一种高效的知识获取方法,基于相容粒度计算的基本原理,针对不完备信息系统的特点,提出了一种完整的知识获取算法.该算法包括不完备信息系统的属性约简算法和系统中对象的约简算法.其主要特点是在由完全覆盖构成的粒度世界中去研究知识的表示和获取问题,其基本粒就是最大相容类.对算法的性能进行了理论和实验分析,证明了算法的有效性和可行性.     

不完备信息系统下的L_A最大相容类粗糙集模型

目前处理不完备信息系统已经有了容差关系、相似关系等推广的粗糙集模型,以及这两种模型的改进形式。基于限制容差关系,提出了一种新的相容类的概念——LA最大相容类,并建立LA最大相容类粗糙集模型。通过对比分析得出LA最大相容类粗糙集模型可以获得更高的近似精度,并讨论了在此模型下属性的约简问题。     

不完备信息系统属性约简的矩阵算法

通过分析不完备信息系统中基于相容矩阵的属性约简算法,定义一个在单个条件属性下的新二进制相容矩阵,给出新矩阵间的吸收运算规则,利用该规则得到不完备信息系统条件属性集的二进制相容矩阵.通过判断新二进制相容矩阵间运算后得到的矩阵是否与条件属性集下的矩阵等价,找出不完备信息系统的属性约简.证明该属性约简与不完备信息系统中基于正...     

基于容差关系的扩展粗集模型中的知识依赖

论文在基于容差关系的扩展粗集模型中,考虑了条件属性子集与决策属性子集间知识依赖和条件属性子集间的知识依赖两种情况,分别给出了这两种情况下知识依赖和部分知识依赖以及依赖度等概念的定义,证明了与这些概念的定义相关的一些重要定理结论,并给出了一些例子加以验证。     

量化容差关系的程度多粒度粗糙集模型

多粒度粗糙集是一种重要的多粒度数据挖掘模型。为了对不完备信息系统中等价类重叠部分的定量信息进行挖掘,提出一种多阈值的量化容差关系程度多粒度粗糙集模型。首先将描述等价类重叠信息的程度多粒度粗糙集模型与处理不完备信息系统的量化容差关系进行结合,提出量化容差关系的程度多粒度粗糙集模型,然后在该模型的基础上,为每个粒度设定与数据相适应的阈值,提高了量化容差关系程度多粒度粗糙集模型的灵活性,增加多粒度数据挖掘的性能。UCI数据集的实验结果表明,本文所提出的粗糙集模型具有较好的分类效果和理论的可行性。     

在不完备信息系统中的一种粗集扩充模型

对已有的基于不完备信息系统的粗集拓展模型进行分析比较,进而提出一种改进的限制容差关系模型。主要思想是考虑到人的主观要求,在容差类的划分中加入一个插值,再利用这些类得到上下近似集,最后通过实例说明该模型是符合客观实际的。     

基于模糊容差关系粗糙集的分解及其在信息检索中的应用

基于容差关系粗糙集的提出扩大了粗集的应用范围。本文在容差关系扩展为模糊容差关系的基础上引入支配关系对模糊容差关系的容差类进行进一步分解,分为模糊纯容差类、模糊正容差类、模糊负容差类,并分别定义上下近似集,进而提出了模糊容差关系粗糙集的分解。该方法能有效地处理连续属性,并用信息检索的例子证明了其应用价值。     

Study of Grey Rough Set Model Based on Tolerance Relation

This paper analyses several extended rough set models in incomplete information systems and proposes a tolerance relation based model of processing grey incomplete information systems, which is an extension to rough set models. The method of the model is: firstly partitioning the original incomplete information system by introduced threshold value, then establishing tolerance classes through grey tolerance relation and obtaining upper and lower approximations through these tolerance classes. Moreover, a method of whitening grey numbers based on grey tolerance relation is given. This paper shows that the model accords with practice according to examples and the algorithm of whitening grey numbers is also comparatively ideal. The more important point is that the subjective needs are considered during partitioning grey tolerance classes by introducing threshold value. So it is consistent with the system methodology of person-oriented person-to-machine communication.     

一种基于容错粗糙集的Web文档分类方法

为了充分利用Web这一宝贵资源，需要一种高效准确的Web分类方法．应用机器学习技术，如K-邻近法、贝叶斯概率模型等已经实现了Web文档半自动和自动分类，但是，大多数Web分类方法共同的特点是把类作为互斥的概念，很少考虑类与类之间存在一定的交叉概念．其实，一个Web文档有时可属于几个类别，说明web文档的类之间存在不确定的关系．粗糙集理论-l982年Pawlak提出的，它在不确定关系表示有显著优点．由近似关系产生的分类方法分类精度更高．在web文档常用向量模型基础上，利用特征词协同出现的价值，本文采用一种广义粗糙集……容错关系（tolerance relation）来表示文档，丰富特征词对Web文档的描述，实验结果表明它更适合表示Web文档，有利于提高Web分类的准确性．     

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。