优势关系下直觉模糊目标信息系统的上近似约简

传统的粗糙集理论对决策属性值为直觉模糊数的直觉模糊目标信息系统不能直接属性约简.文中在直觉模糊目标信息系统中引入优势关系,基于优势关系定义条件属性集的上近似决策协调集,给出上近似约简的判定定理,建立该信息系统条件属性集的上近似约简模型,并给出上近似约简的算法步骤.在决策属性值为直觉模糊数的一些目标信息系统中,利用条件属性集的上近似约简,可得到更为简洁的决策规则.最后给出一个实例验证算法的有效性.     

属性序下基于优势关系灰色信息系统约简

粗糙集和灰色理论在数据挖掘领域各有优点,它们最终目标都是为了发现知识。将粗糙集和灰色系统结合,研究了区间灰色信息系统在优势关系下的约简方法。在现实世界中,属性之间可能存在着一种属性序的关系,将这种属性序关系引入到基于优势关系的灰色信息系统中,给出了两种属性约简的算法：一种基于分辨矩阵的算法,另一种不基于分辨矩阵的算法。较好地适应了不完备信息系统和大数据集信息系统约简。最后通过实例对比,得出两种算法的约简结果是一致的,并分析了各自的适用范围。     

属性序下基于优势关系灰色信息系统约简

粗糙集和灰色理论在数据挖掘领域各有优点,它们最终目标都是为了发现知识.将粗糙集和灰色系统结合,研究了区间灰色信息系统在优势关系下的约简方法.在现实世界中,属性之间可能存在着一种属性序的关系,将这种属性序关系引入到基于优势关系的灰色信息系统中,给出了两种属性约简的算法:一种基于分辨矩阵的算法,另一种不基于分辨矩阵的算法.较好地适应了不完备信息系统和大数据集信息系统约简.最后通过实例对比,得出两种算法的约简结果是一致的,并分析了各自的适用范围.     

三参数区间灰数信息下系统属性约简方法

针对属性评价值为三参数区间灰数的不完备信息系统,提出了一种基于[θ]-灰色优势关系的信息系统属性约简方法。根据三参数区间灰数的定义,给出两个三参数区间灰数基于可能度的大小关系,在此基础上,构建方案属性值之间的一种[θ]-灰色优势关系,并结合可辨识矩阵,给出了这类不完备信息系统属性约简方法。应用实例表明了方法的合理性和有效性。     

一种基于粗糙集理论的规则提取方法

规则提取是实现智能信息系统的重要环节,也是一个难点。针对信息系统中的规则提取问题,提出了一种基于粗糙集的研究方法,并对规则提取涉及到的属性约简、属性值约简等问题进行了研究。根据粗糙集中的不可分辨关系建立了可辫识向量,以利用可辨识向量的加法法则运算求得核属性以及属性重要性,然后以核属性为基础、属性重要性为启发信息,求得信息表的一个属性约简。在此基础上,利用条件属性与决策属性之间的对应关系,对信息表中的每条规则通过删除冗余属性值来完成信息表的属性值约简,最终实现规则提取。数值实例和试验表明本算法是有效、可行的。     

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。     

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。     

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.     

一种实值属性信息系统的粗集约简方法

本文研究应用粗集理论对实值信息系统属性进行约简的方法，对实值属性信息系统进行约简的根本问题是如何对实值属性离散化，通过对离散化方法与属性约简的关系进行研究，提出实值属性离散化的一种自动确定属性类别的方法，并结合粗集理论给出了对实值属性信息系统约简的算法，用所提出的算法进行了实验，并给出了实验结果。     

一种专家系统知识获取时的属性值约简算法

知识获取是构造专家系统的"瓶颈",提供准确的推理知识是进行科学决策的关键。文中运用粗糙集理论,研究对决策表中每条记录的冗余条件属性值进行筛选并删除的属性值约简算法。首先研究属性值约简的理论基础,包括知识表示和知识约简与核两个方面;其次研究知识获取方式与知识获取过程;然后研究属性值约简算法,通过两个定义描述约简算法的基础上,给出了约简算法的5个步骤;最后以城市物流中心选址为例,运用属性值约简算法及其步骤,对决策表属性值进行约简。结果表明,属性值约简实现了决策表的最简化,突出了关键属性及其关键属性值对决策的影响。     

一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对属性约简,本文提出了一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法。该算法以求差别矩阵为基础,不仅考虑了所选择条件属性与决策属性的互信 息,还考虑了其取值的分布情况,从信息论角度定义了一种新的属性重要性度量方法,将其作为启发式信息,最终求得属性约简集。实例表明,算法能够有效地对决策系统进进行约简,获得比较理想的约简结果,同时约简后的决策规则数目较少。     

基于粒化单调的不完备混合型数据增量式属性约简算法

增量式属性约简是一种针对动态数据集的新型属性约简方法。然而目前的增量式属性约简很少有对不完备混合型的信息系统进行研究。针对这类问题提出一种属性增加时的增量式属性约简算法。在不完备混合型信息系统下引入邻域容差关系。基于邻域容差关系的粒化单调性,提出信息系统属性增加时邻域容差条件熵的增量式更新方法,并提出了不完备混合型信息系统下的邻域容差条件熵增量式属性约简算法。实验分析表明了该算法的有效性。     

基于粗糙集的不完备信息系统增量式属性约简

属性约简是粗糙集理论在模式识别中一项重要的应用,传统的属性约简算法只适合处理静态的信息系统,而处理不断动态更新的信息系统面临着巨大的挑战。对于不完备信息系统,提出一种增量式的属性约简算法。在不完备信息系统下引入粗糙集理论中关于正区域的概念,针对不完备信息系统中属性增加的情形,提出了基于正区域的增量式属性约简算法。实验结果表明了所提出的增量式属性约简算法比非增量式的算法具有更高的效率,同时比其他同类型的算法具有更高的优越性。     

Conditional entropy for incomplete decision systems and its application in data mining

Rough set theory is a useful mathematic tool for dealing with vague and uncertain information. Shannon's entropy and its variants have been applied to measure uncertainty in rough set theory from the viewpoint of information theory. However, few studies have been carried out on information-theoretical measure of attribute importance in incomplete decision system (IDS) considering the relation between decision attribute and condition attributes. In this paper, we introduce the concept of conditional entropy together with entropy and joint entropy in IDSs. By using the new conditional entropy, we propose a measure for attribute importance. Based on the measure, a heuristic attribute reduction algorithm is presented. Some test experiments on real-lift data-sets show the effectiveness of the algorithm. The attribute importance measure and the attribute reduction algorithm can be used in data mining or machine learning for handling incomplete data.     

基于模糊知识粒度的混合属性约简算法

现实世界中常常包含着海量的、不完整的、模糊及不精确的数据或对象,使得模糊信息粒化成为近年来研究趋势。利用论域上的模糊等价关系定义了模糊粒度世界的模糊知识粒度,给出了新的属性约简条件和核属性计算方法,以便更好地挖掘出潜在的、有利用价值的信息。针对粗糙集在对连续属性约简的过程中容易造成信息缺失和不能对模糊属性处理的现象,提出了一种基于模糊知识粒度对混合决策系统约简的启发式算法,省去了连续属性离散化过程,减少了计算量,为离散值域和混合值域约简提供了统一的方法。最后通过实例验证了其有效性。     

实值信息系统的属性约简

实值信息系统是连续值信息系统的广义形式,其属性值是实际问题反映出来的真实数据。通过在实值信息系统上定义一种相容关系,主要讨论了这种关系下实值信息系统与实值决策表基于粗糙集理论的属性约简,给出了区分函数的定义与约简的判定定理,得到了计算约简的具体方法,并将所得结论用于无线电信号数据分析处理上。     

基于模糊粗集的不完备信息表属性约简新算法

模糊粗糙集结合了粗集和模糊集的优点,是一种有效的数据处理理论,尤其在不完备信息表数据处理中。论文对Krysckiewcz容差关系模型加以改进,充分考虑信息表中属性取值的规律,构造模糊的二元不可分辨关系,运用模糊粗糙集理论,推广属性依赖性度量概念,给出了属性约简算法,并通过一个实例验证了它的有效性,为不完备信息表的数据处理提供了一些解决问题的思路。