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程度与精度的逻辑差粗糙集模型 总被引:1,自引:0,他引:1
基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式,得到了粗糙集区域的基本结构,提出了计算粗糙集区域的常规算法和结构算法,进行了算法分析与比较,探索并得到了模型在决策表中的应用方向。通过该模型拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型。 相似文献
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近似空间中,精度与程度结合形成的双量化是一个创新课题.利用笛卡尔积进行量化信息合成,基于变精度上近似与程度下近似探讨双量化边界及其算法.首先,基于上述两个近似,自然地构建了双量化扩张粗糙集模型,定义了双量化扩张边界.接着,分析了该边界的双量化语义,得到了该边界的精确刻画与数学性质;为计算该边界,提出了近似集算法与信息粒算法,进行了算法分析与算法比较,得到了信息粒算法具有更优的算法空间复杂性的重要结论.最后,应用一个医疗实例对该边界及其算法进行了说明.该边界扩张了经典Pawlak边界,并对局部不确定性进行了双量化的完备与精细刻画,这对双量化的不确定性分析与应用具有重要意义. 相似文献
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双量化具有完备刻画粗糙集近似空间的重要功能,而精度与程度的逻辑或粗糙集模型则是一类基本的双量化扩张模型.针对该模型进行深入的计算分析,进而探讨其在近似空间中的属性约简.利用区域结构,分析计算公式,在此基础上构建宏观算法和结构算法,算法的分析和比较结果说明结构算法具有较好的计算复杂性.基于近似空间讨论关于4区保持的基本性质,提出区域保持的属性约简,得到经典定性约简的一类扩张量化约简.该研究为双量化粗糙集模型的优化计算与约简应用提供泛化思路. 相似文献
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针对不确定性度量的强健构建与泛化推广,采用代数表示与信息表示的融合,提出模糊邻域粗糙集的决策熵.关于模糊决策概念,代数粗糙度的信息函数深入诱导出模糊邻域相对决策熵;关于模糊决策分类,决策类集成自然诱导出模糊邻域相对决策熵,融合依赖度改进出模糊邻域依赖决策熵.模糊邻域决策熵实施了代数与信息的复合构建,呈现关于属性与半径的... 相似文献
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信息熵体系是进行不确定刻画与近似推理的重要理论,已经被引入粗糙集进行数据分析与智能处理。经典的互补熵、互补条件熵和互补互信息能够刻画粗糙性与模糊性,该信息体系的拓展具有应用意义。本文基于邻域粗糙集,扩张构建邻域互补信息度量并研究其启发式属性约简。通过解析式模拟与信息粒替换,定义邻域互补熵、邻域互补条件熵和邻域互补互信息,得到系统方程、双界刻画和粒化非单调性;基于邻域互补互信息,提出非单调属性约简并设计启发式约简算法;采用决策表实例与UCI数据实验有效验证性质与算法。基于邻域扩张,相关信息度量与属性约简具有应用前景。 相似文献
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粗糙集通过二元关系密切联系拓扑,并具有基于自反、自反传递、自反对称等关系的拓扑研究。采用对称传递关系构建拓扑并研究其可数性。基于对称传递关系,定义粗糙集近似集,由此建立拓扑及内部、闭包;针对构建拓扑,确立基与邻域基,得到第二可数性、第一可数性、可分性、林德洛夫性等可数性特征;提供实例分析。研究结果基于新二元关系揭示粗糙集与拓扑深入联系。 相似文献
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三支决策依托的条件概率只具有相对性,绝对性度量的引入与集成有利于规则提取.文中挖掘绝对条件概率建立三支关注,研究三支决策与三支关注的双量化集成.提取相对条件概率与绝对条件概率,分析2种度量的系统关系,得到异质性与互补性.利用绝对条件概率建立三支关注,与三支决策进行双量化集成,得到集成区域类型与基本语义(粒)体系.利用一个统计决策表案例进行说明.三支关注依托绝对条件概率成为新型三支模式,与三支决策的双量化集成呈现系统性与应用性. 相似文献
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杨霁琳张贤勇唐孝 《数据采集与处理》2016,31(6):1156-1163
在模糊信息系统中,通过有序加权平均(Ordered weighted averaging,OWA)算子计算对象相似度,可以建立λ截集的相容关系。当λ的值确定后,OWA算子中量词参数(α,β)的选取直接关系到不可区分关系的建立以及信息粒的粗细。因此合理选取参数(α,β)是值得进一步研究的问题。本文采用粗糙集三支决策理论,研究模糊信息系统OWA算子参数选择的相关内容。基于参数的激进、中庸和消极语义,确定OWA算子(α,β)的3种常用取值;进而研究相似度、相容类、双向近似和三支区域在3种参数选择下的性质关系。最后利用实例验证分析了模糊量词参数语义解释的合理性。本文采用三支决策创新视角,得到模糊信息系统OWA算子的深入性质,为相关模糊量词参数提供语义解释与选择依据。 相似文献
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在邻域粗糙集中,基于信息度量的属性约简具有重要应用意义.然而,条件邻域熵具有粒化非单调性,故其属性约简具有应用局限性.对此,采用粒计算技术及相关的3层粒结构,构建具有粒化单调性的条件邻域熵,进而研究其相关属性约简.首先,揭示条件邻域熵的粒化非单调性及其根源;其次,采用3层粒结构,自底向上构建一种新型条件邻域熵,获得其粒化单调性;进而,基于粒化单调的条件邻域熵,建立属性约简及启发式约简算法;最后,采用UCI(University of CaliforniaIrvine)数据实验,验证改进条件邻域熵的单调性与启发式约简算法的有效性.所得结果表明:新建条件邻域熵具有粒化单调性,改进了条件邻域熵,其诱导的属性约简具有应用前景. 相似文献