基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法

研究了属性值为实数、且决策者对属性的偏好信息以直觉判断矩阵或残缺直觉判断形式给出的直觉模糊多属性决策问题.首先介绍了直觉判断矩阵、一致性直觉判断矩阵、残缺直觉判断矩阵、一致性残缺直觉判断矩阵等概念,然后分别建立了基于直觉判断矩阵和基于残缺直觉判断矩阵的多属性决策模型,并且建立了基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型,进而给出了基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法.该方法无需对不同偏好结构进行一致化处理,可直接通过求解模型得到最优权重向量,因而避免了一致化所导致的决策信息的失真和丢失.最后应用上述方法对江苏省企业技术创新能力进行了评估.     

S—粗集理论的研究与应用

本文给出基于S-粗集的单向属性迁移集合,双向属性迁移集合以及单向信息系统的模型;又给出属性迁移的若干性质。从Skowron提出的分辨矩阵的角度出发,给出了S-粗集中的分辨矩阵,并在此基础上提出了基于S-粗集理论上的属性约简算法。最后给出该算法在化学药品合成中的应用。由实验可证明,利用S-粗集的方法对化学药品合成需要考虑的众多因素进行属性迁移与属性约简,找到了对产品合成最重要的属性,在此基础上进行试验,可以降低开发的时间,提高实验的效率和产品收率。     

三角矩阵环及其上模的同调性分析简

三角矩阵环在矩阵环论中占有重要地位,该文对三角矩阵环的模及其上的一些性质进行了分析.首先,给出了三角矩阵环的一般定义,并给出了三角矩阵环极大右理想值的表达;其次,给出了三角矩阵环模的应用,重点阐述了三角矩阵环同态模的表达;最后,对三角矩阵环模上的同调性进行了分析,包括投射模属性特征、对偶基属性特征、投射生成子属性特征、投射盖属性特征、内射模属性特征、内射余生成子属性特征、内射包属性特征、平坦模属性特征.     

用矩阵方法进行概念格的属性约简

本文给出了概念格的可辨识布尔矩阵的概念,把概念格的属性分成绝对必要属性、相对必要属性和绝对不必要属性三类,建立了概念格的属性约简模型.用布尔矩阵的初等行变换把可辨识布尔矩阵化为最简矩阵,给出了通过可辨识布尔矩阵和最简矩阵判定绝对必要属性、相对必要属性和绝对不必要属性方法,并由此给出了一种初等、直观的属性约简算法.     

形式背景上基于矩阵信息熵的矩阵熵约简

概念格的属性约简是知识表示和数据处理的一种有力工具，已被成功应用到多个领域，寻求高效快速的属性约简算法仍然是概念格理论的主要研究热点.从信息熵和布尔矩阵的角度研究形式背景的属性约简，提出属性约简的新方法.首先，在形式背景上定义矩阵信息熵、矩阵条件熵、矩阵联合熵和矩阵互信息熵，研究它们的性质和相互之间的关系.接着，在形式背景上提出基于矩阵信息熵的矩阵熵协调集和矩阵熵约简的定义，给出了属性的重要性度量，利用矩阵信息熵刻画核心属性、相对必要属性和不必要属性的属性特征，再给出获取矩阵熵约简的方法和算法.最后，利用UCI数据集进行测试，验证了基于矩阵信息熵的矩阵熵约简算法的有效性.通过对比实验，证明该算法具有更加高效的约简性能且适用于大数据样本.     

面向属性的RST在数据挖掘中的应用

基于对ＲＳＴ的基本概念的近似空间的形式描述,定义了不确定信息系统,并引入面向对象属性的泛化和约简操作算法,在此基础上,提出了一个面向属性的ＲＳＴ的数据挖掘方法,即基于系统的关系数据库形成差别矩阵,并对差别矩阵放行最佳约简和核操作,给出在逻辑意义下的决策规则,从而完成领域的知识发现。同时给出了在一个医疗诊断系统中应用的实例。     

属性一致关系及其应用

本文在属性测度的基础上定义了属性关系及属性一致关系,并讨论了它们的性质及运算.文章最后还讨论了属性一致关系在决策分析中的应用.     

直觉模糊概念格的属性约简

研究直觉模糊形式背景下的概念格属性约简.利用直觉模糊逻辑算子给出了直觉模糊概念格的构造,通过直觉模糊集的水平截集定义了可辨识属性矩阵,给出了直觉模糊概念格的属性约简方法.     

粗糙集理论中决策表属性约简的信息表示

主要讨论了决策表属性约简和信息熵之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示和该文给出的信息表示下是等价的,并举例说明,对于不一致决策表,其属性的约简不能用信息熵来等价表示。     

基于区分矩阵求决策算法的约简

利用区分矩阵的特点，给出了另一种求决策表的属性约简与属性核、决策规则的约简与核的方法，进而给出了一种求决策算法约简的方法，这种方法简单易行，尤其在求决策规则约简时更体现了它的优越性。     

属性层次模型AHM —— 一种新的无结构决策方法

提出了属性层次模型AHM,一种无结构决策方法。在属性测度基础上,提出了相对属性测度和属性判断矩阵的概念。相对权重和合成权重很容易从属性判断矩阵获得。通过例子说明,属性层次模型是简单有效的。     

信息表属性约简之间的若干关系

研究信息表绝对属性约简与相对属性约简之间的关系,指出一个绝对属性约简通常只是包含而不一定会是相对属性约简,同时给出相对属性约简不是绝对属性约简的一个充分条件.此外还阐述了绝对属性约简与属性依赖性之间的关系.     

基于残缺互补判断矩阵的多指标决策方法

针对具有残缺互补判断矩阵形式方案偏好信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.对具有残缺互补判断矩阵的多指标决策问题进行了描述.依据残缺互补判断矩阵和决策矩阵,构建了求解指标权重的最优化模型.采用拉格朗日乘数法求解该模型,得到每个指标的权重值,进而计算出每个方案的综合评价值,从而可得到所有方案的排序结果.最后,通过给出一个算例说明了该方法的可行性和实用性.     

An improved reduction algorithm based on the degree of attribute discernibility

This paper deals with the problem of attribute discernibility reduction and proposes some new concepts to rough set theory （RST） based on the discernibility matrix of Skowron, such as secondary core, regeneration matrix and the degree of attribute discernibility （DAD）. This paper puts forward an attribute reduction algorithm based on maximum discernibility degree, which opens up an effective way of gaining minimum attribute reduction of decision table. The efficacy of this algorithm has been verified by practical application in a diagnostic system of loader, which substantially decreases information gathering requirement and lowers the overall cost with no loss of accuracy.     

分类算法中基于差别矩阵的属性约简方法

差别矩阵中会出现大量的重复元素占用大量内存,当数据太稠密时,构成的差别矩阵太大不容易操作且计算代价较高。本文提出了一种基于简化差别矩阵的属性约简算法(SDMAR),在属性约简之前,通过计算属性相似度,对属性进行了合并操作,得到简化决策表。根据简化决策表构造差别矩阵,计算差别矩阵中出现次数最多的属性并删除包含该属性的元素,当差别矩阵为空时终止操作,以达到对决策表属性约简的目的。通过算法及实例分析得到属性约简过程的时间复杂度有所减小。     

基于相似关系的不完备形式背景属性约简

研究不完备形式背景的属性约简问题。通过比较对象间属性值的一致性, 定义了对象集上的一个相似关系, 进而定义了基于相似关系的粗糙近似算子, 利用目标集的粗糙集近似, 可以提取语义明确的决策规则。基于不完备形式背景中相似关系给出一种属性约简的概念, 研究了属性约简的判定定理, 给出了三类属性的特征刻画。 最后, 利用对象间的辨识属性, 给出了一种属性约简的方法, 并举例说明了方法的可行性。     

随机信息系统中基于不可辨识矩阵的属性约简

在随机信息系统中,根据不可辨识关系,提出了不可辨识属性矩阵的概念,证明了不可辨识属性矩阵与可辨识属性矩阵的关系,最后提出了一种基于不可辨识属性矩阵约简算法.实例研究表明,相对于可辨识属性矩阵算法,该算法在时间和存储空间上都有较大的改善和提高.     

决策系统属性约简的关系矩阵算法

建立决策系统与关系矩阵之间的联系后,从关系矩阵的角度研究属性重要性的指标,并利用该指标作为启发式信息提出一种新的属性约简算法.该算法具有较大的灵活性,能够从搜索空间逐次删除不重要的属性,避免对这些属性进行重复搜索,提高了搜索的效率.该算法可行有效.     

一种改进的基于区分矩阵的属性约简算法

根据粗糙集理论讨论了属性约简问题,基于传统的区分矩阵属性约简算法提出了一种改进的约简算法:首先,根据决策表构造区分矩阵;然后,删除区分矩阵中包含核和伪核的项;最后,化简区分矩阵中剩余项得到约简结果.通过对某发动机故障数据进行处理验证了算法的有效性.     

Rough集理论中几个基本概念的算法描述

用信息向量表示信息表知识表达系统中的埘象，基于同一思想用算法描述了Rough集中的等价类、不可分辨关系、上下近似集、属性约简、相对属性约简等概念。