基于分离优势覆盖集的Pythagorean模糊决策信息系统的属性约简

讨论了基于分离优势覆盖集的Pythagorean模糊决策信息系统的属性约简问题.首先基于优势关系,在Pythagorean模糊决策信息系统中给出了优势覆盖集、分离优势覆盖集、D-分离优势覆盖集等概念.进而利用分离优势覆盖集、D-分离优势覆盖集对Pythagorean模糊决策信息系统进行约简.最后,将提出的约简算法与其他约简算法进行比较,验证了所提出算法的有效性和优越性.     

多决策模糊信息系统的属性约简

模糊粗糙集是对传统粗糙集的推广,用于处理模糊的数据.将模糊决策信息系统中以划分刻画的决策属性推广到以覆盖刻画.通过利用特征函数将模糊决策信息系统中的以覆盖刻画的决策转化为由0和1组成的形式背景,从而给出多决策模糊信息系统的定义,并且研究了在此框架下属性约简问题.提出了保持正域不变的约简方法,构造了相应的辨识矩阵,并给出了相关判定定理,同时举例子说明了该属性约简方法的合理性和有效性.     

交非空关系下信息系统的知识约简

在交非空关系下的目标信息系统中引入了协调集判定定理,研究了该信息系统的属性约简及协调集问题,给出了约简等相关定义,并给出了求解目标信息系统辨识矩阵和约简的算法.     

优势关系下模糊目标信息系统约简的辨识矩阵

约简是知识获取的重要方法之一,基于等价关系的粗糙集约简理论的研究已比较深入,而优势关系下约简理论的研究还比较少。定义了模糊目标信息系统在优势关系下的5种属性约简,并且给出了它们的判定定理和可辨识矩阵。证明了辨识矩阵对应的辨识公式给出的解就是所求约简的全体.最后通过一个例子说明如何用辨识矩阵算法求属性约简。     

优势关系下的协调集判定定理

在优势关系下的目标信息系统中,运用协调集判定定理,研究了该信息系统的属性约简及协调集问题,给出了相关定义,并给出了求解目标信息系统的辨识矩阵和约简的算法.     

基于不完备模糊决策信息系统的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个重要方法,把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约简的算法,最后用实例验证了算法的可行性.     

不完备模糊决策信息系统中的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个很重要的方法,本文把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约筒的算法,最后用实例验证了算法的可行性.     

含属性加权模糊序决策信息系统的近似约简

为保证关键属性在属性约简时能够被保留,可对信息系统的属性进行加权,从而提高关键属性的影响力.基于此,在属性加权的模糊序决策信息系统中建立了上、下近似约简的模型,得到两种约简的判定定理,并且给出求解上、下近似约简的辨识矩阵以及约简方法 .最后,通过实例验证了该约简方法的有效性.     

分层算法求解竞赛图上的最小弱顶点覆盖

竞赛图上的弱顶点覆盖问题是一个NP困难问题,本文先定义了竞赛图上的势加权函数,然后利用分层技术给出了一个求解竞赛图最小弱顶点覆盖问题的近似算法,并证明了此近似算法的近似度为3     

等价关系下的协调集判定定理

对于等价关系下的目标信息系统,先给出并推导了协调集判定定理,然后将其和该信息系统的属性约简及协调集问题联系起来,给出了求解目标信息系统的辨识矩阵和约简算法.     

基于图的覆盖决策信息系统属性约简新算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,主要是用于去除高维数据的冗余信息.利用图论求约简是覆盖决策信息系统属性约简的一个新方法,其将覆盖决策系统的约简等价于超图的极小顶点覆盖.本研究提出一种新的覆盖决策信息系统的属性约简算法,该算法采用三步策略:首先确定覆盖决策信息系统的辨识集,然后得到超图的关联矩阵,最后用贪心法求出...     

直觉模糊目标信息系统的正域约简

经典的粗糙集理论对直觉模糊目标信息系统不能直接进行知识约简.为此,首先在直觉模糊目标信息系统中引入优势关系,给出了基于优势关系的直觉模糊粗糙集定义;然后将经典粗糙集理论中的相对正域、属性依赖度以及属性重要性等概念推广至直觉模糊环境中,同时证明了直觉模糊目标信息系统的相对正域具有单调性的特征;结合属性的不同特征以及正域约简的定义给出了正域约简的判定定理,从而设计出以属性重要性为启发式信息的正域约简算法,并给出算法的复杂度分析;最后通过数据实验验证了算法的有效性.     

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.     

不完备区间值信息系统的粗糙集约简算法

探讨不完备区间值信息系统的属性约简问题。定义了一种相似联系度容差关系,基于此关系建立了拓展粗糙集模型。然后通过定义双参数分配约简和同异反可辨识矩阵,给出了基于同异反可辨识矩阵的双参数分配约简算法。所建模型可根据不同的用户需求和数据集的分布特点对参数进行动态调整,更符合实际。最后给出了数值例子,并分析了不同参数值对约简结果的影响。     

信息系统中知识的距离及基于知识距离的属性约简算法

从粒度计算的观点出发,给出了信息系统中知识距离的定义,指出利用知识距离可以度量信息系统中知识的粗糙性,分析了其相关性质.提出了一种基于知识距离的启发式属性约简算法,算法不需求核,对无核的特殊信息系统计算约简更加有效.     

直觉模糊目标信息系统的知识约简

经典的粗糙集理论对直觉模糊目标信息系统不能直接进行知识约简.这里在直觉模糊目标信息系统中引入优势关系,建立了基于优势关系的直觉模糊粗糙集模型;然后,基于定义的分布协调集和分配协调集,给出了分布约简和分配约简的判定定理和可辨识矩阵,从而提供了直觉模糊目标信息系统的知识约简方法.最后给出一个实例验证方法的有效性.     

多值RS理论中属性约简的另一种算法

基于信息论对多值信息系统中属性重要性的度量,运用分辨矩阵的若干性质,定义了新的分辨相似矩阵,使多值RS理论中属性约简和求核过程更简化.而且相应算法可以有效地减少属性约简算法的计算量,最后给出了该算法的时间复杂度分析,并举例说明了该算法能得到信息系统的最小约简.     

连续型目标信息系统的属性约简

针对连续型数据的属性约简问题, 提出了一种新的属性约简方法[CD2]基于分配可辨识矩阵的属性约简方法。给出了基于连续型数据的分配协调集的概念, 研究了基于连续型数据的分配协调集的基本性质, 定义了基于分配协调集的辨识矩阵。在此基础上提出了基于辨识矩阵的连续型数据的属性约简方法, 并给出了计算辨识矩阵的算法。实例分析表明, 该方法能有效地对连续型数据进行属性约简。     

基于知识粒度的最小属性约简算法

针对目前决策表属性约简的计算问题,研究了粗糙集理论中差别矩阵,讨论了知识粒度与信息量、类别特征矩阵之间的关系,利用知识粒度最大的属性生成较小的类别特征矩阵,设计了新的启发式规则来快速缩小搜索空间和最小化属性选择,提出了一个基于知识粒度的最小属性约简算法,并用一个实例证明了算法的正确性。与类别特征矩阵相比,采用知识粒度生成的类别特征矩阵可以有效地减少存储空间。实验结果表明,所提出的算法能够得到最小属性约简。     

一种快速属性约简算法

基于差别矩阵的属性约简算法,先要求出差别矩阵,随着问题的规模增大,存放差别矩阵的空间和算法的执行时间过大和过长,让计算机难以承受．针对这一问题,提出了差别对象对集的定义,给出了基于差别对象对的属性约简定义,并证明了该定义等价于基于差别矩阵的属性约简定义．利用差别对象对,设计了一个新的属性约简算法．由于这一算法在求属性约简的过程中不用生成差别矩阵和大量的无用元素,因而大大减少了存储量和计算量,从而提高了算法的效率．计算实例说明了新算法的高效性．