变精度意义下的优势约简

属性约简是粗糙集理论与方法的研究热点,是一种重要的降维方法.将经典变精度粗糙集模型与优势关系粗糙集模型相结合,定义了优势关系下的β近似集合和β分布协调集的概念,并给出了基于β分布协调集的可辨识属性矩阵定义,提出优势关系下的变精度属性约简方法.通过实例分析,说明了该方法的可行性.     

变精度粗糙集模型与应用

介绍了Ziarko变精度粗糙集模型、β约简和广义变精度粗糙集模型;讨论了广义变精度粗糙集模型β上、下近似算子的基本性质,分析了该模型与Ziarko变精度粗糙集模型之间的关系,最后用实例分析了β约简过程.     

基于相似关系的变精度多粒度粗糙集

在不完备信息系统中基于相似关系,引入了可变精度和多粒度粗糙集,进而提出一种基于相似关系的变精度多粒度粗糙集模型。研究了基于相似关系的变精度多粒度粗糙集的相关性质和关系。随后讨论了基于相似关系变精度多粒度粗糙集的约简问题,提出了一种基于属性重要度的启发式分布约简算法,实例分析的结果验证了该方法的可行性。     

基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其约简算法

针对k等价度容差关系,提出了一种基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展．在此基础上,定义了变精度粗糙集模型约简的概念,讨论了一种刻画属性重要性的新指标,提出了一种启发式约简算法．该算法能从搜索空间中不断地添加重要的属性,并且删除不重要的属性,从而降低了约简的时间复杂度．最后,通过实例说明该算法的有效性．     

一种信息系统属性约简新方法

针对现实中的信息系统的不完备缺失属性,以及无法使用Paw lak粗糙集解决属性约简的情况,在经典的Paw lak粗糙集的基础上,引入一般关系下的粗糙集模型,并给出了基于一般关系的信息系统属性约简的定义.为了使不完备信息系统可以得到更好的属性约简,通过对非对称相似关系进行改进,提出了一种基于改进非对称相似关系的粗糙集模型,在此基础上给出了一种新的不完备信息系统的属性约简算法,并用实例说明了其有效性.     

粗糙集中几种粒结构的代数关系

针对目标概念在近似空间上存在多种粒结构的问题,通过讨论目标概念的最优近似集与Pawlak近似集、变精度近似集之间的代数关系,得到最优近似集与Pawlak下、上近似集、变精度下、上近似集的等价条件;通过分析基于最优近似、基于Pawlak近似、基于变精度近似的分布约简之间的关系,得到在一定条件下,最优近似分布约简为Pawlak近似与变精度近似的分布约简.研究结果表明:根据目标概念与基本知识粒之间不同的近似刻画,不仅可以建立不同的粗糙集模型,还可以建立不同的分布约简.     

分级粗糙集和分级知识约简

Pawlak 粗糙集模型认为一个元素要么属于一个集合,要么不属于该集合,要么可能属于该集合,把可能属于该集合的元素的全体称为边界.Pawlak 粗糙集模型对边界的研究较少.文章认为对边界的隶属度差别较小的元素以同一个量级属于边界,从而可按一个对象对边界的隶属量级对边界进行划分.基于这一思想提出了分级粗糙集模型和分级最大分布约简、分级分布约简的概念.给出了这两种约简的判定定理及辨识矩阵以及相应的核属性的等价条件.分级粗糙集模型推广了Pawlak粗糙集及变精度粗糙集模型.     

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.     

基于多粒度理论的不完备决策规则获取

将多粒度理论引入不完备决策系统中,针对其不完备性,结合非对称相似关系提出基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型,并讨论该模型的性质。随后重点讨论基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型中属性约简和决策规则获取的问题,将多粒度理论和近似分布约简相结合,提出了不完备多粒度近似分布约简,获得所有的最简确定决策规则和最简可能决策规则。最后通过实例分析,发现使用多粒度近似分布约简与规则获取方法比原有的单粒度近似分布约简与决策获取方法更合理有效。     

变精度粗糙集模型

针对基本RS模型的不足，介绍了变精度粗糙集模型，并讨论了它与基本RS模型的关系。最后，定义了变精度粗糙集模型上的属性近似依赖、近似约简。     

基于VPRS和RBF神经网络的WSN节点故障诊断

为保障油料供给的安全性,研究无线传感器网络(WSN)节点故障诊断的可行性策略,提出变精度粗糙集(VPRS)和RBF神经网络结合的故障诊断方法.该方法由运行中的汇聚节点实时获取子节点故障征兆,建立初始决策表,利用VPRS作为前端处理系统,对初始决策表进行约简,删除冗余的、不重要的属性征兆,并将约简后的结果输入RBF神经网络实现节点故障识别.仿真实验结果表明:对于具有显著不确定性的WSN节点故障诊断,该方法能够准确快速地得出诊断结果,鲁棒性和适用性更强.     

变精度粗糙集模型及其一个性质的推广

在[7]的基础上,对变精度粗糙集模型的部分性质进行了推广,即通过引进一对新的算子,把并与交的β上下近似集之包含关系推广到了相等关系,从而得到了更好的结果。     

粗糙集理论及其应用进展

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛应用。首先描述了粗糙集的基本算法及其复杂度 ,包括等价关系 ,上下近似及各种约简算法 ;接着对粗糙集扩展理论 ,如可变精度模型 ,相似模型等进行了讨论 ,然后对粗糙集在数据挖掘、大数据集、粗糙逻辑、多方法融合等领域中的应用进展情况进行了论述 ,最后给出了建议的研究方向     

一般关系下粗糙集的模糊性

从粗糙隶属函数的角度出发,研究了一般关系下的粗糙集模型的模糊性度量,用模糊集的截集的概念描述了一般关系下变精度粗糙集模型。     

一种具有对称性的变精度粗集模型

为了能够从不完备决策表(IDT)中进行知识发现和数据挖掘,提出一种新的具有对称性的双重可变精度限制容差关系粗集模型(VPLTRST).在该模型中,设定一对可调的参数使其作用于由IDT衍生出的限制容差关系,从而形成上下近似集.文中还提出新的在该模型下的知识依赖以及依赖度的定义,并以此作为依据进行知识约简.结合实例,清晰详实地展示了双重精度下如何获得所有知识约简并最终获得决策规则的全过程,具有很好的效果.     

粗糙集和模糊集的比较分析

介绍了模糊集和粗糙集各自的理论和特点,并讨论了模糊集和粗糙集的各自优点和缺点,有机将两种理论结合起来分析了模糊粗糙集、粗糙模糊集及粗糙隶属函数的性质及应用,引入变精度思想,在粗糙模糊集上定义其上下近似。     

基于变精度粗集模型的定量数据挖掘算法

为了解决定量数据中存在噪音数据或数据不完整的问题，并能从这些定量数据中挖掘出有效规则，在变精度粗集模型(VPRS)的基础上，采用定量数据的模糊处理方法，研究了定量数据挖掘算法。该算法可以从定量数据中挖掘出更客观、有效的决策规则。     

变精度粗糙集下基于信息熵的属性约简算法

本文针对在Z．Pawlak粗糙集下进行属性约简中存在的问题,在对变精度粗糙集理论下卢下近似约简概念分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度粗糙集意义下的决策表中属性重要性的度量方式,区分了β阈值界定下的“弱不一致信息”与“强不一致信息”的不确定程度,从而刻画了标准粗糙集下正域之外的不一致信息的不确定程度,以该度量作为启发式信息,提出了基于信息熵的β下近似约简的启发式算法．这为不一致信息系统的属性约简提供了理论依据与算法．