邻域系统粗糙集模型

该文从多视角考虑粗糙近似逼近问题,讨论了邻域系统粗糙集模型的性质.将邻域系统粗糙集模型与两种重要的广义粗糙集模型,即可变精度粗糙集和多粒度粗糙集进行了对比分析,分别根据分类错误率和多粒度构建了不同的领域系统.该文研究结果证明了可变精度粗糙集模型和多粒度粗糙集模型是邻域系统粗糙集模型的特例,邻域系统粗糙集模型是一种更为广义的粗糙集表现形式.     

基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法

粒度约简是多粒度粗糙集研究的一个关键问题。为了从乐观多粒度粗糙集的角度研究粒度约简问题,消除冗余数据,提高粒度约简的效率,提出基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法。针对乐观多粒度粗糙集模型,引入下近似分布粒度约简的概念;利用线性时间排序算法进行等价类划分,为决策表的压缩和下近似集的计算打下基础;以冗余的决策表为研究对象,以核粒度为初始粒度约简集,以粒度重要性为启发式信息,运用粒度约简算法进行粒度约简,并通过实例分析和实验验证了该算法的有效性。结果表明,算法降低了计算下近似集的时间复杂度,具有较高的粒度约简效率。     

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。     

多粒度模糊粗糙近似算子的信任结构与属性约简

多粒度是近年来粗糙集领域研究的一个热点方向, 为使多粒度模型更适用于实际数据, 提高模型的可用性, 模糊思想被引入到多粒度粗糙集模型中。本文构建了基于模糊相似关系下的多粒度模糊粗糙集模型, 并建立了模糊信任结构。在该信任结构下根据多粒度模糊粗糙集的上、下近似构造信任函数与似然函数。研究多粒度模糊粗糙集在模糊等价关系下的属性约简, 并给出相关算法。     

基于限制容差关系变精度的β多粒度粗糙集

由于容差关系要求相对比较宽松,所以建立基于限制容差关系变精度的β多粒度粗糙集模型,并讨论它们的性质.最后,通过例子说明此模型在一定程度上提高了近似精度.     

一种多粒度覆盖粗糙集模型

多粒度粗糙集是粗糙集模型在多粒度及分布式环境中的一种重要的拓展形式,其主要思想是采用一族而非一个粒空间中的知识来对目标进行粗糙逼近。将多粒度的思想引人覆盖粗糙集模型中,采用一族而非单个的覆盖,提出了一种多粒度覆盖粗糙集模型。     

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．     

基于覆盖约简的粒度空间及粗糙集模型研究

在覆盖粗糙集的并可约粒度空间模型研究中,针对从覆盖到基的约简规则,结合偏序关系的哈斯图,给出一种对覆盖约简的新方法.另外,在并可约粒度空间上讨论了粗糙集模型的相关性质.     

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.     

优势关系多粒度粗糙模糊集及决策规则获取

为了将多粒度粗糙集方法进一步扩展以适应模糊信息系统的需求,将多粒度思想引入到基于优势关系的粗糙模糊集模型中,提出了基于优势关系的乐观和悲观多粒度粗糙模糊集.在这2种多粒度粗糙模糊集中,采用一族而非一个优势概念来进行目标的逼近,并且被近似的目标是模糊而非清晰的集合.不仅对这2种新的粗糙模糊集的性质进行了讨论,而且研究了如何从模糊信息系统中获取逻辑连接词为"或"的决策规则,并采用一个模糊信息系统对新提出的粗糙集模型及决策规则获取进行了实例分析.结果表明:借助优势关系的方法,可以进一步扩展多粒度粗糙集方法,以处理模糊数据,从而扩大多粒度概念的应用范围.     

基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取

提出一种基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取算法,利用相似性聚类方法自动获取模糊隶属函数,将连续属性表示成模糊值,通过定义模糊相似关系和模糊相似类给出了变精度粗糙-模糊模型的近似表示,并引入蚁群算法求取模糊相似关系下的属性约简,进行诊断知识的获取。将其应用于精对苯二甲酸生产过程尾氧浓度故障诊断知识获取中,结果表明:该算法可以从故障数据中提取更客观有效的诊断规则,在实际故障诊断中具有很好的应用价值。     

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．     

不完备信息系统中Rough集的扩充模型

经典的Rough集理论所处理的信息系统必须是完备的.为了能够分析处理不完备的信息系统,需要建立新的扩充Rough集模型.对现有的几种比较有影响的Rough集扩展模型进行了分析研究,提出了一种带约束的相似关系Rough集模型,并将这些扩充模型之间的关系进行了分析比较.结果显示,基于约束相似关系的扩充Rough集模型优于基于容差关系的扩充Rough集模型和基于相似关系的扩充Rough集模型,使得对象的划分更加合理,符合人们在处理数据时的直观感觉.     

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。     

基于遗传算法和变精度粗糙集的离散化算法

目前常用的离散算法多为单属性离散化算法.利用该类算法对多维连续属性进行离散化时,逐次对单个属性进行离散化,割裂了多维属性之间的关系.基于此提出了一种基于遗传算法和变精度粗糙集的多属性离散化算法.该算法基于变精度粗糙集所具有的较好数据分类容错和抗噪能力,通过变精度粗糙集近似分类精度建立遗传算法适宜度评价函数,并利用遗传算法在多维连续属性候选断点集上寻找最优断点子集.基于UCI数据集比较了所提算法与多种常用的离散化算法的差异,实验结果表明,该算法可以获得相对较好的离散化效果.     

广义粗集公理化的一个注记

广义粗集理论是基于等价关系的粗集理论的各种拓广。本文讨论了基于一般二元关系的广义粗糙集的公理化,通过实例分析了确定二元关系的必要公理组条件,并给出了各公理组的充分条件。     

基于粗集和模糊集的启发式规则约简算法研究

提出了一种新型的决策规则约简方法。基于均匀划分和正态分布隶属度函数,对决策表的连续属性进行模糊化,用欧氏距离贴近度来构建相似矩阵,并提出了一种论域的模糊划分算法;依据粗糙集隶属度进行属性约简的基础上,给出了一种决策规则约简算法,从而达到发掘知识并简化知识的目的。     

基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法

为了获取最小决策规则集,当增加新样本时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠 佳.从可变精度粗集模型理论出发,讨论了新增记录与已有条件属性等价类的关系及对规则集的影响,在此基础 上提出了基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法.通过仿真实验表明,这种增量式算法是可行的.