信息系统相容性和属性约简理论

属性约简贯穿知识发现的整个过程,对知识发现的结果和精度都有很大影响.以信息理论为基础,提出了信息系统相容性和属性约简若干严格的数学概念,对信息系统的条件属性进行了严密的分类,且给出了一些判别法则,以及信息系统相容性判别算法和具有线性计算复杂度求极小属性约简的算法.     

不完备信息系统中基于对象等值度的属性约简

在含缺省值的不完备信息系统中,以对象的等值度与矛盾度概念为基础,定义了关于对象及信息系统的属性约简概念,给出了约简存在的充要条件,提出并证明了属性约简定理,解决了基于容差关系的属性约简导致系统有用信息损失的问题,为信息系统知识发现提供了新的工具.     

加权信息系统及其知识划分粒度表示

为了体现事物之间的差异,对信息系统的对象给予一定的权重,给出了加权信息系统的概念,定义了加权信息系统中知识的划分粒度表示方法,讨论了划分粒度的性质,并证明了知识的代数表示和划分粒度表示的等价性.     

概率优势关系下的粗糙集模型及属性约简

针对序信息系统,提出了一种新的优势关系,并探讨了概率优势关系粗糙集模型及其性质;定义了概率优势类结构差异度的概念,给出一种概率优势关系下的属性约简理论及算法。为基于优势关系序信息系统的知识发现提供了新的方法和思路。     

广义相似关系下的不完备信息系统粗糙集模型

为了更好地从含有杂合数据和不完备数据的信息系统中提取合理的规则知识,构建基于广义相似关系的不完备信息系统粗糙集模型.其步骤为:针对决策信息系统中存在杂合数据的情况,并对决策信息系统中所存在的不完备信息进行细致区分,给出广义相似关系的定义;通过提出上、下广义相似划分的上、下近似的概念,给出2种划分意义下的属性约简和规则知识提取策略;最后,在理论上对该扩展粗糙集模型的正确性进行相关证明,并用实际算例进一步验证该模型的有效性和优越性.     

用证据理论刻画协调的具有多尺度决策的信息系统的最优尺度选择

作为人工智能领域的一个重要方向,粒计算在数据挖掘和知识发现方面的研究呈现较大优势.针对具有多尺度决策的信息系统的知识获取问题,提出用证据理论研究具有多尺度决策的信息系统的最优尺度选择问题.首先介绍具有多尺度决策的信息系统及其尺度选择的概念,阐明尺度选择的全体构成一个格结构;其次,给出具有多尺度决策的信息系统在不同尺度选...     

优势-等价关系下区间值目标信息系统的分配约简

在优势-等价关系下区间值目标信息系统中,首先描述了分配约简和近似约简的概念,随之给出了二者之间的关系,相继讨论知识约简的判定定理以及对应的辨识矩阵,提出在优势-等价关系下的区间值目标信息系统分配约简的详细计算方法.     

基于信息熵的不完备信息系统属性约简算法

在现实生活中信息的不完备现象广泛存在,等价关系不一定成立,限制了经典Rough集理论在一些实际问题中的应用.从信息论角度出发引入信息熵的概念,提出了不完备信息系统中知识熵的度量方法,定义了信息观下不完备信息系统知识约简的方法,分析并讨论了与现有其他约简定义的关系,给出了一种基于信息熵的不完备信息系统属性约简算法,通过仿真实验说明了该算法对于不完备信息表知识约简是可行的.     

粗糙集理论中核概念的讨论

核是粗糙集理论的基本概念之一,为使获取的知识规则更简洁、更易于理解,许多算法都以先求出信息系统的核为基础进行启发式搜索以求取信息系统属性集的最小约简.通过实例验证,发现了许多文献中核的定义与核的计算之间存在矛盾冲突,这一矛盾冲突导致众多属性约简算法普遍存在核基为0时无法有效地进行属性约简的缺陷.针对核概念的这一问题及由此引起的属性约简算法的缺陷,对粗糙集理论中核的概念进行了重新定义,将核的定义统一于核的计算,提出了真核和伪核两个新概念,并给出了这两个新概念的相关定理及证明.     

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.     

基于ECⅡ代数的概念格属性约简

概念格是数据分析与知识发现的重要理论.知识发现的一个重要方面是知识约简,因而找到简单有效的约简方法是非常必要的.本文从形式背景上ECⅡ代数结构的角度出发,研究了概念格的属性约简定理,约简方法及属性特征.     

基于概念格的知识发现及其在高校就业数据分析中的应用

形式概念分析是数据分析与知识发现的有效工具,现已被广泛应用于各个研究领域。决策形式背景是形式概念分析中的重要关系数据库之一,其主要研究内容是基于规则提取的知识发现。本文借助于Wille概念格和面向对象概念格对决策形式背景的规则提取问题进行研究,给出了规则提取算法,并通过高校就业数据对算法进行了实证分析。     

粗信息矩阵与它的特征

给出了信息矩阵的概念，利用这个概念，提出了粗信息矩阵，给出了粗信息矩阵的特征，得到了一系列重要的定理.     

内涵缩减与分类规则求解

概念格是数据分析与知识提取的一种有效工具,具有精确性和完备性等特点.目前,基于概念格的分类规则提取算法很多,但在提取到规则的数量上和规则的形式上并不能达到令人满意的效果.针对基于概念格的分类规则提取方法进行了研究,在改进内涵缩减的增量式计算方法基础上给出了基于内涵缩减的确定的分类规则和近似的分类规则的提取方法,通过有效限制计算内涵缩减的节点的范围降低了内涵缩减的计算规模,利用分类规则基,降低了需要计算的分类规则的数量,提高了分类规则的提取效率.为验证本研究提出分类关联规则的挖掘方法,用C++实现了上述算法.测试结果表明,本文给出的算法是有效的.     

区间集概念格属性约简的组成与结构

区间集是解决部分已知概念、近似不可定义或复杂概念的研究工具。概念格是机器学习、数据挖掘、知识发现和信息检索等领域的一种很有效的数据分析工具。区间集概念格是这两种方法的结合,是对于部分已知概念或不可定义概念信息系统进行机器学习、数据挖掘、知识发现和信息检索的一种有效的数据分析工具。区间集属性约简是揭示区间集概念格本质特征的一种方法。本文揭示了区间集属性约简的组成与结构:两个区间集相对必要属性不能在同一个区间集属性约简中出现;区间集约简与任何一个区间集相对必要属性等价类的交都不空;核心属性和每个区间集相对必要属性等价类中取一个属性组成的集合一定是区间集属性约简。     

概念格属性约简的一种快速求法

形式概念分析理论对于知识发现、信息检索、机器学习、软件工程等领域是一种很有效的数据分析工具．通过对概念格属性约简的研究,给出了绝对必要属性、相对必要属性和绝对不必要属性的判定定理,在此基础上给了直接从对象集求约简属性的快速算法．     

知识过滤和它的依赖推理发现

知识具有颗粒，知识具有粒度；颗粒，粒度是知识的两个基本特征；知识的颗粒特征，知识的粒度特征与知识的属性保持着紧密联系，属性的变化引起知识颗粒特征，知识粒度特征的变化．本文将物理学中物质具有颗粒的概念和过渡的概念引入到粗集（rough set）理论与应用的研究中，提出了知识过滤的概念，给出知识过滤的数值度量，知识筛子原理．利用知识过滤的概念，给出知识过滤在依赖推理中的推理结构，依赖推理的数值关系和在知识发现中的应用．知识过滤与依赖推理相互交叉，互补共享，是知识发现研究的一个新方向．     

合成背景的面向属性概念格生成

目的研究合成背景下面向属性概念格的生成。方法面向属性概念格理论。结果由两个简单形式背景的面向属性概念格获得了合成形式背景的面向属性概念理论。结论推广了已知结果,易于获得复杂形式背景的面向属性概念格,从而更有利于知识发现。     

面向KBS分布式知识发现平台的设计

采用Multi-Agent架构的非线性设计模式,研究KBS中领域知识的知识发现方法。给出了一种基于Multi-Agent的并行知识发现模型,并以分布式挖掘技术扩充现有知识发现模型;将该模型应用于KBS中领域知识发现中,设计了一种面向KBS分布式知识发现平台。分析结果表明,该设计方法是一种解决KBS分布式知识发现的可行方案。     

数据挖掘技术浅析

本文主要概述了数据挖掘理论知识。首先从数据挖掘与知识发现的交叉关系角度讨论了数据挖掘的概念;然后,在对数据挖掘功能作了简单介绍的基础上,分析了基于统计学、基于机器学习、基于数据仓库和基于神经网络的四类数据挖掘方法的基本原理、特点。最后,给出了比较和评价挖掘方法的参考标准。