基于重要性联系度粗糙集模型的规则提取

在基于联系度的粗糙集模型中引入条件属性存在重要性差异的因素,定义了不完备决策表中对象间的重要性联系度,提出了基于重要性联系度的粗糙集扩展模型.在此模型中给出了对不完备决策表进行属性约简和规则提取的算法,并以Visual C++6.0为开发工具编写了程序,进一步验证了算法的正确性和模型的可靠性.     

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.     

基于粗糙集的遗传算法在数据挖掘中的应用

应用粗糙集对知识分类的特点,结合遗传算法进化理论,提出了新的数据挖掘模型;针对大数据表字段过多、信息冗余大的特点,采用粗糙集的理论方法进行处理,在改进数据预处理方法的基础上,对条件属性进行约简,提出了改进的属性约简算法;指出对于数据量大的决策表仅仅属性约简是不够的,对大量的规则还要进行筛选提取,结合遗传算法进行优化筛选处理,通过选择、交叉、变异后从大量的规则中得到较优的规则集.     

一种面向噪声数据的决策树优化算法研究

针对ID3算法构造的决策树结构复杂、对噪声数据比较敏感等局限性,提出一种新的面向噪声数据的决策树构造算法。算法借鉴变精度粗糙集和尺度函数概念,采用不同尺度下近似分类精度选择测试属性构造决策树,在算法形成过程中利用决策规则的可信度对决策树进行修剪,避免了生成的决策树过于庞大。结果表明,该方法是有效的,能够克服部分噪声数据对决策树的影响,且能满足不同用户对决策精度的要求。     

基于粗糙集的居民点选取方法研究

考虑到粗糙集能挖掘数据分类信息,生成客观决策规则,提出一种基于粗糙集的居民点选取方法.通过对影响居民点重要性的多项因素进行约简,生成选取规则;基于约简后的指标信息系统,由知识信息量定义指标的权重,综合评价居民点的重要度;依据数量选取模型结合重要度排序完成居民点选取.以居民地的面积、行政等级、Voronoi图面积以及居民点与重要道路的邻近距离作为评价居民点重要性的指标,实验结果验证该方法能有机结合居民点的空间属性与专题属性,选取规则不依赖专家经验,指标权重较为客观,在不同层次有效传递居民点的多项特征.     

基于决策技术和粗糙集理论的诊断知识库构建研究

针对目前诊断推理中知识库构建存在知识获取困难,提出了一种基于粗糙集和决策理论的诊断知识库构建模型.该模型引入决策技术和粗糙集理论,对源数据进行预处理,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例证明在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征知识,并能有效地解决诊断知识库构建中规则获取的知识冗余或缺失问题,显著提高故障诊断的精度和效率.     

基于粗糙集的转炉炼钢知识发现模型

针对转炉炼钢知识发现的特点,采用粗糙集理论进行分析,应用数据清洗、标准化及离散等方式对转炉炼钢生产数据进行预处理,以炼钢生产的主要影响因素作为知识发现的条件属性,以转炉冶炼终点控制目标作为知识发现的决策属性,建立了基于粗糙集方法的转炉炼钢知识发现模型,实现转炉炼钢生产知识的自动发现、获取和规则提取。以转炉冶炼终点钢水温度的变化规律做为知识发现的决策属性,采用210 t转炉炼钢实际生产数据进行模型的应用测试,结果表明提取出的铁水硅含量、铁矿石质量、氧气消耗量等影响因素对转炉冶炼钢水终点温度存在重要影响,且模型提取出的转炉炼钢终点钢水温度知识规则与现行转炉炼钢现场的变化规律一致,证明基于粗糙集方法的转炉炼钢知识发现模型的有效性。     

基于粗糙集理论的规则提取算法

粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简和值约简,提取决策规则。本文主要是提出了利用隶属度函数进行值约简的同时提取决策规则的算法。利用该算法可在不求得核值表的情况下,直接找到各规则的最小条件属性集,获得决策表的所有决策规则。     

粗糙集理论在模糊隶属函数辩识中的应用

提出应用粗糙集理论辩识模糊隶属函数的可行性 .它对机械化立窑水泥煅烧过程操作工的经验知识和专家知识进行综合考虑 ,归纳为知识系统决策表 .根据粗糙集理论 ,求出决策表的最小约简算法 .依此属性 ,重新划分模糊空间 ,并定义边界以确定隶属函数 .经模型有效性确认 ,表明该方法是有效的 .     

近似集动态更新方法的性能评测与规则获取

对属性集变化时特性关系下粗糙集扩展模型中近似集动态更新的方法进行性能测试,验证了该方法的有效性和适用性;并依此方法设计了一个伪增量规则提取的系统,可以直接用来为决策服务.     

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.     

概率粗糙集的模糊性

从粗糙隶属函数的角度出发,研究了概率粗糙集模型的模糊性度量及其性质;用模糊集的截集的概念描述了变精度概率粗糙集模型。     

基于凸Rough集的数据约简和规则发现研究

为了有效地从凸序列中约简数据和发现知识，解决Rough集集中的凸序列问题，在深入研究凸序列和Rough集理论的基础上，提出了凸Rough集模型，定义了凸Rough集和凸Rough集糊集，给出了凸Rough集糊集的隶属函数和应用凸Rough集进行数据约简及规则发现的算法，最后分析了一个应用案例，验证了模型的可行性，表明应用凸Rough集模型可以更好地进行数据约减和规则发现。     

覆盖粗糙集的模糊度

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一.粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法.Tsang对覆盖近似空间中的近似算子进行了研究,提出了一种较已有模型更合理的覆盖粗糙集模型.但是,该覆盖粗糙集的不确定性度量却没有被研究.针对第三类覆盖粗糙集模型,定义了第三类覆盖粗糙集的粗糙隶属函数,并据此定义了第三类覆盖粗糙集的模糊度.     

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。     

基于泛系算子的泛系混合并联粗糙集模型

在泛系混合并联空间概念的基础上,为了操作由任意给定的二元关系对知识进行划分得到的粒子,使用泛系理论的转化思想和转化后的等价关系对目标概念进行近似逼近的方法,提出了基于泛系混合并联等价算子的泛系混合并联粗糙集模型。通过讨论该模型的基本性质,证明了该模型是泛系粗集的一种广义化表现形式。通过实例说明了在不同泛系混合并联等价算子的作用下产生不同知识库的粒子,为深入研究粒度计算提供了一个新的研究方向。     

广义模糊粗糙集的包含度和相似度

模糊粗糙集是目前数据挖掘领域关注的热点之一，作者在Pawlak粗糙集模型基础上，把一个论域推广为两个论域；把等价关系推广为模糊关系，被近似对象换成模糊集，得到广义模糊粗糙集模型，建立了广义模糊近似空间。在广义模糊近似空间中定义了广义模糊粗糙集上的包含度和相似度，并讨论了此包含度和相似度相关性质。     

广义粗集的公理化

粗集理论在数据挖掘等领域得到了广泛的应用，对粗集理论进行推广可得到各种广义粗集。该文研究了广义粗集的多个公理组，证明了公理组中各公理的独立性，并给出了普通粗集理论的另一个公理组，它有4条相互独立的公理组成。     

覆盖粗糙集模型的性质

讨论基于覆盖理论的粗糙集模型的性质,给出了粗糙集生成的拓扑结构,证明了覆盖粗糙集模型与自反、传递关系下的广义粗糙集模型是等价的,并进而得到了覆盖粗糙集模型的公理化描述.     

覆盖粗糙集的模糊度

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一。粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法。Tsang对覆盖近似空间中的近似算子进行了研究,提出了一种较已有模型更合理的覆盖粗糙集模型。但是,该覆盖粗糙集的不确定性度量却没有被研究。针对第三类覆盖粗糙集模型,定义了第三类覆盖粗糙集的粗糙隶属函数,并据此定义了第三类覆盖粗糙集的模糊度。