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.     

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...     

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.     

模糊广义决策信息系统的证据特征与信任约简

探究模糊广义决策信息系统的证据特征和信任约简.首先,给出模糊广义决策信息系统中的模糊上、下近似算子及其相关性质.然后,基于证据理论探讨模糊广义决策信息系统的数值特征,并在模糊广义决策信息系统中,利用证据理论中的模糊信任和模糊似然函数对模糊近似集进行刻画.最后,根据模糊信任函数定义的属性重要度,提出模糊广义决策信息系统信任约简的算法,并给出实例验证其有效性.     

基于属性重要度的变精度邻域粗糙集知识约简

在模糊决策信息系统理论研究的基础上,根据其属性来构造对象空间的模糊分割,用邻域粒化的思想定义了变精度模糊决策信息系统粗糙集模型的上、下近似算子及其约简和核等概念,由此给出了一种基于属性约简的算法,通过实例分析验证算法的有效性。     

基于闭包关系的信息系统约简研究

用拓扑学中闭包这个最基本的概念来刻画协调决策信息系统的属性约简和不协调决策信息系统关于上近似的约简。在此基础上,很自然地提出一个二元关系相对于一族二元关系的闭包约简的概念,并且定义一个辨识矩阵来刻画闭包约简,给出闭包协调集的判定定理与约简方法。这些结果是协调信息系统的属性约简和不协调决策信息系统中关于上近似约简理论的自然推广。     

模糊决策信息系统属性重要度的约简算法

针对模糊决策信息系统,在模糊特征属性上采用截集划分论域,构造了模糊决策信息系统下的粗糙集模型,引入了模糊决策信息系统的一种属性重要度的约简算法,通过实例计算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.     

基于模糊粗糙集理论的建筑业综合评价

根据模糊聚类和粗糙集理论的基本原理,利用模糊聚类的相似关系与粗糙集可辨识矩阵的特性,结合这两种方法的互补优势,研究了将之应用于建筑业综合评价的方法和步骤.通过模糊聚类法形成粗糙集下的决策信息系统,采用基于可辨识矩阵的启发式约简法对属性约简,计算出约简后各属性的权重.利用各属性的权重分别对各省市(或地区)的建筑业指标评价值加权求和从而得出各自的建筑业综合评价值,对其结果的客观性和实用性所进行的分析评价证明该方法有效.     

Pythagorean模糊信息系统属性约简的图论方法

信息系统中,属性约简是知识发现问题的一个研究热点,能达到发掘并简化知识的目的。目前已有很多利用辨识矩阵来进行属性约简的研究,但是当数据维数较大时,算法复杂度往往很大。利用加权欧几里得距离来定义二元关系及辨识矩阵,利用信息系统的约简与生成图的最小顶点覆盖等价的关系,将辨识矩阵求解约简的问题转化为求解生成图中最小顶点覆盖的问题,并给出了Pythagorean模糊信息系统中属性约简的算法;在此基础上,利用基于加权欧几里得距离的相似关系,定义了Pythagorean模糊决策信息系统的辨识矩阵,并给出了用最小顶点覆盖的方法求约简算法,最后利用实例验证了算法的有效性。     

覆盖决策信息系统的约简

利用集合之间的包含度概念,讨论了覆盖决策信息系统的覆盖决策约简、覆盖分布约简、最大覆盖分布约简之间的关系,讨论了不协调覆盖决策信息系统中覆盖上、下近似约简的刻画及它们与覆盖分布约简、最大覆盖分布约简之间的关系。这些结果推广和深化了决策信息系统约简理论。     

模糊决策粗糙集模型及其属性约简

决策粗糙集基于严格的不可分辨等价关系,只能适用于离散型数据,文中研究了一种新的模糊决策粗糙集模型及相应的属性约简算法.该模型将不可分辨等价关系放松为高斯核模糊T-等价关系,从模糊隶属度角度定义了条件概率,能够直接对数值型数据进行属性约简.利用UCI标准数据集,将该模型与Pawlak经典粗糙集、决策粗糙集在属性约简能力上进行比较,仿真实验结果表明,该模型具有较好的性能.     

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.     

F-模糊粗糙集及其约简

模糊粗糙集的知识约简是模糊粗糙集理论的核心内容之一,从增量式的数据、海量数据或动态数据中挖掘出人们感兴趣的知识,是数据挖掘研究的一个重点,也是一个难点.首先,给出模糊粗糙集的属性重要度的定义及属性约简的定义;其次,从F-粗糙集及并行约简出发,并结合模糊粗糙集的属性重要度,提出了F-模糊粗糙集及其约简,为增量式或动态模糊决策表的属性约简提供了一种有效的方法;最后,通过实例验证了F-模糊粗糙集及其约简的可行性.     

基于邻域粗糙集的连续值分布式数据属性约简

为了去除系统中的冗余属性,保持系统的分类能力,研究了连续值分布式数据的属性约简.给出了连续值分布式决策信息系统中邻域粗糙集的定义,讨论了分布式连续值决策信息系统中正域计算的可分解性.以保持分布式决策信息系统的正域不变为前提,探讨了分布式决策信息系统中属性的可约性,提出了分布式连续值决策信息系统的属性约简算法.为了验证该算法的有效性,在7份数据集上进行了3组实验.实验使用提出的算法对分布式数据进行属性约简,进而采用加权集成的方式进行分类测试.实验结果表明,该算法能够有效去除连续值分布式数据中的冗余属性,使得约简后的连续值分布式数据的集成分类能力与约简前相差不大.甚至更高.     

基于决策向量的分辨矩阵构造方法

Skowron分辨矩阵是代数观点属性约简模型的一种演化,其本质在于保持系统中非冲突对象与其他对象的可分辨关系不变,不能刻画常见的非代数观点属性约简准则.属性约简准则的本质体现为保持决策信息系统的某种特定可分辨特性不发生变化,决策信息系统具有多方面可分辨特性,单一属性约简准则仅能刻画其中某一特性.为将不同的属性约简准则运用统一的分辨矩阵形式加以描述,在定义条件等价类的决策向量基础上,构建了决策向量简化决策系统,进而设计满足不同属性约简准则的分辨矩阵及分辨函数,给出其与对应准则属性约简模型的等价性证明,推理证明与仿真实例说明了该方法的可行性与有效性.     

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.     

基于覆盖粗糙集的属性约简

利用覆盖粗糙集研究信息系统的属性约简.首先,回顾了覆盖粗糙集的基础知识,然后提出了相关类的概念以及几个相关定理,并且逐步阐述如何用相关类的方法来进行属性约简,最后用例子证明了此方法的可行性,并得出结论.     

模糊信息系统上的粗糙约简

:基于粗糙集理论和模糊等价关系,提出了模糊信息系统(FISs)在不同粒度划分上的知识约简方法和属性重要性度量.这些约简利用了2个水平划分参数(或对象相似度)α、β,其中相对约简与属性重要性度量采用了决策类的水平集正区域公式.利用水平集粗糙成员函数得到分布约简与分配约简方法,它们扩展了Pawlak信息系统(PISs)上的属性约简方法,解决了FISs上的知识获取与特征选择问题.同时,基于不同粒度下的等价类,给出了FISs上可辨识属性矩阵、分布约简和分配约简的辨识公式,克服了经典方法在FISs上的不适用性.示例结果表明,在不同粒度空间上,这些约简方法产生了与全部属性具有最大程度分辨能力和规则置信度的属性子集.