基于变精度粗糙集理论的知识约简方法

基于变精度粗糙集理论与包含度理论,引入了不协调目标信息系统的上、下分布约简的概念,并讨论了它们之间的关系.上(下)分布约简是保持每个决策类的上(下)近似不变的最小属性集,由约简系统产生的命题规则与由原系统产生的命题规则是相容的,即约简不会改变由对象所产生的规则的决策结果.通过对这两种知识约简的等价刻画,得到了上、下分布知识约简的判定定理和可辨识属性矩阵,从而提供了不协调目标信息系统知识约简的新方法.     

粗糙集理论中基于依赖空间的分布约简

约简是粗糙集理论中的一个核心问题,常用的约简方法有分辨矩阵和启发式算法两种。为了求得决策系统中的下、上近似和边界域分布约简,以构建在条件属性集合幂集上的等价关系为同余关系,利用同余关系依赖空间,提出了求得下、上近似和边界域分布约简的新方法,并给出了与这些约简对应的判定定理。通过实例分析验证了采用依赖空间方法可以求得保持所有决策类下、上和边界域都不发生变化的最小属性子集,为从决策系统中删除冗余属性提供了新的理论基础与技术手段。     

单向S-粗决策规律与决策规律挖掘

利用单向S-粗集,给出单向S-粗决策规律生成方法;给出上决策规律,下决策规律,单向S-粗决策规律核,单向S-粗决策规律带,单向S-粗决策规律壳的概念;利用这些概念,提出下决策规律传递定理,上决策规律传递定理,F-分离的属性定理,粗决策规律挖掘定理,与粗决策规律挖掘准则。     

粗糙集与拓扑空间的子集

引入拓扑空间的子集关于子基的内部和闭包的定义,并获得了它们的一些基本性质;讨论它们与粗糙集理论中的下近似集和上近似集之间的关系.这些结果可以看作是粗糙集的理论基础.     

粗糙近似算子的拓扑性质

通过闭包与内部算子研究模糊粗糙集的拓扑结构,证明了自反、传递关系下的近似空间中模糊集的上、下近似算子分别为一个模糊拓扑的闭包、内部算子,且相应的模糊拓扑满足(TC)条件;反之,满足(TC)条件的模糊拓扑的闭包与内部算子也恰为一自反、传递关系下的近似空间中的上、下近似算子.     

信息融合的熵理论

本文提出的信息融合熵理论包括：对信息融合中存在着两种信息源的分析、利用信息熵概念定义信息融合熵、论述融合过程中信息融合熵的变化和传递以及提出信息融合熵二定理，由此揭示了信息融合过程中多源信息的管理（选择）和信息融合有效性及系统性能极限间的内在联系。并且我们还应用这一理论具体分析了目标状态估计（跟踪）融合与检测融合这两个融合应用问题，以说明该熵理论的应用。     

不完全信息的多属性粗糙决策分析方法

针对有偏好信息但信息不完全的多属性决策问题，给出了一种基于拓展粗糙集的决策分析方法，首先提出了扩展优势关系的概念；其次用扩展优势关系代替经典粗糙集中的不可分辨关系得到知识的粗糙近似，证明了粗糙近似的两种等效表示方法及基本性质，给出了分类决策规则；最后通过一个实例说明方法的可行性与有效性。     

区间值模糊集的粗糙度

给出了粗糙区间值模糊集的概念,并研究了一些基本性质.通过引进区间值模糊集水平上、下区域的概念,解决了粗糙集理论中普遍存在的两个集合的交的上近似不等于两个集合的上近似的交(两个集合的并的下近似不等于两个集合的下近似的并)的问题.定义了区间值模糊集的粗糙度,由于区间值模糊集水平上、下区域概念的引进,得到了比普通模糊集的粗糙度更好的结果.     

基于内部关系的信息系统约简与应用

利用拓扑学中内部这个重要的概念来刻画协调决策信息系统的属性约简与不协调决策信息系统关于下近似的约简,使拓扑与粗糙集两个理论交叉、渗透,在此基础上从拓扑的角度出发,更进一步地给出一个二元关系相对于一族二元关系的内部约简的概念,并且定义一个辨识矩阵来给出内部协调集的判定定理与内部约简的算法。最后,在覆盖广义粗糙集理论中认识这类约简,并给出一个应用模型。     

双论域上的直觉模糊概率粗糙集模型及其应用

基于一个直觉模糊关系，给出了双论域上的直觉模糊概率粗糙集模型的定义，同时也给出了逆下近似、上近似算子的概念. 研究了它们的若干性质，为粗糙集的应用提供了新的理论基础与操作手段.最后，通过在临床诊断系统中的具体应用阐述了本文提出的直觉模糊概率粗糙集模型的有效性和优越性.     

Information rough communication based on both-branch fuzzy set

The concept of rough communication based on both-branch fuzzy set is proposed, in which the loss of information may exist, for each agent there has a different language and can not provide precise communication to each other. The method of information measure in a rough communication based on both-branch fuzzy set is proposed. By using some concepts, such as |α|-both-branch rough communication cut, the relation theorem between rough communication based on both-branch fuzzy concept and rough communication based on classical concept is obtained. Finally, an example of rough communication based on both-branch fuzzy set is given.     

基于RST的粗关系数据库的熵研究

熵是度量信息不确定性的重要工具,粗集数据分析方法研究粗关系数据库熵的重要方法。首次利用复合粗近似算子概念和方法,由属性值域上的二元关系导出了粗关系模式实例元组之间的二元关系,为利用粗集理论来研究粗关系数据库提供了必需的前提条件。在此基础上,提出了基于粗集的粗关系模式及其实例的信息熵和粗糙熵的概念,同时给出了它们的计算公式。最后以一个工程实例的计算验证了本文方法的有效性。     

Rough similarity degree and rough close degree in rough fuzzy sets and the applications

Based on rough similarity degree of rough sets and close degree of fuzzy sets, the definitions of rough similarity degree and rough close degree of rough fuzzy sets are given, which can be used to measure the similar degree between two rough fuzzy sets. The properties and theorems are listed. Using the two new measures, the method of clustering in the rough fuzzy system can be obtained. After clustering, the new fuzzy sample can be recognized by the principle of maximal similarity degree.     

Rough law energy and measurement of ¯F-decomposition rough law

By employing function one-direction S-rough sets and rough law generation method based on function S-rough sets, ¯ f-decomposition law and ¯ F-decomposition rough law are proposed, and the measurement of rough law variation in the process of rough law ¯ F-decomposition is researched. The concepts of law energy and attribute ¯ f-interference degree are presented, which make the variation of rough law become measurable. ¯ f-decomposition law energy characteristic theorem, ¯ fdecomposition law energy inequality theorem, ¯ F-decomposition rough law energy characteristic theorem, and ¯ f-decomposition law energy mean value theorem are presented.     

模糊粗交流及其应用

提出了变异模糊粗集的概念,并给出了变异模糊粗集的相关性质和定理。将Amin Mousavi提出的粗交流进行了推广,提出了模糊粗交流。建立了模糊粗交流网络最优传递序列的数学模型,应用模糊粗交流理论给出了解决这类数学模型的算法。最后利用提出的算法解决了通讯网络中选择最优通讯线路的实例,从而验证了算法的有效性。     

F−rough law and the discovery of rough law

By using function one direction S-rough sets (function one direction singular rough sets), this article presents the concepts of F-law, F-rough law, and the relation metric of rough law; by using these concepts, this article puts forward the theorem of F-law relation metric, two orders theorem of F-rough law relation metric, the attribute theorem of F-rough law band, the extremum theorem of F-rough law relation metric, the discovery principle of F-rough law and the application of F-rough law.     

函数S-粗集与粗规律挖掘-分离

研究了函数S-粗集的本质和特性,及其用于挖掘系统的潜在规律。利用函数S-粗集(单向函数S-粗集,双向函数S-粗集)的数学结构和特性,给出系统中粗规律模型的生成方法。给出了利用函数S-粗集进行系统中的粗规律挖掘与分离的讨论,和系统中粗规律分离的应用。例子证明,函数S-粗集是系统规律挖掘的一个有力工具。     

Pawlak粗糙集的公理系统

粗糙集合理论是一种新的有效处理不精确、不确定、含糊信息的理论,粗集公理系统研究是粗集理论及应用研究的基础。利用模糊关系及其运算的矩阵表示,建立Pawlak粗近似空间的公理体系,该公理系统由三条相互独立的非常简洁的表达式构成。获得的结果深刻地揭示了经典等价关系与模糊等价关系的本质区别,进一步深化了Pawlak粗集理论。     

Simulated annealing algorithm for the optimal translation sequence of the jth agent in rough communication

In rough communication, because each agent has a different language and cannot provide precise communication to each other, the concept translated among multi-agents will loss some information and this results in a less or rougher concept. With different translation sequences, the problem of information loss is varied. To get the translation sequence, in which the jth agent taking part in rough communication gets maximum information, a simulated annealing algorithm is used. Analysis and simulation of this algorithm demonstrate its effectiveness.     

基于粗糙集的随机多准则决策方法

针对有偏好信息并且准则权重信息不确定的随机多准则决策问题,提出了一种基于粗糙集的随机多准则决策方法.该方法首先根据形式化的偏好信息,利用构造的偏好信息系统准则约简理论对准则集合进行约简,降低问题的复杂程度,然后计算每个方案的净流分值并通过其大小确定方案的最终排序.最后实例说明了该方法的有效性和可行性.