基于全相容性粒度的粗糙集模型

基于不完备信息系统下的容错关系粗糙集模型与完备信息系统下的粗糙集模型相比更能满足现实生活的需要,因此在实际工作中得到了广泛的应用,但其中存在的一个问题,即容错类中的元素并非两两存在相容关系,而只是都与其容错类的生成元素存在相容关系.本文首先重新定义了不完备信息系统下的相容关系,进而提出了最大全相容类的概念,从而保证了相容模块中的元素两两相容.在此基础上,定义了4种不同的知识表达系统,不仅对这4种不同的知识表达系统所构成的覆盖进行了比较,而且在不同的知识表达系统下对于粗糙集的近似精度,知识的粗糙熵以及粗糙集的粗糙熵进行了深入分析.     

知识的粒度计算及其应用

粗糙集理论是一种较新的软计算方法 ,可以有效地分析和处理不完备信息 .本文介绍了知识的粒度、属性的重要度及协调度等概念及计算方法 ,并给出属性的重要度在求属性集的最小约简、协调度在构造决策树方面的具体步骤 .最后 ,通过几个例子说明了这些概念和方法的有效性.     

一种知识推理规则归纳系统的实现

从经验数据归纳出决策规则的主要障碍之一是对象中信息的不一致。本文综合粗糙集理论、遗传算法及布尔逻辑各自的特点，提出集成的归纳学习方法，开发出一个能够从不一致信息中归纳出完备性规则和可能性规则归纳引擎，应用事例数据对系统进行验证并给出验证结果。     

不完备信息系统中基于相似度的变精度粗糙集模型

提出了一种基于相似度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.定义了这种模型上的知识约简,并给出了求约简的两种一般算法.最后通过实例分析说明了算法的有效性.     

基于集对势的扩充粗糙集模型

针对已有扩充粗糙集模型处理不完备信息系统的局限性,在已有扩充模型的基础上,基于集对分析理论中集对势的概念定义了一种新的对象之间的分类关系,称为集对势容差关系,并由此给出一种新的粗糙集扩充模型.从局部角度,分析说明该模型的分类性能优于已有方法.同时选用UCI数据库中的数据集进行测试,通过实验表明该模型的整体分类性能也优于已有方法.因此更加适合大型不完备信息系统的处理.     

知识粗糙性的粒度原理及其约简

粗糙集理论是一种新的软计算方法,已成为知识发现和诊断决策领域的一个研究热点。经典的粗糙集理论提出知识是有粒度的并定义了知识粗糙度的概念,但它不能完全区分不同信息粒度所表示的信息量。从信息论的角度定义了信息粒度的概念,重点研究了知识粗糙性的粒度原理,定义了粒度函数和粒度熵的概念,提出了信息粒度的量化计算方法,解决了知识粗糙度在表达信息时的不足。根据知识粗糙性和信息粒度本质上的一致性,提出了一种基于粒度熵的属性约简算法,该算法可以从各约简集中选择最优属性约简,避免了选择约简集的盲目性。实例研究证明提出的粒度计算方法是可靠有效的,为进一步研究知识的粒度计算提供了可行的方法。     

基于(α, τ)限制相似关系的变精度粗糙集模型

针对经典粗糙集模型只能处理完备信息系统,将变精度粗糙集模型引入到不完备信息系统中。给出了(α,τ)限制相似关系的定义及其相关性质,并提出了基于(α,τ)限制相似关系的变精度粗糙集模型,提出了基于属性重要度和近似分类质量的知识约简算法。通过算例分析验证了该模型知识约简算法的有效性。     

基于粗糙集理论与贝叶斯网络的超视距空战战术决策

基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种超视距空战战术决策的新方法.利用粗糙集理论实现对专家知识的约简和空战态势信息集的压缩,提取了超视距空战战术的最小决策信息集,基于最小决策信息集的贝叶斯网络模型可以降低网络结构的复杂性;同时利用贝叶斯网络实现了超视距空战战术的概率决策推理.最后,进行了实例分析,决策推理结果表明该方法的正确性以及在不确定环境下的有效性.     

基于遗传算法的一种粗糙集知识约简算法

知识约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余知识.文中从系统的信息表出发,根据可辨别下三角矩阵,利用遗传算法,提出一种基于遗传算法的粗糙集知识约简算法,并通过实验分析说明,这种算法可以解决现有启发式算法无法解决的部分问题.     

基于序关系的多准则粗集决策方法及应用

从序关系的角度研究多准则决策问题,提出了基于序关系和粗糙集理论的多准则决策方法的系统流程.针对传统定性转换方法信息丢失和导致信息表不一致的缺陷,提出了一种新的定量转换方法,将有序表转换成两两比较表.给出了基于粗糙集的改进RG序规则挖掘算法,并将其应用于两两比较表上以获取供决策使用的排序规则.最后,将该决策方法应用于航材偏好选址问题,决策结果说明了该方法的可行性和有效性.