信息系统的粒度熵及基于粒度熵的属性约简算法

针对完备信息系统中,知识随着知识中属性的逐渐增加或减少从而对论域产生不同粗细的划分进行研究,给出了一个新的度量--粒度熵,以度量知识随着属性的逐渐增加或减少对论域产生不同粗细划分时的分辨能力,并基于粒度熵设计了对信息系统进行属性约简的算法.     

一种高效的复杂信息系统增量式属性约简

文中提出一种离散和连续混合属性的复杂信息系统增量式属性约简算法.首先,将粒计算模型中的知识粒度在混合型信息系统下进行推广,提出了邻域知识粒度,并构造出基于邻域知识粒度的非增量式属性约简算法,然后在混合型信息系统下研究了邻域知识粒度随对象增加时的增量式计算,理论证明了该计算方式的高效性,最后提出了基于邻域知识粒度的混合信息系统增量式属性约简算法.UCI数据集的实验结果表明,所提出的算法在混合型信息系统中具有很高的增量式属性约简性能.     

基于多粒度的多源数据知识获取

多粒度认知能力是人类分析复杂数据的一种常用策略。作为复杂数据类型之一的多源数据,因其数据源头多而使得数据分析变得复杂。受多粒度思想的启发,以多源信息系统为数据基础,基于悲观的决策策略,提出了多源划分约简集的定义。讨论了多源划分约简集与划分约简集之间的关系,并给出了相应的属性特征的判别方法。最后,针对多源决策信息系统,基于乐观的决策策略,提出了多源决策规则。借鉴多粒度模型,从一个新角度所提出的多源数据分析方式进一步丰富了知识获取的方法。     

多粒度粗糙集数据分析研究的回顾与展望

粒计算是知识表示和数据挖掘的一个基本问题。粗糙集理论是知识获取的一个典型粒计算模型。在传统粗糙集数据分析中,信息系统中每一个对象在每一个属性上只能取唯一的值。在实际生活数据中,根据不同的粒度或者尺度,对象在同一属性上可以取不同粒度的值。该文介绍目前流行的三类基于粗糙集的多粒度数据处理模型,即多粒化粗糙集模型、多粒度邻域粗糙集模型、多尺度信息系统的粗糙集数据分析模型,回顾这三类多粒度粗糙集数据分析模型的研究进展及主要研究内容,并提出若干研究问题。     

MICAD中的采区模糊专家系统设计与开发

MICAD(采矿智能CAD)的采区模糊专家系统是以AutoCAD作为二次开发平台，并以SQL Server作为后台工程数据库服务器。该系统运用面向对象的思想对采区知识进行层次式对象类划分，其模糊专家系统的知识表示采用规则产生式知识表示，引进了模糊匹配和加权模糊推理，实现了较为理想的非精确推理。     

信息系统中粒计算模型及其属性约简方法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,目前在国际上逐步得到了人工智能有关研究人员的重视。模糊粒度模型、粗糙集粒度模型、邻域系统下的粒计算模型、商空间模型、相容粒度空间模型是目前几种常用的粒计算模型。基于粗糙集理论的粒度模型,通过决策信息系统的粒子空间中各粒子的推理,给出了决策信息系统中核属性计算方法;在此基础上,提出了决策信息系统属性约简的计算方法;通过实例验证了该方法的有效性。     

一种效能评估中缺失数据的填充方法

针对评估数据缺失的问题,提出了一种新的缺失数据填充方法.从信息熵的角度对评估系统进行描述,并提出一种建立在区间值信息系统上的加权广义信息熵,对这种信息熵的非负性、单调性和极值性进行证明.在此基础上,通过研究评估系统数据缺失前后信息熵的变化情况,建立一种基于加权广义信息熵的缺失数据填充方法,并从知识粒度的角度论述加权广义信息熵的机制.通过实例分析与现有的部分算法进行比较,进一步证明文中算法对评估系统缺失数据填充的有效性.     

属性的变化对于流图的影响

人类的认知中具有粒化特性,并且同一现象在不同粒度上具有不同的解释.流图为知识的一种表示形式,素有直观性、计算便捷性和并行处理等特征.以属性-值形式的信息系统作为研究对象,针对新属性的添加而诱导的粒度变化,研究流图在不同粒度上的具体演变.流图在新粒度上的有效性取决于所涉及的等价类的变化和Markov性质的成立.具体的,若新粒度上仅有部分等价类中的成员保持Markov性质成立,则粒度变化可将图形结构由一个粒度上的流图转化为新粒度上的用于构成完整流图的基本构件;若Markov性质在新粒度上不成立,则流图可被转化为新粒度上的与流图无关的结构;若新粒度上等价类中的每个成员皆满足Markov性质,则流图在新粒度上保持不变.流感病人信息系统在不同粒度上的具体分析进一步验证了理论结果 .这些结论有助于理解和刻画知识与粒度之间的关系,为模拟人类学习和思维奠定基础.     

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.     

信息系统中知识的距离及基于知识距离的属性约简算法

从粒度计算的观点出发,给出了信息系统中知识距离的定义,指出利用知识距离可以度量信息系统中知识的粗糙性,分析了其相关性质.提出了一种基于知识距离的启发式属性约简算法,算法不需求核,对无核的特殊信息系统计算约简更加有效.     

多源地学信息的自动综合研究综述

地学信息普遍存在模糊性、多解性、不确定性和不完备性,传统的一些方法不能有效地综合各种地学信息,开展空间推理、多源地学信息的表达研究是实现计算机空间数据特征信息的自动综合的关键,也是实现GIS智能综合的关键所在.     

基于近似精度和条件信息熵的粗糙集不确定性度量方法

基于粗糙集理论的基本不确定性度量方法能够度量知识的不确定大小，却不能区分集合粒度划分大小，利用知识的信息熵，并结合粗糙集精度，定义了一种粗糙熵，用于度量粗糙集中的不确定性．证明了该粗糙熵随着划分粒度的变小而单调增加的性质．新的粗糙熵不仅能度量粗糙集的不确定区域大小而且可以度量划分的大小．算例证明了该方法的有效性．     

知识粗糙性的粒度原理及其属性约简

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。本文从信息论的角度定义了信息粒度，粒度函数和粒度熵等概念，重点研究了知识粗糙性的粒度原理。提出了一种基于条件粒度熵的属性约简的启发式算法，通过例子分析，表明该算法是有效的。     

基于极大相容块的粗糙性度量及其属性约简

由于相似关系或相容关系不具有传递性或对称性,从而相容类或相似类之间存在误判,因此研究不完备信息系统中合适粒度下的粗糙性度量和属性约简算法很有必要。在不改变相关模型的基础上,文章通过极大相容块的思想,研究了非等价关系的基本知识粒度构造,进一步讨论了合适粒度下的粗糙性度量方法,提出了基于极大相容块的知识粗糙性更精确的定义和极大相容块的条件信息熵及其属性重要性定义,并证明了相关性质;给出了合适粒度下属性约简的启发式算法,结果表明,极大相容块的重要性度量避免了通常意义下粒度过粗问题,知识粗糙性更为准确。     

语义Web下以用户注意力为中心的知识形式化方法

知识的形式化可以改善知识复用的效率与灵活性。语义Web中现有形式化方法仅把知识看作"结果",追求机器可读可解释性以及推理应用,而忽视用户知识处理"过程",无法广泛应用于一般用户的知识形式化。该文针对一般用户需求,从认知效率角度提出一种以注意力为中心的知识形式化方法。引入信息块和焦点树,实现对注意力的形式化表示、跳转控制和历史记录。比传统方法降低了表示粒度,丰富了显性语义信息,能够满足一般用户对大量经验的管理需求,并为进一步应用提供基础。     

一种变粒度的规则提取算法

属性约简和值约简是粗糙集理论中知识获取的重要组成部分。通常,在知识获取的过程中先进行属性约简,然后在其基础上进行规则提取。但在实际应用中,属性约简在简化信息系统与提高规则提取效率的同时,原始信息系统中有些重要的条件属性可能被丢弃,从而导致属性约简后对信息系统进行知识获取得到的规则其数量与简化程度并不占优。针对上述问题,提出一种基于粒度变化的规则获取算法,通过属性粒度从粗到细的变化,直接从原始信息系统中提取规则;采用该方法得到的规则与属性约简后得到的规则相比,它们的数量与平均每条规则包含的特征属性数相对较少。最后,在理论分析的基础上,通过实例验证了算法可行性,并通过实验验证了算法的正确性和高效性。     

基于主题图的城市信息门户知识导航

主题图(Topic maps,TM)是对互联网上的资源进行语义标定的国际标准.针对城市信息门户,提出基于主题图的知识导航系统,包括信息资源层、知识层、信息导航服务层与应用层.知识层是利用主题图技术建立在大量分布异构的城市信息源之上的抽象层.将导航范围确立在更加精练的知识层上,缩短了导航路由,提高了用户的信息获取量.     

MDR概念系统注册及本体表示标准化研究

随着大数据与人工智能在各个领域的深入应用，知识表示的标准化问题被提到了重要的日程。为实现知识表示的标准化，引入了现实世界、概念世界与计算机世界3个世界模型，明确阐述了将现实世界中的事物通过抽象，将其转化为概念世界中的概念系统模型，依据标准将其转化为计算机世界中的信息模型，从而实现知识表示。为了使概念系统模型表示规范化，重点研究了ISO/IEC 11179 MDR系列标准，剖析了其中的概念系统注册元模型规范，构建了MDR概念系统的七元组模型，同时还定义了概念间关系表示方法，为概念系统模型的表示奠定了基础。为了将注册在MDR中的概念系统模型转为计算机世界中的OWL本体表示模型，定义了将MDR概念系统向OWL本体映射的规则。最后，设计并开发了概念系统注册原型系统，验证了MDR概念系统和本体表示的可行性。研究成果为领域知识表示的标准化提供了方法论。     

多粒度PPI网络描述模型及其蚁群优化的功能模块检测方法

针对蚁群算法在大规模蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络中进行功能模块检测所暴露的时间性能方面的不足,提出了一种基于多粒度描述和蚁群优化的快速求解算法。首先,从粒度计算的角度,给出了一种新的多粒度PPI网络描述模型;然后,基于该模型,设计了融合功能和结构信息的粒度划分,粗粒度的蚁群寻优,解的还原与优化3个阶段的求解过程。在大规模PPI网络上的实验表明:算法在保证检测质量的同时,能显著降低利用蚁群算法进行功能模块检测的求解时间,而且与近年来的一些经典算法相比在检测精度上也具有一定的优势。