基于粗糙集的不确定性知识处理方法

本文针对在粗糙集理论中由来自给定论域里粗糙近似的边界这种原因而引起集合知识的不确定性，提出了一种粗糙可观察的处理方法。利用粗糙隶属函数及粗糙可观察的概念，使粗糙集合可近似用论域上的基本集的并来表示，即近似为一个可定义集，从而实现粗糙集合不确定性知识的确定化。     

基于粗糙集的不完备信息系统知识获取方法

经典粗糙集理论是面向完备信息系统的，为处理不完备信息系统．需要进行理论扩充．本文首先介绍了粗糙集理论的基础知识，然后对经典粗糙集理论在不完备信息系统中的几种扩充模型进行了介绍和分析，并对现有基于粗糙集理论的不完备信息系统知识获取方法的研究进行了总蛄，最后展望了谊理论未来的发展方向．     

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．     

一种基于粗糙集的不确定决策知识约简算法

粗糙集理论是处理不完整和不确定知识的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整的各种不完备信息,并从中发现隐含知识,揭示潜在规律.针对决策知识冗余、决策效率低下等问题,本文以粗糙集理论为基础,研究不确定性的知识约简算法及决策规则获取方法.首先,研究粗糙集理论与知识约简理论基础,包括知识及知识库、知识表达系统、核与约简的关系;然后,研究了属性约简算法,包括属性的重要性、属性约简算法和属性值约简算法的相关定义及其数学模型表示,并给出了属性约简步骤;最后,以软件维护性及影响因素决策表为例,按照属性约简步骤,完成了属性约简和属性值约简,通过实例分析验证了算法的可行性、有效性和决策规则获取方法.结果表明,运用粗糙集理论对知识进行约简,可以简化复杂系统、消除冗余知识,获得知识库简洁表达的方法,有效维护知识库的结构和性能.     

模糊集与粗糙集在GIS中的应用比较

模糊集和粗糙集理论都是对经典集合理论的扩展,它们是GIS中处理空间数据与空间分析不确定性问题及空间数据挖掘的理论基础.介绍了两种理论的基本思想、区别和内在联系,同时对两种理论在GIS中处理空间数据的应用进行了总结和比较.     

基于粗糙集和包含度理论的决策规则提取方法

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具，正越来越被人们所重视．首先介绍了集值信息系统和粗糙集理论的相关知识，说明经典信息系统可以作为简单的集值信息系统处理。然后在集值信息系统中，以粗糙集理论为基础，引入包含度的概念，介绍包含度的几种生成方法，建立包含度的知识发现方法，最后通过具体的例子说明这种决策规则提取方法是有效的．     

扩展的粗糙集模型及其不确定性量度

为克服标准的粗糙集模型不能表示数据对象的不同重要性和属性的不同特性的局限 ,需对其进行扩展。在可变精度粗糙集的基础上 ,构造了一种新的扩展粗糙集模型。它通过在知识表示系统和决策表中引入数据对象的权值函数和属性的特性函数来克服上述局限。给出了适于数据对象具有不同重要性情况下的粗糙决策规则集合的不确定性量度 ,以其作为规则评价的标准 ,可以方便地融入主观偏好、先验知识等因素。通过对一个数据集的分析实例对此进行了说明     

基于粗糙集理论的数据挖掘研究

数据挖掘的技术很多,其中粗糙集理论得到了广泛的应用。粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,它可对不完整的数据进行分析和归纳,从中发现知识。本文介绍了数据挖掘基本概念,阐述了粗糙集理论的基本思想,探讨了基于粗糙集理论的数据挖掘方法。     

粗糙集理论的应用和发展前景

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,被广泛应用于不确定环境下的信息处理。本文首先介绍了粗糙集理论的发展历程和基本概念,然后对粗糙集理论应用进行了论述,最后对粗糙集理论今后的研究方向进行了展望。     

不确定知识的相似度量方法及应用

基于模糊集和粗糙集理论,给出常用的几种不确定知识的相似度量方法,并应用于信息检索系统中。建立了更符合用户信息需求的模糊相关检索模型。利用粗糙集的等价关系(近似关系)表示用户查询兴趣特征,并通过不精确的分类知识方法进行知识库中用户兴趣分类。     

飞机型号研制经验不确定性表达的模糊粗糙特征集方法

针对不确定性知识表达和量化的需要，基于模糊粗糙集理论构建了知识表达的模糊粗糙特征集模型，并将其应用于飞机型号研制经验的不确定性知识表达。实例结果表明，这种方法是合理、可行、有效的。     

Rough集与Vague集集成模型

不确定条件下信息系统的知识获取是智能信息处理研究的一个热点问题。对前一阶段研究工作进行了总结,重点介绍了Rough Vague集与Vague Rough集模型,并分别讨论了这2种模型的代数性质。这些理论与方法对经典Rough集进行了扩展,为不确定条件下Vague信息系统的知识获取提供了新思路。     

基于Rough set理论的气象状况分类算法研究

根据粗糙集理论,提出一种基于决策表相容性的属性约简算法。对一幅经典的天气观测状况决策表进行属性约简,把表示观测状况的各参数作为决策表的属性,运用粗糙集理论对该原始决策表进行约简,以提取天气状况的重要属性,删除分析过程中的冗余属性和属性值,约简后的属性可为决策提供支持。分析表明,粗糙集理论应用于这类决策可得到更清晰、简明的判断规则。     

粗糙图与它的结构

将粗糙集理论和传统图论相结合，给出基于粗糙集思想的传统图的等价定义及粗糙图的定义，并进一步给出了粗糙图的矩阵表示及粗糙图的粗糙性分析．粗糙图推广了传统的图论结果，是可用于不确定性问题研究的图，它是分析系统粗特征的有效新工具．     

粗糙集理论与其它不确定理论的比较分析

粗糙集理论作为一门新兴的不确定理论正越来越受到人们的关注．在介绍粗糙集理论基本内容的基础上，对粗糙集理论与模糊理论、随机理论、灰色理论等其它不确定理论的差异性进行了分析，同时讨论了它们之间的互补性问题并构建了相应的互补模型，最后，指出了粗糙集理论对于进一步丰富和完善不确定理论体系的重要性．     

进化粗糙集的逼近最优性

构造了进化粗糙集的表征测度和分解形式 ,讨论了其随机过程和信息几何的属性 ,提出并证明了逼近求解方面其鞅过程和全局最优性条件的数学结论 ,同时给出了相关的定量描述 .结果表明 ,所建立的进化粗糙集结构为符号的非单调逻辑与数值的非线性规划相统一的广义问题求解过程设计提供了必需的理论基础和形式化手段 ,在非确定信息建模与非线性信号处理方面具有重要的意义     

基于构造化方法的扩展粗糙集模型研究

从构造化方法的角度对粗糙集模型的扩展研究进行了综述.首先阐释粗糙集理论基本体系结构,然后从基于元素、基于粒、基于子系统、概率等多个角度探讨粗糙集理论中上下近似算子的扩展,并介绍了国内外关于粗糙集模型的扩展研究状况,讨论了当前粗糙集理论的热点研究领域,给出了将来需要重点研究的主要问题.     

基于构造化方法的扩展粗糙集模型研究

从构造化方法的角度对粗糙集模型的扩展研究进行了综述。首先阐释粗糙集理论基本体系结构,然后从基于元素、基于粒、基于子系统、概率等多个角度探讨粗糙集理论中上下近似算子的扩展,并介绍了国内外关于粗糙集模型的扩展研究状况,讨论了当前粗糙集理论的热点研究领域,给出了将来需要重点研究的主要问题。     

粗集在知识发现中的应用

粗集作为一种数据分析理论，能有效地从不确定性的数据中发现知识，是目前在知识发现领域研究的热点之一。首先对粗集理论做了简单介绍，在此基础上论述了粗集作为一种数学工具在知识发现领域中的重要问题，并提出粗集的进一步可能发展方向。     

基于粗糙信息颗粒的数据挖掘方法研究

大型的数据库和数据仓库中的数据往往是有噪声和不一致的,应用经典的粗糙集理论对其进行数据挖掘处理时,效果不够理想.引入信息颗粒的概念,给出了属性子集引导的信息颗粒的构造方法及基于信息颗粒的知识描述,并应用粗糙集的扩展模型讨论知识的粗糙度问题,提出了基于粗糙信息颗粒的属性约简算法,该算法在给定最小置信度阈值的情况下,可实现对不一致数据集的简洁知识提取.图1,表2,参8.