不完备系统中基于非对称相似关系的粗集多属性决策

粗糙集理论在多属性决策、数据挖掘、机器学习、人工智能等领域发挥着越来越大的作用。经典粗糙集理论主要利用不可分辨关系对完备信息系统形成的划分来定义知识的上、下近似集,并在此基础上进行知识约简,规则推理和决策。而现实生活中存在大量不完备信息系统。针对不完备信息系统的多属性决策问题,从非对称相似关系的角度提出基于粗集的多属性决策方法。     

基于粗糙集的数据挖掘算法的研究

本文研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法。首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵。对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则。最后,结合银行申请信用卡的实例利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则。     

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.     

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．     

优势变精度粗糙集在UCAV威胁估计中的应用

针对对象属性包含偏好信息及对象属性数据可能存在噪声或者一定程度的不完整的问题,在对经典粗糙集理论分析的基础上,引入优势变精度粗糙集方法,给出了优势变精度粗糙集算法的具体步骤,并结合UCAV作战特点,将其运用到UCAV威胁估计过程中.建立了基于优势变精度粗糙集方法的UCAV威胁估计决策信息系统,给出了决策系统所包含的条件属性和决策属性,并通过实例进行了分析.由结果可知,该决策方法实现简单,能正确对目标的威胁等级进行估计,且得出的规则以一定置信度给出,保证了规则的一致性,对于包含偏好属性的决策信息系统,该方法可以辨识出规则之间的不相容性.     

一种基于粗糙集的决策算法挖掘方法

属性约简和属性值约简是利用粗糙集理论从决策表中挖掘决策规则的基础,挖掘决策规则是粗糙集理论的重要研究领域之一。本文根据属性的重要度和条件差别矩阵来进行条件属性约简,找出有效约简。同时定义了决策表的不一致度,并根据属性重要度来进行属性值约简,在保持决策表不一致度不增加的前提下挖掘出决策规则,该决策规则集满足独立性、覆盖全域性、可接受性和一致性,即决策规则集为决策算法,最后运用实例对该方法的有效性进行说明。     

不完备信息系统的知识获取

介绍了在不完备模糊信息系统中知识获取的一种方法.应用这种方法能够将不完备系统转化为模糊信息系统,然后利用模糊粗糙集理论,让隐藏在不完备信息系统中的知识以决策规则的形式表示出来.     

基于粗糙集的决策规则提取

讨论了粗糙集（rough sets）在数据分析方面的应用，基于粗糙集的数据分析来源于对数据表（即信息系统）的分析。通常我们将信息系统中的属性划分为条件属性和决策属性，这种信息系统又称为决策表。对每一个决策表，都有一系列的决策规则与之相对应，这些相关的决策规则被称为决策算法。本文将给出这些决策算法的统计学特点，并与贝叶斯（Bayes’）定理相比较，从而得出基于粗糙集的数据分析方法优于贝叶斯定理。     

基于粗糙集的决策规则提取

讨论了粗糙集（rough sets）在数据分析方面的应用，基于粗糙集的数据分析来源于对数据表（即信息系统）的分析。通常我们将信息系统中的属性划分为条件属性和决策属性，这种信息系统又称为决策表。对每一个决策表，都有一系列的决策规则与之相对应，这些相关的决策规则被称为决策算法。本文将给出这些决策算法的统计学特点，并与贝叶斯（Bayes’）定理相比较，从而得出基于粗糙集的数据分析方法优于贝叶斯定理。     

基于一致规则的知识约简方法

粗糙集理论应用于决策表知识约简的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下,通过寻找最佳知识约简导出问题的决策和分类规则。传统方法多是基于知识分类的相对知识约简研究,算法较为复杂;文章从决策规则本身出发,依据规则的一致性进行算法设计,方便快捷地实现了决策表的属性约简和属性值约简。     

模糊信息系统上的规则提取

利用源于粗糙集理论的知识分类方法，从模糊关系数据库中提取有用的模糊推理规则，从而。为模糊推理中模糊推理规则的产生提供了一种较为客观的方法，并将该方法应用到不完备信息系统的完备化．     

基于粗糙集理论不完备信息系统的数据挖掘

提出了一种基于推广的粗糙集理论直接在不完备信息系统上进行数据挖掘的方法，并给出了该方法的算法和实例．该方法利用粗糙集理论直接对不完备信息系统进行知识约简，然后根据获得的约简集建立知识层次树，利用规则的支持度阂值s0和置信度阈值c0从知识层次树的压缩搜索空间中提取不完备系统的规则集，该方法保持了原始数据和数据挖掘所获得的知识的真实性，另外，还提出了知识规则的上、下支持度，上、下置信度，规则粗糙度等概念，以便指导用户更好地利用数据挖掘所获得的知识．     

基于粗糙集方法的知识发现

属性约简和属性值约简是租糙集理论中的重要研究内容,也是粗糙集理论应用于知识发现的主要方法.但求取任意问题的最小属性集是一个NP难问题.本文利用属性间的知识依赖度,提出了一个求取属性约简的贪心算法,它可以在多项式时间内得到一个约简.同时,把粗糙集方法应用于知识发现,通过属性约简删除信息系统的冗余属性,减少数据量,再利用属性值约简,获取决策规则.最后通过实例说明了基于粗糙集方法的知识发现过程,验证了方法的有效性.     

基于知识的层次分析法及其应用

将层次分析模型中下层因素与支配它的上层因素分别视为条件属性和决策属性,借助粗糙集的约简和属性重要性理论,研究了融合粗糙集的层次分析法的指标体系的完善、指标权重的确定、判断矩阵的构造等问题,实现了层次分析法对领域知识的利用及粗糙集对层次结构问题的决策支持。将该方法应用于武器系统效能智能评价实践中,证明了该方法的可行性和有效性。     

多决策模糊信息系统的属性约简

模糊粗糙集是对传统粗糙集的推广,用于处理模糊的数据.将模糊决策信息系统中以划分刻画的决策属性推广到以覆盖刻画.通过利用特征函数将模糊决策信息系统中的以覆盖刻画的决策转化为由0和1组成的形式背景,从而给出多决策模糊信息系统的定义,并且研究了在此框架下属性约简问题.提出了保持正域不变的约简方法,构造了相应的辨识矩阵,并给出了相关判定定理,同时举例子说明了该属性约简方法的合理性和有效性.     

基于粗糙集理论的异步电机控制规则提取方法研究

粗糙集理论是一种对不精确、不确定和不完全的数据进行分类分析和知识获取的有效手段而,规则提取是粗糙集理论的主要应用领域之一.通过提出一种针对决策信息系统的属性约简方法,采集了异步电机运转过程的实测数据.讨论了过程控制规则的获取方法.     

IIS中基于限制容差关系的变精度粗糙集模型

在不完备信息系统中的限制容差关系的基础上,建立了变精度粗糙集模型,并且对其相关性质进行了分析.从构造区分函数出发,给出了求不完备信息系统近似约简的一般方法,定义了β近似约简,β近似区分函数等概念,给出了求其β近似优化决策规则的一般步骤,最后通过实例说明所提到的理论是符合客观实际的.     

基于粗糙集理论的项目投资管理

粗糙集理论是一种新的数据分析和处理方法,使用粗糙集理论可以对决策表进行简化,去除冗余属性。首先给出了基于粗糙集的知识推理方法。然后以一个实际例子讨论如何利用粗糙集理论从现有样本中进行知识约简,获取新决策规则,使该方法具有了实用和推广的价值。     

基于PL/SQL的粗糙集分类算法研究

为改进数据分类的效果，基于粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理，利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的思想，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系，简化带有不相容规则的决策系统的数据挖掘算法。通过PL／SQL演示了挖掘分类规则的过程，结果表明基于粗糙集分类算法的有效性。     

基于粗糙集理论的分类规则发现

研究了利用粗糙集理论中核的概念,求取信息系统的最小简化策略,给出了从数据库中发现分类规则的方法。