基于极大团的不完备系统规则获取方法

针对不完备决策系统的规则提取问题,提出一种基于极大团的不完备系统规则获取方法.引入图中极大团概念定义相容块构造范式,将其等价转换为极小析取范式后得到不完备系统全体极大相容块,收集每一相容块最全描述即可生成极大相容块最全描述系统,进而为最全描述系统中的每一对象构造决策分辨范式得到与该对象对应的全体可信关联规则.该方法具有2个特点:针对系统中每一基本信息粒自动生成基准置信参数,避免了预设固定参数而遗漏置信度小于此参数的部分有用规则;将决策分辨范式等价变换为其极小析取范式,避免了采用特定顺序选择属性而遗漏部分有用规则.将该算法应用于某保险公司私家车客户车险数据和UCI不完备数据集,实验结果与数据分析说明了该算法的分类预测性能.     

不完备信息系统下基于分辨度的属性约简算法

针对不完备信息系统问题,引入容差关系下分辨度的概念,并由此提出一种基于分辨度的不完备信息系统属性约简算法,该算法更符合实际应用的需要.文章通过实例比较,证明该方法可行、有效.     

基于互信息与词语共现的领域术语自动抽取方法研究

领域术语自动抽取是本体建设中最基础最重要的工作。领域术语的自动抽取,通常采用基于规则或者基于统计的方法,这些方法是从术语的完备性,或者是检验术语的领域性进行检验。在前人的基础上提出了一种方法,该方法不仅测试领域术语的完备性,同时测试了其领域性,以期获得更好的结果。实验结果表明,该方法获得的术语准确率得到了一定的改进,准确率和召回率分别达到了81.7%和70%。     

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RS理论的不完备信息系统处理方法

从理论扩展、属性约简以及规则抽取对目前基于Rough Set(RS)理论的不完备信息系统处理方法进行了分析和评述,提出了该领域的下一步研究方向,为构造面向不完备信息系统的高效实用的挖掘方法提供了基础。     

不完备决策信息系统规则提取的一种新方法

针对不完备决策信息系统问题,文章引入容差关系下包含集的概念,并由此提出一种基于包含集的不完备决策信息系统规则提取的新方法.相对于常规方法,该方法计算量较少.最后,文章通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

不完备信息系统的粗集扩展模型

经典粗集理论以等价关系为基础,它们在处理不完备信息系统的时候存在一定的局限性.作者首先从扩展粗集理论适应范围的角度出发,引入信息系统对象的先验概率,结合量化相容关系的思想,提出基于先验概率的相容关系模型,然后以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简,通过严格的数学证明,得到基于分辨矩阵的属性约简算法.最后通过一个实例验证了该改进相容关系模型及其基于分辨矩阵的约简算法.表1,参20.     

基于多粒度理论的不完备决策规则获取

将多粒度理论引入不完备决策系统中,针对其不完备性,结合非对称相似关系提出基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型,并讨论该模型的性质。随后重点讨论基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型中属性约简和决策规则获取的问题,将多粒度理论和近似分布约简相结合,提出了不完备多粒度近似分布约简,获得所有的最简确定决策规则和最简可能决策规则。最后通过实例分析,发现使用多粒度近似分布约简与规则获取方法比原有的单粒度近似分布约简与决策获取方法更合理有效。     

一种新颖的最小属性约简模型

传统的基于粗集的属性约简须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类,效率低,且很多算法还不完备．为此,本文引入分类关联规则和相容分类关联规则的概念,给出基于分类关联规则的求解下近似和正区域的等价方法,从而提出基于分类关联规则的属性约简模型和算法,该模型将属性约简问题转化为求解一类特殊的分类关联规则集的问题,因而使得相应的算法可有效地改进属性约简挖掘效率,克服传统算法依赖于主存的限制,为属性约简提供了一种新的框架．理论分析表明该算法是有效且可行的．     

不完备信息系统的梯形模糊数三支决策模型

在不完备信息系统中,结合Bayes决策过程,采用文献[3]中的改进的完备容差关系代替经典决策粗糙集模型中的等价关系,并将具有一般性和易运算的梯形模糊数引入到决策粗糙集中,提出一种基于不完备信息系统的梯形模糊数决策粗糙模型,给出该模型的三支决策的方法和规则提取,并分别讨论了悲观者和乐观者的不同决策规则。最后通过实例来阐明该模型的应用过程。     

不完备目标信息系统中基于差异关系的粗糙集

针对建立在等价关系上的传统粗糙集对差异关系研究不足的情况,基于差异关系对传统粗糙集模型进行了扩展。在不完备目标信息系统中定义差异关系并基于这种差异关系扩充粗糙集模型。等价关系反映事物共性,差异关系反映事物个性,基于差异关系的粗糙集可用于约简否定规则。文中定义了一种差异关系,证明了基于差异关系的下、上近似集的主要性质,建立了相应的近似约简模型,最后给出了近似约简的判定定理和计算方法。     

一个新的差别矩阵及其求核方法

作者针对已有的利用差别矩阵来求粗糙集中核的方法存在的不足，将粗糙集的代数观与信息观结合起来研究，给出一个新的差别矩阵的定义和求核方法.     

基于区分矩阵和区分函数进行属性约简的数据分类

数据分类的方法直接影响着分类效果。用粗糙集理论中的区分矩阵和区分函数进行的属性约简可以很好地用于数据分类当中，基于此，提出一种数据分类方法，即用区分矩阵和区分函数约简掉信息系统中的冗余属性，得到必要的属性集；然后再约简掉每一条规则中的冗余属性值，提取出决策规则，最后按照决策规则进行分类。实验证明，用该方法实现的数据分类复杂馋低，且能有效提高分类效果。     

分辨矩阵构成与约简同步的方法

针对粗集理论中分辨矩阵方法的缺陷,分析了这种方法3个过程的时间-空间性能,提出了被析取的矩阵元素不参与分辨矩阵的构成,即分辨矩阵的构成与与属性约简同步的方法,减少分辨矩阵的元素数和中间数据占用的磁盘空间,提高了数据挖掘的速度.通过实验验证了该方法时间-空间性能上的优越性.     

A Method for Data Classification Based on Discernibility Matrix and Discernibility Function

0 IntroductionDiantga .cl Dasesciifsiicoanti otrneies r aengr ie smspioornta,n Bta yperosibalnem claisnsi dfiactaati omnin&-Bayesian network, decision tree[1], neural network andSVM[2 ,3]are the technologies of data classificationin commonnow. They have extensively appliedin machine learning,ex-pert systemandstatistics etc .Inthese methods ,the most tra-ditional method is C4 .5[1]based on information entropy,which had extensively applied in practical problems . But themain problemof this me…     

不完备决策表的一种属性约简方法

粗糙集理论是一种处理不确定性问题的数学工具.论文应用粗糙集理论研究不完备决策表的属性约简问题,针对非对称相似关系提出了不完备决策表中正域协调集的概念,并讨论了它的基本性质,给出了正域协调集的充分必要条件,借助区分函数给出了计算正域约简的方法.     

改进的差别矩阵及其求核方法

粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具．属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,而现有的很多属性约简算法都是从信息系统(或决策表)的核开始．针对HU利用差别矩阵求解粗糙集中的核方法的错误,叶东毅提出了新的差别矩阵及其求核方法,但计算代价高．为此,给出了改进的差别矩阵定义和求核方法,该方法纠正HU方法的错误,且可有效地降低计算代价．     

基于模糊粗糙集理论的建筑业综合评价

根据模糊聚类和粗糙集理论的基本原理,利用模糊聚类的相似关系与粗糙集可辨识矩阵的特性,结合这两种方法的互补优势,研究了将之应用于建筑业综合评价的方法和步骤.通过模糊聚类法形成粗糙集下的决策信息系统,采用基于可辨识矩阵的启发式约简法对属性约简,计算出约简后各属性的权重.利用各属性的权重分别对各省市(或地区)的建筑业指标评价值加权求和从而得出各自的建筑业综合评价值,对其结果的客观性和实用性所进行的分析评价证明该方法有效.     

多值信息系统的基于相似度的粗糙集模型

在建立一个新的基于相似度的粗糙集模型的基础上,研究该模型的知识约简,并建立了基于相似度的相容矩阵,通过相容矩阵刻画了多值信息系统中的约简问题.     

区间直觉模糊粗糙集的启发式属性约简方法

属性约简是数据挖掘之中最核心的问题,是任何一个部门决策知识获取的关键技术。基于深入研究模糊粗糙理论、直觉模糊粗糙集理论在属性约简知识方面的研究成果,通过定义区间模糊粗糙集的正域、依赖度与非依赖度等相关概念,提出一种启发式区间直觉模糊粗糙集属性约简方法。结果表明：该方法在知识约简中是可行的,并且相比差别矩阵方法,能有效降低空间和时间复杂度。