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.     

基于一种新的量化容差关系的变精度粗糙集模型

提出了一种新的量化容差关系,建立了变精度粗糙集模型并提出了基于重要度的属性约简算法。新的模型考虑了决策属性值对条件属性值概率分布的影响并且具有一定噪声数据处理和错误分类容许能力。最后通过实例表明了该模型具有处理含有空值数据问题的能力。     

基于限制容差关系的粗糙集模型中近似集增量更新方法研究

基于限制容差关系的粗糙集模型可有效处理不完备信息系统, 目前对其研究仅限于静态数据.而在许多情况下数据是动态变化.因此, 研究基于限制容差关系的粗糙集模型下动态知识更新方法具有现实意义.本文给出了属性集变化时不完备信息系统在限制容差关系下近似集的增量更新方法.通过实例验证了方法的有效性, 可用来支持知识动态更新.     

基于相似关系的变精度多粒度粗糙集

在不完备信息系统中基于相似关系,引入了可变精度和多粒度粗糙集,进而提出一种基于相似关系的变精度多粒度粗糙集模型。研究了基于相似关系的变精度多粒度粗糙集的相关性质和关系。随后讨论了基于相似关系变精度多粒度粗糙集的约简问题,提出了一种基于属性重要度的启发式分布约简算法,实例分析的结果验证了该方法的可行性。     

基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其约简算法

针对k等价度容差关系,提出了一种基于k等价度容差关系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．在此基础上,定义了变精度粗糙集模型约简的概念,讨论了一种刻画属性重要性的新指标,提出了一种启发式约简算法．该算法能从搜索空间中不断地添加重要的属性,并且删除不重要的属性,从而降低了约简的时间复杂度．最后,通过实例说明该算法的有效性．     

限制容差关系的不完备可变粗糙集

针对不完备信息决策系统中信息引起的不相容性的问题,引进包含度,提出基于限制容差关系的可变粗糙集模型,并研究其相关性质.通过对限制容差关系的可变粗糙集模型和限制容差关系粗的糙集模型对比分析,结果表明:限制容差关系的可变粗糙集模型拥有更高的粗糙近似分类精度和粗糙近似分类似质量,通过实例说明该理论是可行的.     

不完备信息系统下限制容差关系模型的改进

分析了不完备信息系统下的3种粗糙集扩展关系的缺陷,提出一种可变精度的限制容差关系,并通过理论分析和实例计算验证其有效性.     

基于对象间完备度的限制容差关系改进模型

本文在分析不完备信息系统已经存在的容差关系、非对称相似关系、限制容差关系以及特征关系的基础上,提出了对象间完备度的概念,并建立了基于对象间完备度的限制容差关系模型,最后通过实例分析说明此模型可以更加真实客观地处理不完备信息系统。     

基于限制容差优势关系的粗集决策分析模型

针对不完备偏好决策问题,提出一种基于拓展粗糙集的决策分析模型.首先提出限制容差优势关系的定义;然后得到限制容差优势关系下的粗糙近似和分类决策规则.最后通过一个实例证明了所提出的模型对不完备偏好信息系统的处理符合实际情况.     

一种具有对称性的变精度粗集模型

为了能够从不完备决策表（IDT）中进行知识发现和数据挖掘，提出一种新的具有对称性的双重可变精度限制容差关系粗集模型（VPLTRsT）．在该模型中，设定一对可调的参数使其作用于由IDT衍生出的限制容差关系，从而形成上下近似集．文中还提出新的在该模型下的知识依赖以及依赖度的定义，并以此作为依据进行知识约简．结合实例，清晰详实地展示了双重精度下如何获得所有知识约简并最终获得决策规则的全过程，具有很好的效果．     

变精度多粒度粗糙集的信任结构

多粒度粗糙集是近年来粗糙集理论中的主要研究课题之一.本文介绍了变精度多粒度粗糙集模型的上、下近似算子;其次,借助划分函数把变精度多粒度粗糙集转化成单粒度粗糙集,构建了变精度多粒度粗糙集模型的信任结构,并生成相应的信任函数与似然函数,这些结果有利于完善变精度多粒度粗糙集的数值属性约简理论.     

一种基于量化容差关系的粗糙集改进模型

量化容差关系是粗集理论中一个最重要的扩展模型,然而它却有自己的局限性：需要诸如不完备信息系统中的属性值的概率分布情况等相关领域的知识。提出了一个基于量化容差关系的粗糙集改进模型,这个新的模型是建立在对不完备信息系统的属性值的统计数据基础上的,它有效地克服了普通量化容差关系的不足。实例分析表明,改进的量化容差关系模型比量化容差关系更符合实际、具有更强的分辨能力。     

利用容差关系解决不完备数据表的补漏

针对数据表的不完备性，提出一种新策略补漏．分析遗漏对象的容差类，对于所有无法与遗漏对象进行辨别的对象，将它们的不可辩识程度采用量化容差关系进行定量分析，确定不可辩识程度最高的对象，对具有遗漏值的对象进行数据补齐。     

一种具有对称性的变精度粗集模型

为了能够从不完备决策表(IDT)中进行知识发现和数据挖掘,提出一种新的具有对称性的双重可变精度限制容差关系粗集模型(VPLTRST).在该模型中,设定一对可调的参数使其作用于由IDT衍生出的限制容差关系,从而形成上下近似集.文中还提出新的在该模型下的知识依赖以及依赖度的定义,并以此作为依据进行知识约简.结合实例,清晰详实地展示了双重精度下如何获得所有知识约简并最终获得决策规则的全过程,具有很好的效果.     

变精度粗糙集下基于信息熵的属性约简算法

本文针对在Z．Pawlak粗糙集下进行属性约简中存在的问题,在对变精度粗糙集理论下卢下近似约简概念分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度粗糙集意义下的决策表中属性重要性的度量方式,区分了β阈值界定下的“弱不一致信息”与“强不一致信息”的不确定程度,从而刻画了标准粗糙集下正域之外的不一致信息的不确定程度,以该度量作为启发式信息,提出了基于信息熵的β下近似约简的启发式算法．这为不一致信息系统的属性约简提供了理论依据与算法．     

基于加权阈值容差关系的不完备信息系统粗糙集模型

针对已有的不完备信息系统粗糙集扩充模型没有考虑属性的权重的缺点,提出基于加权阈值容差关系的粗糙集扩充模型.该模型根据给出的不完备信息系统信息量计算权重,不需引入系统外知识,权重确定比较客观;同时引入阈值来调整加权阈值容差类判定的严格程度,兼顾了人的主观要求,并能预先排除因自身不满足阈值条件而不可能与任何其他对象划为同一加权阈值容差类的对象,但不影响类的完整性.实例对比分析表明,与其他模型相比,基于加权阈值容差关系的粗糙集扩充模型符合不完备信息系统应用客观实际,具有更强的适应能力.     

变精度粗糙集模型与应用

介绍了Ziarko变精度粗糙集模型、β约简和广义变精度粗糙集模型;讨论了广义变精度粗糙集模型β上、下近似算子的基本性质,分析了该模型与Ziarko变精度粗糙集模型之间的关系,最后用实例分析了β约简过程.     

基于信息熵的不完备信息系统属性约简算法

在现实生活中信息的不完备现象广泛存在,等价关系不一定成立,限制了经典Rough集理论在一些实际问题中的应用.从信息论角度出发引入信息熵的概念,提出了不完备信息系统中知识熵的度量方法,定义了信息观下不完备信息系统知识约简的方法,分析并讨论了与现有其他约简定义的关系,给出了一种基于信息熵的不完备信息系统属性约简算法,通过仿真实验说明了该算法对于不完备信息表知识约简是可行的.     

基于粗糙集理论的不完备信息处理方法研究

针对不完备信息处理问题,分析了不完备信息的语义解释,将粗糙集理论中处理不完备信息的技术策略归纳为数据补齐法和模型扩展法两类.在对已有典型粗糙集扩展模型的定义及其优缺点进行分析的基础上,分别对限制容差关系和特征关系的定义进行改进,得到新的扩充关系模型,讨论了它们的性质.对量化容差关系中对象间的相似度度量方法,给出了3种不同的度量方式及其相应的量化容差关系模型.     

一般关系下的变精度粗糙集模型

通过分析一般关系下基本粗糙集模型的不足,定义了一般关系下的多数包含关系,借助引入的误差参数α(0≤α＜1/2),给出了一般关系下的变精度粗糙集模型.在该模型中,当α=0时,退化为一般关系下的基本粗糙集模型(Z.Pawlak模型);当|Rs(x)|·α=k时(|Rs(x)|表示元素x后继邻域Rs(x)之基数,k为非负整数),退化为常见的程度粗糙集模型.通过它与一般关系下基本粗糙集模型(Z.Pawlak模型)的比较,可以看出,在引入误差参数α后,能够使尽可能多的有用信息被提取、挖掘.从而克服了基本粗糙集模型中由于要求绝对精确的包含关系而使大量有用信息丢失的现象,并讨论了所给模型的一些性质.最后,在所给模型基础上讨论了一种广义近似空间中集合的相对可辨性、近似依赖和属性约简.