一种基于变精度区分矩阵的不完备信息系统属性约简

基于相容关系把多数包含关系引入不完备信息系统,对容差关系进行了扩充,使之更具有灵活性,在此基础上提出一种能容忍数据中包含噪声的变精度区分矩阵,给出了基于该变精度区分矩阵的一种有效属性约简算法,并通过具体实例验证了该算法.     

不完备信息系统下基于重要度相似关系的粗集模型

针对不完备信息系统下容差关系和集对α相似关系等模型的局限性.结合权值和联合概率的概念,建立了基于重要度相似关系的模型,这种模型更符合实际应用的需要.     

不完备决策表的几种属性约简方法的关系

知识约简是信息系统与知识发现研究中的一个焦点问题.文章将正域约简、熵约简及基于包含度约简的概念引入不完备决策表中,讨论了它们之间的关系,证明了对于相容的不完备决策表,熵约简、分布约简、正域约简、最大分布约简及近似约简都是等价的.     

集值决策信息系统及其知识约简

文章在集值决策信息系统中提出了一种新的基于变精度参数分类的二元关系,即变精度相容关系,可以通过改变精度参数来使分类更合理;同时,还讨论了基于这种二元关系的集值信息系统的知识约简及其属性特征,并给出了可辨识矩阵.     

基于相似关系的变精度粗糙集的数据约简

基于最大相似类的变精度粗糙集模型．此模型把变精度粗糙集的基础由等价关系拓展到条件更弱的相似关系,更好地利用数据间的相关信息,扩大了粗糙集理论的应用范围．讨论了相似变精度粗糙集的性质与属性约简,举例说明了相似的变精度粗糙集在大学生体质检测数据约简中的应用．     

不完备信息系统可变粗糙集模型与性质

不完备信息系统粗糙集拓展模型是近几年来粗糙集理论研究的重要内容.该文以基于相容关系、非对称相似关系及限制容差关系的粗糙集模型为特例,提出了基于一般二元关系的可变粗糙集模型,它是基于各种具体的二元关系(如相容关系、非对称相似关系、限制容差关系、量化容差关系等)粗糙集模型的推广,也是不完备信息系统变精度粗糙集模型的一般情形.文中还进一步研究了不完备信息系统可变粗糙集模型的性质.     

区间颗粒下不完备序信息系统的优化决策规则获取

在不完备序决策信息系统中,结合区间知识颗粒,进而导出区间决策规则,然后给出相应的属性约简,并构造相应的判定定理及区分函数求法,来获取优化的区间决策规则,使得决策规则的条件属性部分的描述更加清楚、简洁。     

直觉模糊随机信息系统及其属性约简

信息系统的属性约简是知识发现的核心,将直觉模糊随机变量引入信息系统,定义了直觉模糊随机信息系统．将随机概念推广到直觉模糊模型上,针对直觉模糊随机信息系统的属性约简,给出了直觉模糊随机信息系统下的期望相关关系．基于此关系,讨论直觉模糊随机信息系统属性约简的判定和方法,并通过实际例子分析该法的有效性．     

基于条件信息熵的粗糙集属性动态约简

属性约简是粗糙集理论的热点研究内容之一,从信息论出发,提出一种新的信息熵定义.约简算法从条件信息熵出发,迭代选择属性重要性最大的属性,得到信息系统的约简.在此基础上,构造基于条件信息熵的不完备信息系统的动态属性约简算法.在删除单个对象的情况下,新算法通过新的数据集有无删除对象的不可区分对象来判断是否更新原有约简.通过实例说明算法的有效性和可行性.     

模糊决策序信息系统的优化区间决策规则获取

在模糊决策序信息系统中,结合区间知识颗粒,重新定义下、上近似,进而导出区间决策规则。然后给出相应的属性约简,并构造相应的区分函数求法,来获取优化的区间决策规则,使得决策规则的条件属性部分的描述更加清楚、简洁。     

基于粗糙集理论文本分类规则的优化方法

文本分类规则的提取和优化是衡量文本分类系统适应性能和分类能力的主要指标．在基于粗糙集和模糊聚类理论的文本分类系统中,结合粗集理论及不完备信息系统理论,提出了分类规则的提取和优化方法,通过实验和分析,产生用户满意的约简规则,从而能够快捷迅速地指导新文本的分类,提高系统的适应性能和分类能力．     

海量信息系统分层约简算法研究

针对海量信息系统的约简问题提出了分层约简算法.通过对确定增量算子的深入讨论,得到一系列定理.进一步给出了有核信息系统与无核信息系统的分层约简算法.最后,通过一个实例,证明了该算法的有效性.     

Web信息系统质量的模糊评价模型

对目前使用的几种评价Web信息系统质量方法的不足之处进行了分析，根据软件质量特点，利用模糊理论建立了一种高效合理的Web信息系统质量评价模型；通过建立的评价知识库，改善了原来评价方法中的不精确性和复杂性，并在实际应用中取得了良好的运行效果。     

基于k-可加模糊测度的变权多属性决策分析

k-可加模糊测度具有很好的柔性,本文采用k-可加模糊测度对基于关联的变权多属性决策(Multi-Criteria Decision Making, MCDM)中属性和属性集的重要程度建模;依据模糊测度理论和属性间独立情形下的变权理论定义基于k-可加模糊测度的变权和状态变权的公理体系;依据Marichal熵理论讨论基于关联的变权MCDM问题的k-可加模糊测度的求解,依据模糊积分计算决策方案的综合评价值,以此对方案进行排序并选择最优方案;最后以某煤炭企业选择接替资源为例验证了理论和模型的合理性和可行性.     

粗糙集理论在水科学中的应用

应用可变精度粗糙集,对水电站水库最优出力规则进行知识发掘,并获得了出力决策规则.与一般优化调度规则相比,基于粗糙集的规则隐含了决策时段以外的入库水量信息,不同于仅以当前时段水库来水和水位进行决策的常规优化调度,具有更大的灵活性和合理性.     

自适应模糊建模及其在船舶动力定位中的应用

针对船在海上其动力学模型很难精确建立,而且诸如风、浪、流等外部随机干扰的统计特性也在不断变化,作者在船舶动力定位中采用自适应模糊逻辑系统实时学习船的漂移动力学关系实现对系统的建模,并在此基础上预测为使船在下一时刻与预定位置误差最小所需的控制力,最终达到船舶动力定位的目的.仿真结果说明了该方法在不同海况下均能达到很好的定位控制效果.