一种新的不完备信息系统属性约简算法

针对不完备信息系统提出一种基于粗糙集理论的属性相对约简方法。利用粗糙集等价关系的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念,通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简速度。实验表明该方法简单、有效。     

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.     

不完备信息系统的增量式约简算法

针对经典粗糙集模型在处理不完备、动态数据方面的不足,通过分析容差关系模型,引入先验概率在知识估计中的方法,给出了一种基于区分矩阵的增量式属性约简算法.以属性重要度为启发信息,对区分矩阵的构造过程进行改进,仅需简单的矩阵运算就可以得到约简结果.最后通过示例分析处理增量式数据的算法复杂度有效,算法正确可行.     

不完备信息系统中一种基于概率相似度的粗糙拓展模型

以不完备信息系统为研究对象,在容差关系的基础上提出了一种带有阈值的基于概率相似度的概率容差关系.新模型考虑了属性取值的概率,通过阈值的设置可以控制分类精度,优化分类决策.实例分析验证了新模型的可行性和优越性.     

一种改进的属性约简算法

属性约简要求在保证分类和决策能力不变的前提下删除数据库中的冗余属性,简化知识表示,生成决策规则,从而为科学化的管理、预测和决策提供有力的支持。深入系统地研究了基于粗糙集理论的属性约简问题,分别对于相容和不相容决策表,在研究了现有约简算法的基础上,发现算法的局限性、优点和不足,并针对不足,对算法作了一些改进。     

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.     

基于自动阈值的不完备信息系统处理

针对不完备信息系统,对已提出的容差关系、非对称相似关系、限制容差关系、修正容差关系等相似关系的局限性进行了剖析,提出了一个带有阈值的改进容差关系,并给出了合理的容差阈值计算方法.实例分析说明,改进容差关系是一种更加灵活、合理的不完备信息系统的相似关系.     

基于区分向量的不完备决策系统属性约简算法

区分矩阵是属性约简的一种有效方法.针对不完备的决策系统,定义了区分矩阵的概念,给出了区分矩阵构造方法,并根据区分矩阵稀疏性的特点,定义了区分向量的概念,在此基础上,给出了一种基于区分向量的不完备决策系统属性约简算法.最后,采用恒星光谱数据,实验验证了该算法的有效性.     

概率信息系统的属性约简

用概率信息系统表示对象与属性值之间的概率关系.在概率信息系统的属性集上定义一种等价关系,该等价关系将概率信息系统分为协调和不协调的2大类,基于这种等价关系重点研究了概率信息系统以及协调概率信息系统的约简,同时讨论了可辨识属性矩阵与约简的相互关系,并通过实例加以验证.     

不完备信息系统中改进的LEM2算法

针对LEM2(Learning from Examples Module,Version 2)算法处理不完备信息系统的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进的LEM2规则提取算法.基于集对理论,引入集对势容差关系和基于集对势容差关系的扩充粗糙集模型,将该模型和LEM2算法相结合,提高规则提取的质量;定义冗余的属性-值对集合,在规则提取过程中,从候选属性-值对集中直接删除冗余的属性-值对,避免反向消除步骤,加快算法的收敛速度,提高规则提取的效率.最后通过仿真实验,证明了改进LEM2算法用于不完备信息系统规则提取的有效性.     

集值模糊目标信息系统的近似分配约简

基于集值信息系统上的变精度相容关系,定义了集值模糊目标信息系统的模糊目标在给定相容水平下的上近似与下近似,提出了一定截集水平下的上近似分配约简与下近似分配约简概念,这种约简是单值目标模糊信息系统上精度约简概念的推广,同时也是经典目标信息系统上近似分配约简概念的推广.进一步,在集值模糊目标信息系统引入区分矩阵与区分函数,给出了计算上近似分配约简与下近似分配约简的方法.     

一个改进的决策信息系统求核算法

通过刻画决策信息系统的核属性,为张文修等学者的著作中关于决策信息系统的核属性集与其可辨识矩阵中单元素集相等的结论补充了证明.然后,针对该著作中给出的基于可辨识矩阵的求属性核算法具有较高的计算复杂性,文中提出了一种改进的决策信息系统求属性核算法,并证明了它的正确性.改进后算法的计算量随决策信息系统不协调程度的增加而减少.     

基于扩展可辨识矩阵的混合决策系统属性约简

经典粗糙集理论的研究对象只能是完备的离散决策系统。为了直接对不完备混合决策系统进行属性约简,因此通过引入邻域关系和限制容差关系的概念对可辨识矩阵的定义进行了扩展,提出了一种基于扩展可辨识矩阵的属性约简算法;该算法可以兼容处理完备与不完备混合决策系统。通过UCI数据集的仿真实验证明了该算法的有效性,最后讨论了扩展可辨识矩阵中的邻域阈值选择对属性约简结果的影响。     

一种基于二进制可辨矩阵的属性约简算法

基于可辨矩阵的属性约简算法都是从信息系统中直接求得约简，提出了分两步求得约简，降低了算法的时间复杂度为O(mn^2)，第一步计算出近似约简，第二步去掉其中的冗余属性。改变了过去人们认为基于可辨矩阵的特征选择算法的时间复杂度不低于O(m^2n^2)的观点(其中m为数据集中特征／属性的个数，n为数据集中样本的个数)。最后给出了实验结果.     

集值不完备信息系统上的一种知识约简的方法

讨论了集值不完备系统上的两种基本关系：相容关系和拟序关系,论证得到了基于辨识矩阵的集值不完备系统知识约简的方法.在此基础上,讨论了知识约简的算法,并通过实例得到了证实.     

优势关系下模糊目标信息系统约简的辨识矩阵

约简是知识获取的重要方法之一,基于等价关系的粗糙集约简理论的研究已比较深入,而优势关系下约简理论的研究还比较少。定义了模糊目标信息系统在优势关系下的5种属性约简,并且给出了它们的判定定理和可辨识矩阵。证明了辨识矩阵对应的辨识公式给出的解就是所求约简的全体.最后通过一个例子说明如何用辨识矩阵算法求属性约简。     

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。     

信息系统安全风险的概率描述及基本特征

给出了信息系统安全风险的概率描述方法,定义了风险强度,对计算网络信息系统总体风险概率及各别风险概率的基本方法做了探讨,从理论上为深入研究信息系统安全风险的统计特征提供了一种思路．     

基于区分矩阵的属性约简算法

知识约简是粗糙集理论研究的核心内容之一，在构造区分矩阵过程中，利用命题演算中的吸收法律去掉了在区分函数中不起作用的重复元素，提出了一种属性约简的改进算法ARDM，从而提高了属性约简的效率．     

基于差别矩阵属性约简算法的改进

利用差别矩阵计算约简的算法,具有直观、易理解和完备性的特点,但也存在一定缺点,差别矩阵中存在大量冗余元素,这类元素的生成和存储将造成时空上的浪费.文章给出的算法在生成差别矩阵时,判断其元素是否冗余,若是冗余立即约去它,从而提高属性的约简效率.实例表明,该算法是正确和有效的。